GA-based Two Phase Method for a Highly Reliable Network Design

높은 신뢰도의 네트워크 설계를 위한 GA 기반 두 단계 방법

Generally, the network topology design problem, which is difficult to solve with the classical method because it has exponentially increasing complexity with the augmented network size, is characterized as a kind of NP-hard combinatorial optimization problem. The problem of this research is to design the highly reliable network topology considering the connection cost and all-terminal network reliability, which can be defined as the probability that every pair of nodes can communicate with each other. In order to solve the highly reliable network topology design problem minimizing the construction cost subject to network reliability, we proposes an efficient two phase approach to design reliable network topology, i.e., the first phase employs, a genetic algorithm (GA) which uses $Pr\ddot{u}fer$ number for encoding method and backtracking Algorithm for network reliability calculation, to find the spanning tree; the second phase is a greedy method which searches the optimal network topology based on the spanning ree obtained in the first phase, with considering 2-connectivity. finally, we show some experiments to demonstrate the effectiveness and efficiency of our two phase approach.

일반적으로 네트워크 설계 문제는 네트워크의 크기가 늘어남에 따라 지수적으로 복잡도가 증가하여 전통적인 방법으로는 풀이하기 힘든 NP-hard 조합 최적화 문제 중의 하나로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 신뢰도 제약을 고려하면서 네트워크 구축비용을 효과적으로 최소화하는, 높은 신뢰도의 네트워크 토폴로지 설계 문제를 풀기 위해 스패닝 트리를 효율적으로 표현할 수 있는 $Pr\ddot{u}fer$수(PN) 기반의 진화 연산법과 2-연결성을 고려하는 휴리스틱 방법으로 구성된 두 단계의 효율적인 해법을 제안한다. 즉, 먼저 스패닝 트리를 찾아내기 위해 진화 연산법 중에 보편적으로 널리 알려져 있는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하고 그 다음으로 첫 번째 단계에서 발견한 스패닝 트리에 대해 최적의 네트워크 토폴로지를 찾기 위해서 2-연결성을 고려한 휴리스틱 방법을 적용한다. 마지막으로 수치예의 결과를 통해 제안한 해법의 성능에 대해서 살펴보도록 한다.