[go: up one dir, main page]

JP3899095B2 - Route control apparatus and route selection method - Google Patents

Route control apparatus and route selection method Download PDF

Info

Publication number
JP3899095B2
JP3899095B2 JP2004251802A JP2004251802A JP3899095B2 JP 3899095 B2 JP3899095 B2 JP 3899095B2 JP 2004251802 A JP2004251802 A JP 2004251802A JP 2004251802 A JP2004251802 A JP 2004251802A JP 3899095 B2 JP3899095 B2 JP 3899095B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
node
route
link
optimization parameter
parameter value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2004251802A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2006074125A (en
Inventor
健一 松井
毅 八木
勇一 成瀬
純一 村山
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Telegraph and Telephone Corp
NTT Inc
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
NTT Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp, NTT Inc filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP2004251802A priority Critical patent/JP3899095B2/en
Publication of JP2006074125A publication Critical patent/JP2006074125A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP3899095B2 publication Critical patent/JP3899095B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Description

本発明は、パケット通信技術に関し、特にパケット通信に用いる最適経路を選択する経路選択技術に関する。   The present invention relates to a packet communication technology, and more particularly to a route selection technology for selecting an optimum route used for packet communication.

近年、インターネットの利用者数の急増や、大容量データをやり取りするアプリケーションの急速な普及により、インターネットの中心部にある大規模なバックボーンネットワークのトラヒック量が爆発的に増加している。したがって、バックボーンネットワークのトラヒック収容能力の向上が求められている。   In recent years, the traffic volume of a large-scale backbone network in the center of the Internet has increased explosively due to the rapid increase in the number of users of the Internet and the rapid spread of applications that exchange large amounts of data. Therefore, there is a demand for improving the capacity of the backbone network to accommodate traffic.

このようなインターネットで用いられる一般的なルーチングプロトコルでは、トラヒック量を考慮せず、ネットワークトポロジのみを考慮した最適な経路として、例えば合計ホップ数が最短な経路などを選択している。このため、トラヒック量の増加と変動により、特定のリンクやノードに負荷が集中して通信品質が劣化する。
これに対して、通信ネットワークに設備投資を行い、収容できるトラヒック量を増大させることも考えられる。しかしながらこのような方法では、トラヒック増加に比例してネットワークの利用効率が低下し、コスト上昇を招くため、インターネットサービス料金の価格競争力をそぐ可能性がある。
In such a general routing protocol used on the Internet, for example, a route having the shortest total hop count is selected as an optimum route considering only the network topology without considering the traffic volume. For this reason, due to the increase and fluctuation of the traffic volume, the load concentrates on a specific link or node and the communication quality deteriorates.
On the other hand, it is conceivable to increase the amount of traffic that can be accommodated by making capital investment in the communication network. However, in such a method, the use efficiency of the network is reduced in proportion to the increase in traffic, and the cost is increased. Therefore, there is a possibility that the price competitiveness of the Internet service fee is reduced.

このような状況を打開するための方法として、ネットワーク内のトラヒック状況に応じて、動的にトラヒックを分散させるトラヒックエンジニアリング技術が検討されている(例えば非特許文献1など参照)。
この種のトラヒックエンジニアリング技術では、MPLS(Multi-Protocol Label Switching)等の技術を用い、同一宛先に対する経路を複数設定し、各経路上を構成するリンクおよびノードを、それぞれのトラヒック状況に応じて動的に指定することで、動的にトラヒックをネットワーク内に分散配置させている。
As a method for overcoming such a situation, a traffic engineering technique that dynamically distributes traffic according to the traffic situation in the network has been studied (see, for example, Non-Patent Document 1).
This type of traffic engineering technology uses technology such as MPLS (Multi-Protocol Label Switching), sets multiple routes for the same destination, and moves the links and nodes that make up each route according to the traffic situation. In this way, traffic is dynamically distributed in the network.

従来、このような経路制御で用いられる最適経路選択方法では、Dijkstraアルゴリズムを基本とし、経路上のリンクコストの最小値を保持し、その値が最も大きい経路を選択するMIN−MAXアルゴリズムがある。このアルゴリズムでは、リンクの評価値としてリンクの物理的帯域幅や負荷の逆数に代表されるリンクコストを用い、経路を構成する各リンクのリンクコストの最小値に基づき当該経路を評価するための最適化パラメータ値を算出し、その最適化パラメータ値が最大となる経路を選択することにより、多くのパケット通信のトラヒックを収容することの可能な経路を選択していた(例えば、特許文献1など参照)   Conventionally, the optimal route selection method used in such route control is based on the Dijkstra algorithm, and there is a MIN-MAX algorithm that holds the minimum value of the link cost on the route and selects the route having the largest value. In this algorithm, the link cost represented by the physical bandwidth of the link and the inverse of the load is used as the link evaluation value, and the optimum for evaluating the route based on the minimum value of the link cost of each link constituting the route. A path that can accommodate a large amount of packet communication traffic is selected by calculating an optimization parameter value and selecting a path that maximizes the optimization parameter value (see, for example, Patent Document 1) )

なお、出願人は、本明細書に記載した先行技術文献情報で特定される先行技術文献以外には、本発明に関連する先行技術文献を出願時までに発見するには至らなかった。
特開2001−244974号公報 「次世代インターネットとトラヒック工学」、電子情報通信学会論文誌VOL.J85-B No.6、pp875-889、電子情報通信学会、2002年6月
The applicant has not yet found prior art documents related to the present invention by the time of filing other than the prior art documents specified by the prior art document information described in this specification.
JP 2001-244974 A "Next Generation Internet and Traffic Engineering", IEICE Transactions VOL.J85-B No.6, pp875-889, IEICE, June 2002

しかしながら、このような従来技術では、任意のノードへの新たな経路を選択する際、すでに送信元ノードからの経路が選択確定されたノードの最適化パラメータ値を用いて、任意のノードの最適化パラメータ値を算出していたため、切断点で分離されるネットワークトポロジでは、その切断点以降は特定リンクにトラヒックが集中してしまい、通信品質の劣化やネットワーク利用効率の低下が発生する可能性が高く、バックボーンネットワークのサービス品質低下を招くという問題があった。   However, in such a conventional technique, when a new route to an arbitrary node is selected, the optimization parameter value of the node for which the route from the transmission source node has already been selected and confirmed is used to optimize the arbitrary node. Since the parameter values were calculated, in the network topology separated at the disconnection point, traffic concentrates on the specific link after the disconnection point, and there is a high possibility that the communication quality deteriorates and the network utilization efficiency decreases. There was a problem that the service quality of the backbone network was degraded.

例えば、経路選択にMIN−MAXアルゴリズムを用いた場合、送信元ノードから任意のノードまでのリンクコストの最小値が最適化パラメータ値として保持され、その最適化パラメータ値を用いて次のノードへの経路が選択される。このため、複数の経路候補が切断点となる特定ノードを必ず通らなければならないようなトポロジで、かつ送信元ノードから特定ノードまでのコストの最小値が特定ノード以降の最小値より小さい場合、特定ノード以降はどの経路候補を選択してもリンクコストの最小値が変わらなくなってしまう。したがって、特定ノード以降については特定ノードまでのコスト最小値を持ついずれかの経路候補が常に選択されて、特定のリンクにトラヒックが集中してしまうことになる。   For example, when the MIN-MAX algorithm is used for route selection, the minimum value of the link cost from the transmission source node to an arbitrary node is held as an optimization parameter value, and the next parameter is transmitted to the next node using the optimization parameter value. A route is selected. For this reason, if there is a topology in which multiple route candidates must pass through a specific node as a cut point, and the minimum cost from the source node to the specific node is smaller than the minimum value after the specific node, specify After a node, the minimum link cost will not change regardless of which route candidate is selected. Therefore, after the specific node, any route candidate having the minimum cost to the specific node is always selected, and traffic concentrates on the specific link.

また、この問題は、複数の切断点で分離されるネットワークにおいて、切断点の影響が経路選択に複数回影響する。例えば、ISP(Internet Service Provider)のバックボーン網における地域間接続など、エリア間がいくつかの少数のリンクで接続されているネットワークにおいて、エリア間をまたがるトラヒックを分散配置するための経路をMIN−MAXアルゴリズムを用いて選択する際に顕著に表れる。このため、全国にまたがるISPのバックボーン網において、地域間の経路を分散させることが難しいという現実的な問題があった。   In addition, this problem is caused by the influence of the cutting point multiple times on the route selection in a network separated by a plurality of cutting points. For example, in a network in which areas are connected by a small number of links, such as inter-regional connections in an ISP (Internet Service Provider) backbone network, a route for distributing and distributing traffic across the areas is defined as MIN-MAX. Prominent when selecting using an algorithm. For this reason, there is a practical problem that it is difficult to distribute routes between regions in an ISP backbone network across the country.

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、ネットワークトポロジの切断点に相当する特定ノード以降におけるトラヒック集中を回避でき、トラヒックエンジニアリング技術を用いた負荷分散効果を高めることができる経路制御装置および経路選択方法を提供することを目的としている。   The present invention is for solving such a problem, and it is possible to avoid the concentration of traffic after a specific node corresponding to the disconnection point of the network topology, and to increase the load distribution effect using the traffic engineering technique. An object is to provide an apparatus and a route selection method.

