Genetic Algorithm based Methodology for Network Performance Optimization

유전자 알고리즘을 이용한 WDM 네트워크 최적화 방법

This paper considers the multi-objective optimization of a multi-service arrayed waveguide grating-based single-hop WDM network with the two conflicting objectives of maximizing throughput while minimizing delay. This paper presents a genetic algorithm based methodology for finding the optimal throughput-delay tradeoff curve, the so-called Pareto-optimal frontier. Genetic algorithm based methodology provides the network architecture parameters and the Medium Access Control protocol parameters that achieve the Pareto-optima in a computationally efficient manner. The numerical results obtained with this methodology provide the Pareto-optimal network planning and operation solution for a wide range of traffic scenarios. The presented methodology is applicable to other networks with a similar throughput-delay tradeoff.

WDM 네트워크는 높은 전송속도와 낮은 지연시간으로 메트로폴리탄 네트워크뿐만 아니라 최근 기가비트 이더넷 등을 이용하여 근거리 망에서도 많은 연구가 진행되어 왔다. 네트워크의 성능은 네트워크 구조의 파라미터 값들과 사용되는 Medium Access Control 프로토콜의 파라미터 값들에 많이 의존한다. 또한 네트워크 효율성과 지연시간은 주로 상반된 관계를 보여 한쪽의 희생이 불가피 하였다. 네트워크를 효율적으로 운용하기 위해서는 효율성과 지연시간이라는 성능의 최적값을 찾아야 상황에 맞게 운용할 수 있다. 본 논문에서는 Arrayed Waveguide Grating (AWG) 기반의 성형 WDM 네트워크상에서 효율성의 최대화와 지연시간의 최소화라는 두 개의 서로 상반된 목적 함수를 유전자 알고리즘 기반의 방법론을 이용하여 파레토 최적화 곡선이라는 최적의 값들을 찾아내었다. 이를 이용하여 구한 최적의 네트워크 구성을 위한 파라미터 값들과 MAC 프로토콜의 파라미터 값들을 이용하여 상황에 따른 최적의 네트워크 성능을 유추할 수 있게 되었다. 본 논문에 사용된 유전자 알고리즘을 이용한 최적화 방법은 이와 유사한 상반된 목적 함수를 갖는 네트워크의 성능을 최적화하는데 사용필 수 있을 것이다.