このような目的を達成するために、本発明にかかる経路制御装置は、リンクを介して網状に接続された複数のノードからなるパケット通信ネットワークに設けられ、パケット通信を行う送信元ノードから次のノードへの経路を当該ネットワークから順次選択していくことにより、送信元ノードから所望の宛先ノードまでの経路を選択する経路制御装置であって、各リンクでのパケット転送状況を示すリンク情報を各ノードから収集するリンク情報収集部と、送信元ノードから任意のノードへの経路を選択する際、当該ノードへの経路をそれぞれ評価する最適化パラメータ値に基づき、ノードへの経路のいずれかを当該ノードへの経路として選択する経路選択部と、リンク情報収集部で収集されたリンク情報、経路が選択されていないノードの最適化パラメータ値、および経路選択部で選択されたノードへの経路とその経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値を記憶する記憶部とを備え、経路選択部で、任意のノードuの最適化パラメータ値を算出する際、記憶部から読み出した、すでに経路が選択されておりかつノードuとリンクを介して隣接するノードvの最適化パラメータ値と、ノードvからノードuへのリンクのリンク情報と、ノードuの最適化パラメータ値とから、ノードuの新たな最適化パラメータ値を算出し、経路選択部で選択された経路について、当該経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたるノード間で変化していない場合、記憶部に記憶されている、経路が選択されていないノードの最適化パラメータ値を、当該ノードに隣接する経路選択済みのノードとの間のリンクのリンク情報に基づき初期化している。   In order to achieve such an object, a routing control device according to the present invention is provided in a packet communication network including a plurality of nodes connected in a network via a link, and the following is performed from a transmission source node that performs packet communication. A route control device that selects a route from a transmission source node to a desired destination node by sequentially selecting a route to a node from the network, and includes link information indicating a packet transfer status in each link. When selecting a link information collection unit that collects from a node and a route from a source node to an arbitrary node, based on the optimization parameter value that evaluates the route to the node, either of the routes to the node The route selection part to be selected as the route to the node, the link information collected by the link information collection part, and the nodes for which no route has been selected An optimization parameter value, a route to a node selected by the route selection unit, and a storage unit that stores an optimization parameter value of each node constituting the route, and the route selection unit optimizes an arbitrary node u When calculating the optimization parameter value, the optimization parameter value of the node v that has been selected from the storage unit and is adjacent to the node u via the link and the link of the link from the node v to the node u is read. A new optimization parameter value of the node u is calculated from the information and the optimization parameter value of the node u, and the optimization parameter value of each node constituting the route is selected as a reference for the route selected by the route selection unit. If there is no change between nodes over the number of hops, the optimization parameter value stored in the storage unit for the node for which no route has been selected is adjacent to the node. Initializing based on the link of the link information between the path selected node that.

この際、経路選択部で、ノードuの最適化パラメータ値を算出する際、MIN−MAXアルゴリズムに基づいて、記憶部に記憶されているノードvからノードuへのリンクのリンク情報から得た当該リンクの評価を示すリンクコストと、記憶部に記憶されているノードvの最適化パラメータ値とのいずれか最小値を選択し、この最小値と記憶部に記憶されているノードuの最適化パラメータ値とのいずれか最大値をノードuの新たな最適化パラメータ値として算出するようにしてもよい。   At this time, when the optimization parameter value of the node u is calculated by the route selection unit, the link information of the link from the node v to the node u stored in the storage unit based on the MIN-MAX algorithm. The minimum value is selected from the link cost indicating the link evaluation and the optimization parameter value of the node v stored in the storage unit, and the optimization parameter of the node u stored in the storage unit is stored in the minimum value Any of the maximum values may be calculated as a new optimization parameter value of the node u.

あるいは、経路選択部で、ノードuの最適化パラメータ値を算出する際、MIN−MAXアルゴリズムに基づいて、記憶部に記憶されているノードvからノードuへのリンクのリンク情報から得た当該リンクの評価を示すリンクコストと、記憶部に記憶されているノードvの最適化パラメータ値とのいずれか最大値を選択し、この最大値と記憶部に記憶されているノードuの最適化パラメータ値とのいずれか最小値をノードuの新たな最適化パラメータ値として算出するようにしてもよい。   Alternatively, when the route selection unit calculates the optimization parameter value of the node u, the link obtained from the link information of the link from the node v to the node u stored in the storage unit based on the MIN-MAX algorithm. The maximum value of the link cost indicating the evaluation of the node v and the optimization parameter value of the node v stored in the storage unit is selected, and this maximum value and the optimization parameter value of the node u stored in the storage unit May be calculated as a new optimization parameter value of the node u.

また、本発明にかかる経路選択方法は、リンクを介して網状に接続された複数のノードからなるパケット通信ネットワークに設けられた経路制御装置で、パケット通信を行う送信元ノードから次のノードを順次選択することにより、所望の宛先ノードまでの経路を選択する経路選択方法であって、各リンクでのパケット転送状況を示すリンク情報を各ノードから収集するリンク情報収集ステップと、送信元ノードから任意のノードへの経路を選択する際、当該ノードへの経路をそれぞれ評価する最適化パラメータ値に基づき、ノードへの経路のいずれかを当該ノードへの経路として選択する経路選択ステップと、リンク情報収集ステップで収集されたリンク情報、経路が選択されていないノードの最適化パラメータ値、および経路選択ステップで選択されたノードへの経路とその経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値を記憶部で記憶する記憶ステップとを備え、経路選択ステップは、任意のノードuの最適化パラメータ値を算出する際、記憶部から読み出した、すでに経路が選択されておりかつノードuとリンクを介して隣接するノードvの最適化パラメータ値と、ノードvからノードuへのリンクのリンク情報と、ノードuの最適化パラメータ値とから、ノードuの新たな最適化パラメータ値を算出するパラメータ算出ステップと、経路選択ステップで選択された経路について、当該経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたるノード間で変化していない場合、記憶部に記憶されている、経路が選択されていないノードの最適化パラメータ値を、当該ノードに隣接する経路選択済みのノードとの間のリンクのリンク情報に基づき初期化するパラメータ初期化ステップとを有している。   The route selection method according to the present invention is a route control device provided in a packet communication network composed of a plurality of nodes connected in a network via a link, and sequentially selects the next node from a transmission source node that performs packet communication. A route selection method for selecting a route to a desired destination node by selecting, a link information collecting step for collecting link information indicating a packet transfer status in each link from each node, and an arbitrary from a source node When selecting a route to a node, a route selection step for selecting one of the routes to the node as a route to the node based on an optimization parameter value for evaluating each route to the node, and collecting link information The link information collected in the step, the optimization parameter value of the node for which no route is selected, and the route selection step And a storage step for storing the optimization parameter value of each node constituting the route in the storage unit, and the route selection step calculates the optimization parameter value of an arbitrary node u. Read from the storage unit, the optimization parameter value of the node v adjacent to the node u via the link, the link information of the link from the node v to the node u, the link information of the node u The parameter calculation step for calculating a new optimization parameter value of the node u from the optimization parameter value and the optimization parameter value of each node constituting the route for the route selected in the route selection step is the reference hop number. If there is no change between the nodes, the optimization parameter value of the node that has not been selected the route stored in the storage unit And a parameter initializing step of initializing based on the link information of the link between the Routed nodes adjacent to the node.

この際、パラメータ算出ステップで、ノードuの最適化パラメータ値を算出する際、MIN−MAXアルゴリズムに基づいて、記憶部に記憶されているノードvからノードuへのリンクのリンク情報から得た当該リンクの評価を示すリンクコストと、記憶部に記憶されているノードvの最適化パラメータ値とのいずれか最小値を選択し、この最小値と記憶部に記憶されているノードuの最適化パラメータ値とのいずれか最大値をノードuの新たな最適化パラメータ値として算出するようにしてもよい。   At this time, when the optimization parameter value of the node u is calculated in the parameter calculation step, the obtained from the link information of the link from the node v to the node u stored in the storage unit based on the MIN-MAX algorithm. The minimum value is selected from the link cost indicating the link evaluation and the optimization parameter value of the node v stored in the storage unit, and the optimization parameter of the node u stored in the storage unit is stored in the minimum value Any of the maximum values may be calculated as a new optimization parameter value of the node u.

あるいは、パラメータ算出ステップで、ノードuの最適化パラメータ値を算出する際、MIN−MAXアルゴリズムに基づいて、記憶部に記憶されているノードvからノードuへのリンクのリンク情報から得た当該リンクの評価を示すリンクコストと、記憶部に記憶されているノードvの最適化パラメータ値とのいずれか最大値を選択し、この最大値と記憶部に記憶されているノードuの最適化パラメータ値とのいずれか最小値をノードuの新たな最適化パラメータ値として算出するようにしてもよい。   Alternatively, when the optimization parameter value of the node u is calculated in the parameter calculation step, the link obtained from the link information of the link from the node v to the node u stored in the storage unit based on the MIN-MAX algorithm. The maximum value of the link cost indicating the evaluation of the node v and the optimization parameter value of the node v stored in the storage unit is selected, and this maximum value and the optimization parameter value of the node u stored in the storage unit May be calculated as a new optimization parameter value of the node u.

本発明によれば、任意のノードuの最適化パラメータ値を算出する際、記憶部から読み出した、すでに経路が選択されておりかつノードuとリンクを介して隣接するノードvの最適化パラメータ値と、ノードvからノードuへのリンクのリンク情報と、ノードuの最適化パラメータ値とから、ノードuの新たな最適化パラメータ値が算出され、経路選択部で選択された経路について、当該経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたるノード間で変化していない場合、記憶部に記憶されている、経路が選択されていないノードの最適化パラメータ値が、当該ノードに隣接する経路選択済みのノードとの間のリンクのリンク情報に基づき初期化されるため、ネットワークトポロジの切断点に相当する特定ノード以降における経路選択に用いられる最適化パラメータ値の固定化を回避できる。
したがって、特定ノード以降におけるトラヒック集中を回避でき、トラヒックエンジニアリング技術を用いた負荷分散効果を高めることが可能となる。
According to the present invention, when calculating the optimization parameter value of an arbitrary node u, the optimization parameter value of the node v, which has been read from the storage unit, has already been selected and is adjacent to the node u via the link A new optimization parameter value of the node u is calculated from the link information of the link from the node v to the node u and the optimization parameter value of the node u, and the route selected by the route selection unit If the optimization parameter value of each node constituting the node does not change between nodes over the number of reference hops, the optimization parameter value of the node for which the route is not selected stored in the storage unit is adjacent to the node. Since it is initialized based on the link information of the link with the route selected node to be routed, it is only after the specific node corresponding to the disconnection point of the network topology. Route can be avoided immobilization of optimization parameter values used in the selection that.
Therefore, traffic concentration after a specific node can be avoided, and the load distribution effect using the traffic engineering technique can be enhanced.

次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
[ネットワークモデル]
まず、図1を参照して、本発明の一実施の形態にかかる経路制御装置が適用される通信ネットワークについて説明する。図1は、本発明の一実施の形態にかかる経路制御装置が適用される通信ネットワークのネットワークモデル例を示すブロック図である。
この通信ネットワークは、ユーザ収容装置30,36、中継装置31〜35、経路制御装置20から構成され、各ユーザ端末10,11は、それぞれユーザネットワーク201,202にあるリンク100,101を介して、ユーザ収容装置30,36に収容されている。
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[Network model]
First, a communication network to which a path control device according to an embodiment of the present invention is applied will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a network model of a communication network to which a route control device according to an embodiment of the present invention is applied.
This communication network includes user accommodation devices 30 and 36, relay devices 31 to 35, and a route control device 20. Each user terminal 10 and 11 is connected via a link 100 and 101 in a user network 201 and 202, respectively. It is accommodated in user accommodation devices 30 and 36.

ユーザ収容装置30,36間は、リンク102〜109と中継装置31〜35によって接続されている。また経路制御装置20は、管理ネットワーク300を介して、ユーザ収容装置30,36および中継装置31〜35と接続されている。
以下では、ユーザ収容装置30,36、中継装置31〜35、およびユーザ収容装置30,36と中継装置31〜35との間を接続するリンク102〜109から構成されるバックボーンネットワークをコアネットワーク200とする。また、ユーザ収容装置30,36、中継装置31〜35をコアネットワーク200を構成するノードという。
The user accommodation devices 30 and 36 are connected by links 102 to 109 and relay devices 31 to 35. The path control device 20 is connected to the user accommodation devices 30 and 36 and the relay devices 31 to 35 via the management network 300.
Hereinafter, a backbone network composed of the user accommodation devices 30 and 36, the relay devices 31 to 35, and the links 102 to 109 connecting the user accommodation devices 30 and 36 and the relay devices 31 to 35 is referred to as the core network 200. To do. The user accommodation devices 30 and 36 and the relay devices 31 to 35 are referred to as nodes constituting the core network 200.

[経路制御装置]
次に、図2を参照して、本発明の一実施の形態にかかる経路制御装置について説明する。図2は、本発明の一実施の形態にかかる経路制御装置の構成を示すブロック図である。
この経路制御装置20は、全体としてコンピュータを有する情報処理装置からなり、リンク情報収集部21、経路選択部22、経路制御部23、および記憶部24が設けられている。このうちリンク情報収集部21、経路選択部22、および経路制御部23は、CPUでプログラムを実行することによりハードウェアとプログラムとを協働させて機能部を実現させる演算処理部(図示せず)や、管理ネットワーク300を介して制御用パケットを送受信する通信インターフェース部(図示せず)から構成されている。
[Route control device]
Next, a route control device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the path control device according to the embodiment of the present invention.
The route control device 20 is composed of an information processing device having a computer as a whole, and is provided with a link information collection unit 21, a route selection unit 22, a route control unit 23, and a storage unit 24. Among them, the link information collection unit 21, the route selection unit 22, and the route control unit 23 are arithmetic processing units (not shown) that realize the functional units by causing the CPU and the program to cooperate with each other by executing the programs. ), And a communication interface unit (not shown) that transmits and receives control packets via the management network 300.

リンク情報収集部21は、上記演算処理部により実現される機能部からなり、上記通信インターフェース部から管理ネットワーク300を経由して、ユーザ収容装置30,36および中継装置31〜35から各リンクでのパケット転送状況例えばトラヒック量を示すリンク情報を収集する機能と、収集したリンク情報から得たコスト値(例えばトラヒック量の逆数)に基づき記憶部24に格納されているリンクコストテーブルを更新する機能を有している。   The link information collection unit 21 includes a functional unit realized by the arithmetic processing unit. From the communication interface unit via the management network 300, the user accommodation devices 30 and 36 and the relay devices 31 to 35 are connected to each link. A function of collecting link information indicating a packet transfer status, for example, traffic volume, and a function of updating a link cost table stored in the storage unit 24 based on a cost value obtained from the collected link information (for example, reciprocal of traffic volume). Have.

経路選択部22は、上記演算処理部により実現される機能部からなり、パケット通信の送信元ノード(発側ノード)から宛先ノード(着側ノード)ヘの経路をMIN−MAXアルゴリズムで選択する機能と、経路選択結果である経路と経路上のノードの最適化パラメータ値とを記憶部24の最適化パラメータテーブルに格納する機能と、最適化パラメータテーブルを検索して経路上の各ノードの最適化パラメータ値の変化状況を確認する機能と、基準ホップ数の間に最適化パラメータ値が変化していない場合、選択候補となる各ノードの最適化パラメータ値を、当該ノードに隣接する経路選択済みのノードとの間のリンクのリンク情報に基づき初期化して経路選択を継続する機能とを有している。   The route selection unit 22 includes a functional unit realized by the arithmetic processing unit, and selects a route from a packet communication transmission source node (originating node) to a destination node (destination node) using the MIN-MAX algorithm. And a function of storing the route as a route selection result and the optimization parameter value of the node on the route in the optimization parameter table of the storage unit 24, and searching the optimization parameter table to optimize each node on the route If the optimization parameter value has not changed between the function to check the parameter value change status and the number of reference hops, the optimization parameter value of each node that is a selection candidate It has a function of continuing the route selection by initializing based on the link information of the link with the node.

なお、本発明でいう最適化パラメータ値とは、パケット通信の送信元ノードから任意のノードuへの経路を選択する際、その選択基準に用いられる値であり、当該ノードuへの経路を評価する評価値である。例えば、MIN−MAXアルゴリズムでは、任意のノードuへの経路を選択する際、ノードuへの各経路ごとに最適化パラメータ値を求め、最適化パラメータ値が最大の経路を選択する。このとき、ノードuにリンクを介して隣接している、すでに経路選択済みのノードvまでの経路については、例えば送信元ノードからノードvまでの選択済み経路を構成するリンクのコストの最小値すなわちノードuの最適化パラメータ値が用いられる。   The optimization parameter value referred to in the present invention is a value used as a selection criterion when selecting a route from a packet communication source node to an arbitrary node u, and evaluates the route to the node u. It is an evaluation value. For example, in the MIN-MAX algorithm, when selecting a route to an arbitrary node u, an optimization parameter value is obtained for each route to the node u, and a route having the maximum optimization parameter value is selected. At this time, for the route to the node v that has already been route-selected and is adjacent to the node u via the link, for example, the minimum value of the cost of the link constituting the selected route from the source node to the node v, that is, The optimization parameter value of node u is used.

経路制御部23は、上記演算処理部により実現される機能部からなり、記憶部24に格納された各経路から所望の経路を検索する機能と、検索された経路を上記通信インターフェース部から管理ネットワーク300を経由して、ユーザ収容装置30,36および中継装置31〜35に設定する機能とを有している。
記憶部24は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、リンクコストテーブル24A、最適化パラメータテーブル24B、およびMIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cをデータベースで管理し、リンク情報収集部21、経路選択部22、経路制御部23からのアクセスに応じて、管理している値を提供したり、変更して保存したりする機能を有している。
The route control unit 23 includes a functional unit realized by the arithmetic processing unit, and has a function of searching for a desired route from each route stored in the storage unit 24, and the searched route from the communication interface unit to the management network. And a function to be set in the user accommodation devices 30 and 36 and the relay devices 31 to 35 via 300.
The storage unit 24 includes a storage device such as a hard disk or a memory, and manages the link cost table 24A, the optimization parameter table 24B, and the MIN-MAX algorithm parameter table 24C in a database. The link information collection unit 21, the route selection unit 22 According to the access from the route control unit 23, it has a function of providing a managed value or changing and storing it.

図3は、記憶部24で管理されているリンクコストテーブル24Aの構成例であり、図4は、記憶部24で管理されている最適化パラメータテーブル24Bの構成例である。いずれの場合も、それぞれ経路選択開始前の値の例が示されている。
リンクコストテーブル24Aでは、ユーザ収容装置30,36および中継装置31〜35の間を接続するリンク102〜109ごとにそのリンクの評価値として、リンク情報収集部21で収集されたリンク情報から得たリンクコストが管理される。最適化パラメータテーブル24Bでは、ユーザ収容装置30,36および中継装置31〜35を宛先ノードとする経路およびその経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値が管理されている。MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cは、MIN−MAXアルゴリズムで用いる各種パラメータとして、例えば選択結果である経路や各ノードの最適化パラメータ値が管理されている。
3 is a configuration example of the link cost table 24A managed by the storage unit 24, and FIG. 4 is a configuration example of the optimization parameter table 24B managed by the storage unit 24. In either case, examples of values before the start of route selection are shown.
In the link cost table 24A, the link 102-109 connecting the user accommodation devices 30, 36 and the relay devices 31-35 is obtained from the link information collected by the link information collection unit 21 as the link evaluation value. Link cost is managed. In the optimization parameter table 24B, the route having the user accommodation devices 30 and 36 and the relay devices 31 to 35 as destination nodes and the optimization parameter value of each node constituting the route are managed. In the MIN-MAX algorithm parameter table 24C, as various parameters used in the MIN-MAX algorithm, for example, a route as a selection result and optimization parameter values of each node are managed.

本実施の形態では、経路制御装置20の経路選択部22で、任意のノードuの最適化パラメータ値を算出する際、記憶部24から読み出した、すでに経路が選択されておりかつノードuとリンクを介して隣接するノードvの最適化パラメータ値と、ノードvからノードuへのリンクのリンク情報と、ノードuの最適化パラメータ値とから、ノードuの新たな最適化パラメータ値を算出し、経路選択部22で選択された経路について、当該経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたるノード間で変化していない場合、記憶部24に記憶されている、経路が選択されていないノードの最適化パラメータ値を、当該ノードに隣接する経路選択済みのノードとの間のリンクのリンク情報に基づき初期化するようにしている。   In the present embodiment, when the route selection unit 22 of the route control device 20 calculates the optimization parameter value of an arbitrary node u, the route read from the storage unit 24 has already been selected and is linked to the node u. A new optimization parameter value of the node u is calculated from the optimization parameter value of the adjacent node v via the link information of the link from the node v to the node u and the optimization parameter value of the node u, For the route selected by the route selection unit 22, if the optimization parameter value of each node constituting the route has not changed between the nodes over the reference hop count, the route stored in the storage unit 24 is selected. The optimization parameter value of a node that has not been initialized is initialized based on the link information of the link between the node adjacent to the node and the route selected.

これにより、送信元ノードから宛先ノードへの経路を選択中に、任意のノードへの経路を構成するノードの最適化パラメータ値の変化を確認し、最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたって変動しなくなった場合に、最適化パラメータ値を初期化して経路選択を継続することが可能になる。
したがって、ネットワークトポロジの切断点に相当する特定ノードの通過を確率的に判断して、その特定ノード以降におけるトラヒック集中を回避でき、トラヒックエンジニアリング技術を用いた負荷分散効果を高めることが可能となる。
As a result, while selecting the route from the transmission source node to the destination node, the change of the optimization parameter value of the node constituting the route to an arbitrary node is confirmed, and the optimization parameter value does not fluctuate over the reference hop number. In this case, it is possible to initialize the optimization parameter value and continue the route selection.
Therefore, it is possible to probabilistically determine the passage of a specific node corresponding to the disconnection point of the network topology, avoid traffic concentration after the specific node, and enhance the load distribution effect using the traffic engineering technique.

[経路制御装置の動作]
次に、図5を参照して、本発明の一実施の形態にかかる経路制御装置の動作について説明する。図5は、本発明の一実施の形態にかかる経路制御装置での経路選択処理を示すフローチャートである。
以下、前述した図1の通信ネットワークのうち、送信元ノードとなるユーザ収容装置30から当該パケットの宛先ノードとなるユーザ収容装置36への各経路のうちから、MIN−MAXアルゴリズムに基づき最適経路を選択する場合を例として説明する。
[Operation of route control device]
Next, the operation of the path control device according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart showing route selection processing in the route control device according to the embodiment of the present invention.
In the communication network of FIG. 1 described above, the optimum route is determined based on the MIN-MAX algorithm from the routes from the user accommodation device 30 serving as the transmission source node to the user accommodation device 36 serving as the destination node of the packet. A case of selection will be described as an example.

まず、経路制御装置20は、リンク情報収集部21により、管理ネットワーク300を介してユーザ収容装置30,36および中継装置31〜35から、各リンク102〜109のリンク情報を収集し、そのリンク情報から得た、例えばトラヒック量の逆数からなるリンクコストを記憶部24のリンクコストテーブル24Aに格納する(ステップ500)。この例では、初期状態におけるリンクコストテーブル24Aとして、前述した図3に示した内容のリンクコストがそれぞれ記憶されているものとする。   First, the route control device 20 uses the link information collection unit 21 to collect link information of the links 102 to 109 from the user accommodation devices 30 and 36 and the relay devices 31 to 35 via the management network 300, and the link information. The link cost obtained from the above, for example, consisting of the reciprocal of the traffic volume, is stored in the link cost table 24A of the storage unit 24 (step 500). In this example, it is assumed that the link costs having the contents shown in FIG. 3 are stored as the link cost table 24A in the initial state.

次に、経路制御装置20は、MIN−MAXアルゴリズム(例えば、特許文献1など参照)を用いて、送信元ノードから任意のノードへの経路を当該ネットワークから順次選択していくことにより、送信元ノードから所望の宛先ノードまでの経路を選択する。この際、送信元ノードから任意のノードへの経路として、当該ノードへの経路のうち、それぞれの経路を構成する各リンクのコストの最小値が最大となる経路が選択される。
図6は、この際に用いるMIN−MAXアルゴリズムに関する定義および表記を示す説明図である。なお、この表記において、装置とはユーザ収容装置または中継装置を意味する。
Next, the path control device 20 uses the MIN-MAX algorithm (see, for example, Patent Document 1) to sequentially select a path from the transmission source node to an arbitrary node from the network, thereby transmitting the transmission source. A route from a node to a desired destination node is selected. At this time, as a route from the transmission source node to an arbitrary node, a route from which the minimum value of the cost of each link constituting each route is maximized is selected from among the routes to the node.
FIG. 6 is an explanatory diagram showing definitions and notations relating to the MIN-MAX algorithm used in this case. In this notation, the device means a user accommodation device or a relay device.

MIN−MAXアルゴリズムの処理開始時において、各パラメータは初期化される。図7に、初期状態におけるMIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cの記憶内容を示す。図8に、初期状態における最適化パラメータテーブル24Bの記憶内容を示す。
この際、図7におけるMIN−MAXアルゴリズムパラメータの値は、図6の定義に示されたパラメータの値と同じである。このうち、集合Vは経路選択対象となる全装置の集合である。また、集合Uは経路が確定した装置の集合であり、初期状態においてΦ(空集合)である。したがって集合V−Uは、経路未確定すなわち経路選択候補である装置の集合となる。経路は、経路選択処理により確定した任意の装置への経路であり、Cは各装置への最適化パラメータ値である。なお、図5の経路選択動作において、最適化パラメータ値の初期化要否を判断するための基準ホップ数は「3」とする。
At the start of processing of the MIN-MAX algorithm, each parameter is initialized. FIG. 7 shows the stored contents of the MIN-MAX algorithm parameter table 24C in the initial state. FIG. 8 shows the contents stored in the optimization parameter table 24B in the initial state.
At this time, the value of the MIN-MAX algorithm parameter in FIG. 7 is the same as the value of the parameter shown in the definition of FIG. Of these, the set V is a set of all devices that are subject to route selection. The set U is a set of devices whose paths are determined, and is Φ (empty set) in the initial state. Therefore, the set V-U is a set of devices that are undefined routes, that is, route selection candidates. The route is a route to an arbitrary device determined by the route selection process, and C is an optimization parameter value for each device. In the route selection operation of FIG. 5, the reference hop number for determining whether the optimization parameter value needs to be initialized is “3”.

[MIN−MAXアルゴリズムの1ステップ目]
まず、経路制御装置20は、MIN−MAXアルゴリズムを用いて、1ステップ目の経路選択処理を行う。図7のMIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cにおいて、集合V−Uに含まれる装置のうち、ユーザ収容装置30の持つコストC(30)=「∞(無限大)」が最大であるため、ユーザ収容装置30が集合Uに含められる。これにより、送信元ノードであるユーザ収容装置30から経路選択対象ノードの1つであるユーザ収容装置30への経路として「30→30」が求まる(ステップ501)。この時点で、リンクのコストの最小値が最大である経路は、ユーザ収容装置30からユーザ収容装置30に至る経路であるが、リンクが含まれないので実質的にはまだ求まっていない。
[First step of MIN-MAX algorithm]
First, the route control device 20 performs a route selection process of the first step using the MIN-MAX algorithm. In the MIN-MAX algorithm parameter table 24C of FIG. 7, the cost C (30) = “∞ (infinite)” of the user accommodation device 30 among the devices included in the set VU is the largest, so the user accommodation. Device 30 is included in set U. As a result, “30 → 30” is obtained as a route from the user accommodation device 30 that is the transmission source node to the user accommodation device 30 that is one of the route selection target nodes (step 501). At this time, the route with the smallest link cost maximum is the route from the user accommodation device 30 to the user accommodation device 30, but since the link is not included, it has not been determined substantially.

続いて、集合V−Uに含まれている装置のうち、集合Uに含まれる任意の装置ここではユーザ収容装置30とリンクを介して隣接する装置のコストすなわち最適化パラメータ値を、MIN−MAXアルゴリズムに基づき、当該装置に至る経路上にあるリンクのコストの最小値に更新する。この場合、ユーザ収容装置30に隣接する中継装置31のコストC(31)は、図3のリンクコストテーブル24Aのリンク102より「3」となる。また、ユーザ収容装置30に隣接する中継装置32のコストC(32)は、同じくリンク103より「4」となる(ステップ501)。   Subsequently, among the devices included in the set V-U, any device included in the set U, here the cost of the device adjacent to the user accommodating device 30 via the link, that is, the optimization parameter value, is expressed as MIN-MAX. Based on the algorithm, the cost is updated to the minimum value of the link on the route to the device. In this case, the cost C (31) of the relay device 31 adjacent to the user accommodation device 30 is “3” from the link 102 of the link cost table 24A of FIG. Similarly, the cost C (32) of the relay device 32 adjacent to the user accommodation device 30 is “4” from the link 103 (step 501).

このようにして、MIN−MAXアルゴリズムで1ステップ分だけ経路選択処理を行った後、その選択結果として得られた経路を、当該時点での各装置の最適化パラメータ値とともに記憶部24の最適化パラメータテーブル24Bへ記憶する(ステップ502)。この時点における、MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cおよび最適化パラメータテーブル24Bは、それぞれ図9および図10の値を取る。   In this way, after performing the route selection process for one step by the MIN-MAX algorithm, the route obtained as a result of the selection is optimized together with the optimization parameter value of each device at the time point. Store in the parameter table 24B (step 502). At this time, the MIN-MAX algorithm parameter table 24C and the optimization parameter table 24B take the values shown in FIGS. 9 and 10, respectively.

続いて、図9の最適化パラメータテーブル24Bを検索し、上記で決定した経路について、最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたり変化していない箇所があるか調べる(ステップ503)。この最適化パラメータテーブル24Bでは、ユーザ収容装置30への経路において、最適化パラメータ値が変化していない箇所は「30(∞)→30(∞)」の最大0ホップ分であり基準ホップ数「3」より小さいことから(ステップ503:NO)、ステップ505へ移行する。ここで、目的の宛先ノードであるユーザ収容装置36への経路がまだ選択されていないため(ステップ505:NO)、ステップ501へ戻る。   Subsequently, the optimization parameter table 24B of FIG. 9 is searched to check whether there is a portion where the optimization parameter value has not changed over the reference hop number for the route determined above (step 503). In the optimization parameter table 24B, in the route to the user accommodation device 30, the portion where the optimization parameter value has not changed is the maximum of 0 hops of “30 (∞) → 30 (∞)” and the reference hop number “ Since it is smaller than 3 ”(step 503: NO), the routine proceeds to step 505. Here, since the route to the user accommodation device 36 which is the target destination node has not yet been selected (step 505: NO), the process returns to step 501.

[MIN−MAXアルゴリズムの2ステップ目]
次に、経路制御装置20は、MIN−MAXアルゴリズムを用いて、2ステップ目の経路選択処理を行う。まず、図9のMIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cにおいて、集合V−Uに含まれる装置のうち、中継装置32の持つコストC(32)=「4」が最大であるため、中継装置32が集合Uに含められる。これにより、ユーザ収容装置30から中継装置32に至る経路として「30→32」が求まる(ステップ501)。
[Second step of MIN-MAX algorithm]
Next, the route control device 20 performs route selection processing of the second step using the MIN-MAX algorithm. First, in the MIN-MAX algorithm parameter table 24C of FIG. 9, among the devices included in the set VU, the cost C (32) = “4” of the relay device 32 is the largest, so Included in U. Thereby, “30 → 32” is obtained as a route from the user accommodation device 30 to the relay device 32 (step 501).

続いて、集合V−Uに含まれている装置のうち、集合Uに含まれる任意の装置ここでは中継装置32とリンクを介して隣接する装置のコストすなわち最適化パラメータ値を、MIN−MAXアルゴリズムに基づき、当該装置に至る経路上にあるリンクのコストの最小値に更新する。この場合、中継装置32に隣接する中継装置33のコストC(33)は、図3のリンクコストテーブル24Aから、中継装置32と中継装置33を接続するリンク105のコスト「5」と、中継装置32までの経路上のリンクコスト「4」とのうち、その最小値「4」が選択される。この際、ユーザ収容装置30から中継装置33に至る経路は他に見つかっておらず、中継装置32を経由する経路の最小値が最大となり、この値が中継装置33のコストC(33)すなわち最適化パラメータ値となる(ステップ501)。   Subsequently, among the devices included in the set V-U, any device included in the set U, here the cost of the device adjacent to the relay device 32 via the link, that is, the optimization parameter value, is calculated by the MIN-MAX algorithm. Based on the above, the cost is updated to the minimum cost of the link on the route to the device. In this case, the cost C (33) of the relay device 33 adjacent to the relay device 32 is calculated from the link cost table 24A of FIG. 3 with the cost “5” of the link 105 connecting the relay device 32 and the relay device 33, and the relay device. Among the link costs “4” on the route up to 32, the minimum value “4” is selected. At this time, no other route from the user accommodation device 30 to the relay device 33 is found, and the minimum value of the route via the relay device 32 is the maximum, and this value is the cost C (33) of the relay device 33, that is, the optimum value. (Step 501).

このようにして、MIN−MAXアルゴリズムで1ステップ分だけ経路選択処理を行った後、その選択結果として得られた経路を、当該時点での各装置の最適化パラメータ値とともに記憶部24の最適化パラメータテーブル24Bへ記憶する(ステップ502)。この時点における、MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cおよび最適化パラメータテーブル24Bは、それぞれ図11および図12の値を取る。   In this way, after performing the route selection process for one step by the MIN-MAX algorithm, the route obtained as a result of the selection is optimized together with the optimization parameter value of each device at the time point. Store in the parameter table 24B (step 502). At this time, the MIN-MAX algorithm parameter table 24C and the optimization parameter table 24B take the values shown in FIGS. 11 and 12, respectively.

続いて、図11の最適化パラメータテーブル24Bを検索し、上記で決定した経路について、最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたり変化していない箇所があるか調べる(ステップ503)。この最適化パラメータテーブル24Bでは、中継装置32への経路において、最適化パラメータ値が変化していない箇所は「30(∞)→32(4)」の最大1ホップ分であり基準ホップ数「3」より小さいことから(ステップ503:NO)、ステップ505へ移行する。ここで、目的の宛先ノードであるユーザ収容装置36への経路がまだ選択されていないため(ステップ505:NO)、ステップ501へ戻る。   Subsequently, the optimization parameter table 24B of FIG. 11 is searched to check whether there is a portion where the optimization parameter value has not changed over the reference hop number for the route determined above (step 503). In the optimization parameter table 24B, in the route to the relay device 32, the portion where the optimization parameter value does not change is a maximum of one hop of “30 (∞) → 32 (4)” and the reference hop number “3”. ”(Step 503: NO), the process proceeds to step 505. Here, since the route to the user accommodation device 36 which is the target destination node has not yet been selected (step 505: NO), the process returns to step 501.

[MIN−MAXアルゴリズムの3ステップ目]
次に、経路制御装置20は、MIN−MAXアルゴリズムを用いて、3ステップ目の経路選択処理を行う。まず、図11のMIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cにおいて、集合V−Uに含まれる装置のうち、中継装置33の持つコストC(33)=「4」が最大であるため、中継装置33が集合Uに含められる。これにより、ユーザ収容装置30から中継装置33に至る経路として「30→32→33」が求まる(ステップ501)。
[Third step of MIN-MAX algorithm]
Next, the route control device 20 performs route selection processing at the third step using the MIN-MAX algorithm. First, in the MIN-MAX algorithm parameter table 24C of FIG. 11, among the devices included in the set VU, the cost C (33) = “4” of the relay device 33 is the largest, so the relay device 33 Included in U. Thereby, “30 → 32 → 33” is obtained as a route from the user accommodation device 30 to the relay device 33 (step 501).

続いて、集合V−Uに含まれている装置のうち、集合Uに含まれる任意の装置ここでは中継装置33とリンクを介して隣接する装置のコストすなわち最適化パラメータ値を、MIN−MAXアルゴリズムに基づき、当該装置に至る経路上にあるリンクのコストの最小値に更新する。この場合、中継装置33に隣接する中継装置31のコストC(31)は、図3のリンクコストテーブル24Aからのリンク104のコスト「7」と、中継装置33までの経路上のリンクコスト「4」とのうち、その最小値「4」が選択される。   Subsequently, among the devices included in the set V-U, any device included in the set U, here the cost of the device adjacent to the relay device 33 via the link, that is, the optimization parameter value, is calculated using the MIN-MAX algorithm. Based on the above, the cost is updated to the minimum cost of the link on the route to the device. In this case, the cost C (31) of the relay device 31 adjacent to the relay device 33 is the cost “7” of the link 104 from the link cost table 24A of FIG. 3 and the link cost “4” on the route to the relay device 33. ", The minimum value" 4 "is selected.

この際、ユーザ収容装置30から中継装置31に至る経路としてリンク102が存在するが、図3のリンクコストテーブル24Aからリンク102のコストは「3」であり、中継装置32が選択された時点でリンク102の経路は却下されている。したがって、最大値「4」である上記中継装置32,33経由の経路が選択される(ステップ501)。
同様にして、中継装置33に隣接する中継装置34,35のコストC(34),C(35)が算出される。これらの場合も、前述と同様に、上記中継装置32,33経由の経路が選択され、いずれのコストも「4」となる(ステップ501)。
At this time, the link 102 exists as a route from the user accommodating device 30 to the relay device 31, but the cost of the link 102 is “3” from the link cost table 24 </ b> A in FIG. 3, and when the relay device 32 is selected. The route of the link 102 is rejected. Therefore, the route via the relay devices 32 and 33 having the maximum value “4” is selected (step 501).
Similarly, the costs C (34) and C (35) of the relay apparatuses 34 and 35 adjacent to the relay apparatus 33 are calculated. In these cases as well, as described above, the route via the relay devices 32 and 33 is selected, and both costs are “4” (step 501).

このようにして、MIN−MAXアルゴリズムで1ステップ分だけ経路選択処理を行った後、その選択結果として得られた経路を、当該時点での各装置の最適化パラメータ値とともに記憶部24の最適化パラメータテーブル24Bへ記憶する(ステップ502)。この時点における、MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cおよび最適化パラメータテーブル24Bは、それぞれ図13および図14の値を取る。   In this way, after performing the route selection process for one step by the MIN-MAX algorithm, the route obtained as a result of the selection is optimized together with the optimization parameter value of each device at the time point. Store in the parameter table 24B (step 502). At this time, the MIN-MAX algorithm parameter table 24C and the optimization parameter table 24B take the values shown in FIGS. 13 and 14, respectively.

続いて、図13の最適化パラメータテーブル24Bを検索し、上記で決定した経路について、最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたり変化していない箇所があるか調べる(ステップ503)。この最適化パラメータテーブル24Bでは、中継装置33への経路において、最適化パラメータ値が変化していない箇所は「30(∞)→32(4)→33(4)」の最大2ホップ分であり基準ホップ数「3」より小さいことから(ステップ503:NO)、ステップ505へ移行する。ここで、目的の宛先ノードであるユーザ収容装置36への経路がまだ選択されていないため(ステップ505:NO)、ステップ501へ戻る。   Subsequently, the optimization parameter table 24B of FIG. 13 is searched to check whether there is a portion where the optimization parameter value has not changed over the reference hop number for the route determined above (step 503). In the optimization parameter table 24B, the part where the optimization parameter value does not change in the route to the relay device 33 is a maximum of two hops of “30 (∞) → 32 (4) → 33 (4)”. Since it is smaller than the reference hop number “3” (step 503: NO), the routine proceeds to step 505. Here, since the route to the user accommodation device 36 which is the target destination node has not yet been selected (step 505: NO), the process returns to step 501.

[MIN−MAXアルゴリズムの4ステップ目]
次に、経路制御装置20は、MIN−MAXアルゴリズムを用いて、4ステップ目の経路選択処理を行う。まず、図13のMIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cにおいて、集合V−Uに含まれる装置として、同一の最大コスト「4」を持つ中継装置31,34,35が存在する。このようにコストが同じ場合、各ノードの識別子の順序になどの次の基準に基づき任意のノードが選択される。この例では、中継装置31、34、35のうち中継装置31が選択されて中継装置31が集合Uに含められる。これにより、ユーザ収容装置30から中継装置31に至る経路として「30→32→33→31」が求まる(ステップ501)。
[Fourth step of MIN-MAX algorithm]
Next, the route control device 20 performs route selection processing of the fourth step using the MIN-MAX algorithm. First, in the MIN-MAX algorithm parameter table 24C of FIG. 13, there are relay apparatuses 31, 34, and 35 having the same maximum cost “4” as apparatuses included in the set VU. In this way, if the costs are the same, an arbitrary node is selected based on the following criteria such as the order of identifiers of each node. In this example, the relay device 31 is selected from among the relay devices 31, 34, and 35, and the relay device 31 is included in the set U. Thereby, “30 → 32 → 33 → 31” is obtained as a route from the user accommodation device 30 to the relay device 31 (step 501).

続いて、集合V−Uに含まれている装置のうち、集合Uに含まれる任意の装置ここでは中継装置32とリンクを介して隣接する装置のコストすなわち最適化パラメータ値を、MIN−MAXアルゴリズムに基づき、当該装置に至る経路上にあるリンクのコストの最小値に更新する。この場合、当該経路上の中継装置31に隣接する装置すなわちユーザ収容装置30および中継装置33への経路はすべて確定しているため、最適化パラメータ値は変更されない(ステップ501)。   Subsequently, among the devices included in the set V-U, any device included in the set U, here the cost of the device adjacent to the relay device 32 via the link, that is, the optimization parameter value, is calculated by the MIN-MAX algorithm. Based on the above, the cost is updated to the minimum cost of the link on the route to the device. In this case, since all the routes to the devices adjacent to the relay device 31 on the route, that is, the routes to the user accommodation device 30 and the relay device 33 are fixed, the optimization parameter value is not changed (step 501).

このようにして、MIN−MAXアルゴリズムで1ステップ分だけ経路選択処理を行った後、その選択結果として得られた経路を、当該時点での各装置の最適化パラメータ値とともに記憶部24の最適化パラメータテーブル24Bへ記憶する(ステップ502)。この時点における、MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cおよび最適化パラメータテーブル24Bは、それぞれ図15および図16の値を取る。   In this way, after performing the route selection process for one step by the MIN-MAX algorithm, the route obtained as a result of the selection is optimized together with the optimization parameter value of each device at the time point. Store in the parameter table 24B (step 502). At this time, the MIN-MAX algorithm parameter table 24C and the optimization parameter table 24B take the values shown in FIGS. 15 and 16, respectively.

続いて、図15の最適化パラメータテーブル24Bを検索し、上記で決定した経路について、最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたり変化していない箇所があるか調べる(ステップ503)。この最適化パラメータテーブル24Bでは、中継装置31への経路において、最適化パラメータ値が変化していない箇所は「30(∞)→32(4)→33(4)→31(4)」の最大3ホップ分であり基準ホップ数「3」以上である(ステップ503:NO)。   Subsequently, the optimization parameter table 24B of FIG. 15 is searched to check whether there is a portion where the optimization parameter value has not changed over the reference hop number for the route determined above (step 503). In the optimization parameter table 24B, the location where the optimization parameter value does not change in the route to the relay device 31 is the maximum of “30 (∞) → 32 (4) → 33 (4) → 31 (4)”. There are 3 hops and the number of reference hops is “3” or more (step 503: NO).

[最適化パラメータ値の初期化]
したがって、この場合は、図15のMIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cのうち、集合Vに含まれる経路未選択(未確定)のノード、ここでは中継装置34,35およびユーザ収容装置36のコストC(34),C(35),C(36)すなわち最適化パラメータ値を、それぞれのノードに隣接する経路選択済みのノードへのリンクのリンクコストで初期化する(ステップ504)。
例えば、中継装置34は、経路選択済みの中継装置33とリンク106を介して隣接しているため、中継装置34のコストC(34)すなわち最適化パラメータ値が、リンク106のリンクコスト「6」で初期化される。同様にして、中継装置35のコストC(35)は、リンク107のリンクコスト「7」で初期化される。
[Initialization of optimization parameter values]
Therefore, in this case, in the MIN-MAX algorithm parameter table 24C in FIG. 15, the cost C (() of the unselected (unconfirmed) nodes included in the set V, here the relay devices 34 and 35 and the user accommodation device 36, 34), C (35), C (36), that is, the optimization parameter value is initialized with the link cost of the link to the route-selected node adjacent to each node (step 504).
For example, since the relay device 34 is adjacent to the route-selected relay device 33 via the link 106, the cost C (34) of the relay device 34, that is, the optimization parameter value is the link cost “6” of the link 106. It is initialized with. Similarly, the cost C (35) of the relay device 35 is initialized with the link cost “7” of the link 107.

また、ユーザ収容装置36については経路選択済みのノードと接続されておらず、現状のままかゼロに初期化される。この際、経路未選択のすべてのノードについて初期化してもよく、少なくとも過去に最適化パラメータ値を算出したノードすなわち中継装置34,35についてのみ初期化してもよい。
この時点における、MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cおよび最適化パラメータテーブル24Bは、それぞれ図17および図18の値を取る。そして、目的の宛先ノードであるユーザ収容装置36への経路がまだ選択されていないため(ステップ505:NO)、ステップ501へ戻る。
Further, the user accommodation device 36 is not connected to the route-selected node, and is initialized to zero as it is. At this time, all the nodes that have not been selected may be initialized, or at least only the nodes for which the optimization parameter values have been calculated in the past, that is, the relay devices 34 and 35 may be initialized.
At this time, the MIN-MAX algorithm parameter table 24C and the optimization parameter table 24B take the values shown in FIGS. 17 and 18, respectively. Then, since the route to the user accommodation device 36 that is the target destination node has not yet been selected (step 505: NO), the process returns to step 501.

[MIN−MAXアルゴリズムの5ステップ目]
次に、経路制御装置20は、MIN−MAXアルゴリズムを用いて、5ステップ目の経路選択処理を行う。まず、図17のMIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cにおいて、集合V−Uに含まれる装置のうち、中継装置35の持つコスト(35)=「7」が最大であるため、中継装置35が集合Uに含められる。これにより、ユーザ収容装置30から中継装置35に至る経路として「30→32→33→35」が求まる(ステップ501)。
[Fifth step of MIN-MAX algorithm]
Next, the route control device 20 performs a route selection process of the fifth step using the MIN-MAX algorithm. First, in the MIN-MAX algorithm parameter table 24C in FIG. 17, among the devices included in the set V-U, the cost (35) = “7” of the relay device 35 is the maximum, so that the relay device 35 is set to the set U. Included in Thereby, “30 → 32 → 33 → 35” is obtained as a route from the user accommodation device 30 to the relay device 35 (step 501).

続いて、集合V−Uに含まれている装置のうち、集合Uに含まれる任意の装置ここでは中継装置35とリンクを介して隣接する装置のコストすなわち最適化パラメータ値を、MIN−MAXアルゴリズムに基づき、当該装置に至る経路上にあるリンクのコストの最小値に更新する。この場合、中継装置35に隣接するユーザ収容装置36のコストC(36)は、図3のリンクコストテーブル24Aから、中継装置35とユーザ収容装置36を接続するリンク109のコスト「8」と、中継装置35までの経路上のリンクコスト「7」とのうち、その最小値「7」が選択される。この際、ユーザ収容装置30から中継装置32に至る経路は他に見つかっておらず、中継装置35を経由する経路の最小値が最大となり、この値がユーザ収容装置36のコストC(36)すなわち最適化パラメータ値となる(ステップ501)。   Subsequently, out of the devices included in the set V-U, any device included in the set U, here the cost of the device adjacent to the relay device 35 via the link, that is, the optimization parameter value, is calculated using the MIN-MAX algorithm. Based on the above, the cost is updated to the minimum cost of the link on the route to the device. In this case, the cost C (36) of the user accommodation device 36 adjacent to the relay device 35 is obtained from the link cost table 24A of FIG. 3 with the cost “8” of the link 109 connecting the relay device 35 and the user accommodation device 36, Among the link costs “7” on the route to the relay device 35, the minimum value “7” is selected. At this time, no other route from the user accommodation device 30 to the relay device 32 is found, and the minimum value of the route via the relay device 35 is the maximum, and this value is the cost C (36) of the user accommodation device 36, that is, It becomes an optimization parameter value (step 501).

このようにして、MIN−MAXアルゴリズムで1ステップ分だけ経路選択処理を行った後、その選択結果として得られた経路を、当該時点での各装置の最適化パラメータ値とともに記憶部24の最適化パラメータテーブル24Bへ記憶する(ステップ502)。この時点における、MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cおよび最適化パラメータテーブル24Bは、それぞれ図19および図20の値を取る。   In this way, after performing the route selection process for one step by the MIN-MAX algorithm, the route obtained as a result of the selection is optimized together with the optimization parameter value of each device at the time point. Store in the parameter table 24B (step 502). At this time, the MIN-MAX algorithm parameter table 24C and the optimization parameter table 24B take the values shown in FIGS. 19 and 20, respectively.

続いて、図19の最適化パラメータテーブル24Bを検索し、上記で決定した経路について、最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたり変化していない箇所があるか調べる(ステップ503)。この最適化パラメータテーブル24Bでは、中継装置35への経路において、最適化パラメータ値が変化していない箇所は「30(∞)→32(4)→33(4)→35(7)」の最大2ホップ分であり基準ホップ数「3」より小さいことから(ステップ503:NO)、ステップ505へ移行する。ここで、目的の宛先ノードであるユーザ収容装置36への経路がまだ選択されていないため(ステップ505:NO)、ステップ501へ戻る。   Subsequently, the optimization parameter table 24B of FIG. 19 is searched to check whether there is a portion where the optimization parameter value has not changed over the reference hop number for the route determined above (step 503). In the optimization parameter table 24B, the location where the optimization parameter value has not changed in the route to the relay device 35 is the maximum of “30 (∞) → 32 (4) → 33 (4) → 35 (7)”. Since it is 2 hops and smaller than the reference hop count “3” (step 503: NO), the process proceeds to step 505. Here, since the route to the user accommodation device 36 which is the target destination node has not yet been selected (step 505: NO), the process returns to step 501.

[MIN−MAXアルゴリズムの6ステップ目]
次に、経路制御装置20は、MIN−MAXアルゴリズムを用いて、6ステップ目の経路選択処理を行う。まず、図19のMIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cにおいて、集合Vに含まれる装置のうち、ユーザ収容装置36の持つコストC(36)が最大であるため、ユーザ収容装置36が集合Uに含められる。これにより、送信元ノードであるユーザ収容装置30から所望の宛先ノードであるユーザ収容装置36への経路として「30→32→33→35→36」が求まる(ステップ501)。
[6th step of MIN-MAX algorithm]
Next, the route control device 20 performs route selection processing at the sixth step using the MIN-MAX algorithm. First, in the MIN-MAX algorithm parameter table 24C of FIG. 19, among the devices included in the set V, the user accommodation device 36 is included in the collection U because the cost C (36) of the user accommodation device 36 is the largest. . As a result, “30 → 32 → 33 → 35 → 36” is obtained as a route from the user accommodation apparatus 30 as the transmission source node to the user accommodation apparatus 36 as the desired destination node (step 501).

続いて、集合V−Uに含まれている装置のうち、集合Uに含まれる任意の装置ここではユーザ収容装置36とリンクを介して隣接する装置のコストすなわち最適化パラメータ値を、MIN−MAXアルゴリズムに基づき、当該装置に至る経路上にあるリンクのコストの最小値に更新する。この場合、ユーザ収容装置36に隣接する中継装置34のコストC(34)は、図3のリンクコストテーブル24Aから、ユーザ収容装置36と中継装置34を接続するリンク108のコスト「7」と、ユーザ収容装置36までの経路上のリンクコスト「7」とのうち、その最小値「7」が選択される。ここで、すでに見つかっているユーザ収容装置36への経路でのコスト「6」と比較され、ユーザ収容装置36を経由する経路側の最大値「7」が中継装置33のコストC(33)すなわち最適化パラメータ値となる(ステップ501)。   Subsequently, among the devices included in the set V-U, any device included in the set U, here the cost of the device adjacent to the user accommodating device 36 via the link, that is, the optimization parameter value, is expressed as MIN-MAX. Based on the algorithm, the cost is updated to the minimum value of the link on the route to the device. In this case, the cost C (34) of the relay device 34 adjacent to the user accommodation device 36 is calculated from the link cost table 24A of FIG. 3 with the cost “7” of the link 108 connecting the user accommodation device 36 and the relay device 34, Among the link costs “7” on the route to the user accommodation device 36, the minimum value “7” is selected. Here, the cost “6” on the route to the user accommodation device 36 that has already been found is compared, and the maximum value “7” on the route side via the user accommodation device 36 is the cost C (33) of the relay device 33, that is, It becomes an optimization parameter value (step 501).

このようにして、MIN−MAXアルゴリズムで1ステップ分だけ経路選択処理を行った後、その選択結果として得られた経路を、当該時点での各装置の最適化パラメータ値とともに記憶部24の最適化パラメータテーブル24Bへ記憶する(ステップ502)。この時点における、MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル24Cおよび最適化パラメータテーブル24Bは、それぞれ図21および図22の値を取る。   In this way, after performing the route selection process for one step by the MIN-MAX algorithm, the route obtained as a result of the selection is optimized together with the optimization parameter value of each device at the time point. Store in the parameter table 24B (step 502). At this time, the MIN-MAX algorithm parameter table 24C and the optimization parameter table 24B take the values shown in FIGS. 21 and 22, respectively.

続いて、図21の最適化パラメータテーブル24Bを検索し、上記で決定した経路について、最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたり変化していない箇所があるか調べる(ステップ503)。この最適化パラメータテーブル24Bでは、ユーザ収容装置36への経路において、最適化パラメータ値が変化していない箇所は「30(∞)→32(4)→33(4)→35(7)→36(7)」の最大2ホップ分であり基準ホップ数「3」より小さいことから(ステップ503:NO)、ステップ505へ移行する。ここで、目的の宛先ノードであるユーザ収容装置36への経路が選択されていることから(ステップ505:YES)、一連の経路選択処理を終了する。   Subsequently, the optimization parameter table 24B of FIG. 21 is searched to check whether there is a portion where the optimization parameter value has not changed over the reference hop number for the route determined above (step 503). In the optimization parameter table 24B, the location where the optimization parameter value has not changed in the route to the user accommodation device 36 is “30 (∞) → 32 (4) → 33 (4) → 35 (7) → 36. Since (7) ”is the maximum of two hops and smaller than the reference hop number“ 3 ”(step 503: NO), the process proceeds to step 505. Here, since the route to the user accommodation device 36 which is the target destination node has been selected (step 505: YES), the series of route selection processing is terminated.

このように、本実施の形態では、経路制御装置20の経路選択部22で、任意のノードuの最適化パラメータ値を算出する際、記憶部24から読み出した、すでに経路が選択されておりかつノードuとリンクを介して隣接するノードvの最適化パラメータ値と、ノードvからノードuへのリンクのリンク情報と、ノードuの最適化パラメータ値とから、ノードuの新たな最適化パラメータ値が算出され、経路選択部22で選択された経路について、当該経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたるノード間で変化していない場合、記憶部24に記憶されている、経路が選択されていないノードの最適化パラメータ値が、当該ノードに隣接する経路選択済みのノードとの間のリンクのリンク情報に基づき初期化される。   As described above, in this embodiment, when the route selection unit 22 of the route control device 20 calculates the optimization parameter value of an arbitrary node u, the route read from the storage unit 24 has already been selected and From the optimization parameter value of the node v adjacent to the node u via the link, the link information of the link from the node v to the node u, and the optimization parameter value of the node u, a new optimization parameter value of the node u Is calculated and is stored in the storage unit 24 when the optimization parameter value of each node constituting the route does not change between the nodes over the reference hop number for the route selected by the route selection unit 22. The optimization parameter value of a node whose route has not been selected is initialized based on the link information of the link with the route-selected node adjacent to the node.

これにより、送信元ノードから宛先ノードへの経路を選択中に、任意のノードへの経路を構成するノードの最適化パラメータ値の変化を確認し、最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたって変動しなくなった場合に、最適化パラメータ値を初期化して経路選択を継続することができる。
したがって、ネットワークトポロジの切断点に相当する特定ノードの通過を確率的に判断して、その特定ノード以降におけるトラヒック集中を回避でき、トラヒックエンジニアリング技術を用いた負荷分散効果を高めることが可能となる。
As a result, while selecting the route from the transmission source node to the destination node, the change of the optimization parameter value of the node constituting the route to an arbitrary node is confirmed, and the optimization parameter value does not vary over the reference hop number. In this case, the route selection can be continued by initializing the optimization parameter value.
Therefore, it is possible to probabilistically determine the passage of a specific node corresponding to the disconnection point of the network topology, avoid traffic concentration after the specific node, and enhance the load distribution effect using the traffic engineering technique.

仮に、本実施の形態にかかる経路選択処理を適用しない従来のMIN−MAXアルゴリズムの場合、前述したMIN−MAXアルゴリズムの4ステップ目の時点で、経路選択の対象となるノードここでは中継装置34,35の最適化パラメータ値C(34),C(35)が初期化されないため、これら最適化パラメータ値はいずれも中継装置33以前の経路でのリンク最小値「4」になる。したがって、この例では、最適化パラメータ値の次の選択基準、例えばノード識別子の値に基づきいずれかの中継装置を選択してしまい、中継装置33から中継装置34への経路を確定してしまう。   Temporarily, in the case of the conventional MIN-MAX algorithm that does not apply the route selection processing according to the present embodiment, at the time of the fourth step of the MIN-MAX algorithm described above, the node that is the target of route selection, here the relay device 34, Since the 35 optimization parameter values C (34) and C (35) are not initialized, both of these optimization parameter values become the link minimum value “4” in the path before the relay device 33. Therefore, in this example, any relay device is selected based on the next selection criterion of the optimization parameter value, for example, the value of the node identifier, and the route from the relay device 33 to the relay device 34 is determined.

このように、従来のMIN−MAXアルゴリズムでは、中継装置の識別子の値という、経路を構成する各リンクのトラヒック量などの適正な評価値に関係しない基準に基づいて、中継装置33以降の経路が確定してしまうため、特定のノード、リンクへトラヒックが集中してしまう問題がある。
本実施の形態を適用すれば、このような問題を解決して、適正な評価値に基づき最適な経路を選択することができ、トラヒックの集中を回避することが可能となる。
As described above, in the conventional MIN-MAX algorithm, the route after the relay device 33 is based on a criterion that is not related to an appropriate evaluation value such as the traffic amount of each link constituting the route, such as the identifier value of the relay device. Since it is determined, there is a problem that traffic is concentrated on a specific node or link.
By applying this embodiment, it is possible to solve such a problem, select an optimum route based on an appropriate evaluation value, and avoid traffic concentration.

なお、以上では、経路選択用アルゴリズムとしてMIN−MAXアルゴリズムを用いた場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、経路を評価する最適化パラメータ値を用いて次のノードを順次選択するアルゴリズムであれば、前述と同様にして本発明を適用でき、前述と同様の作用効果が得られる。   In the above description, the case where the MIN-MAX algorithm is used as the route selection algorithm has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and the next node is sequentially set using the optimization parameter value for evaluating the route. As long as the algorithm is selected, the present invention can be applied in the same manner as described above, and the same effects as described above can be obtained.

また、以上では、MIN−MAXアルゴリズムとして、図6に示したように、任意の経路を構成するリンクのうちリンクコストの最小値を当該経路の最適化パラメータ値とし、各経路のうち最適化パラメータ値が最大となる経路を最適経路として選択する場合について説明したがこれに限定されるものではない。判断基準の大小を逆転させて、任意の経路を構成するリンクのうちリンクコストの最大値を当該経路の最適化パラメータ値とし、各経路のうち最適化パラメータ値が最小となる経路を最適経路として選択するMIN−MAXアルゴリズムを用いる場合でも、前述と同様にして本発明を適用でき、前述と同様の作用効果が得られる。   Further, in the above, as shown in FIG. 6, as the MIN-MAX algorithm, the minimum value of the link cost among the links constituting an arbitrary route is set as the optimization parameter value of the route, and the optimization parameter of each route is set. Although the case where the route having the maximum value is selected as the optimum route has been described, the present invention is not limited to this. By reversing the size of the criteria, the maximum link cost among the links that make up an arbitrary route is the optimization parameter value for that route, and the route with the smallest optimization parameter value among each route is the optimal route. Even when the MIN-MAX algorithm to be selected is used, the present invention can be applied in the same manner as described above, and the same effects as described above can be obtained.

本発明の一実施の形態にかかる経路制御装置が適用される通信ネットワークののネットワークモデル例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the example of a network model of the communication network to which the route control apparatus concerning one embodiment of this invention is applied. 本発明の一実施の形態にかかる経路制御装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the route control apparatus concerning one embodiment of this invention. リンクコストテーブルの構成例である。It is a structural example of a link cost table. 最適化パラメータテーブルの構成例である。It is a structural example of an optimization parameter table. 本発明の一実施の形態にかかる経路制御装置での経路選択処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the route selection process in the route control apparatus concerning one embodiment of this invention. MIN−MAXアルゴリズムに関する定義および表記を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the definition and description regarding a MIN-MAX algorithm. MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブルの記憶内容例(初期状態)である。It is an example of stored contents (initial state) of the MIN-MAX algorithm parameter table. 最適化パラメータテーブルの記憶内容例(初期状態)である。It is a storage content example (initial state) of an optimization parameter table. MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブルの記憶内容例(1ステップ目終了時)である。It is an example of stored contents of the MIN-MAX algorithm parameter table (at the end of the first step). 最適化パラメータテーブルの記憶内容例(1ステップ目終了時)である。It is an example of contents stored in the optimization parameter table (at the end of the first step). MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブルの記憶内容例(2ステップ目終了時)である。It is an example of the stored contents of the MIN-MAX algorithm parameter table (at the end of the second step). 最適化パラメータテーブルの記憶内容例(2ステップ目終了時)である。It is an example of stored contents of the optimization parameter table (at the end of the second step). MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブルの記憶内容例(3ステップ目終了時)である。It is an example of stored contents of the MIN-MAX algorithm parameter table (at the end of the third step). 最適化パラメータテーブルの記憶内容例(3ステップ目終了時)である。It is an example of contents stored in the optimization parameter table (at the end of the third step). MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブルの記憶内容例(4ステップ目終了時)である。It is an example of the contents of a MIN-MAX algorithm parameter table (at the end of the fourth step). 最適化パラメータテーブルの記憶内容例(4ステップ目終了時)である。It is an example of stored contents of the optimization parameter table (at the end of the fourth step). MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブルの記憶内容例(4ステップ目:初期化後)である。It is an example of the stored contents of the MIN-MAX algorithm parameter table (fourth step: after initialization). 最適化パラメータテーブルの記憶内容例(4ステップ目:初期化後)である。It is an example of stored contents of the optimization parameter table (fourth step: after initialization). MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブルの記憶内容例(5ステップ目終了時)である。It is an example of the stored contents of the MIN-MAX algorithm parameter table (at the end of the fifth step). 最適化パラメータテーブルの記憶内容例(5ステップ目終了時)である。It is an example of stored contents of the optimization parameter table (at the end of the fifth step). MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブルの記憶内容例(6ステップ目終了時)である。It is an example of the stored contents of the MIN-MAX algorithm parameter table (at the end of the sixth step). 最適化パラメータテーブルの記憶内容例(6ステップ目終了時)である。It is an example of stored contents of the optimization parameter table (at the end of the sixth step).

符号の説明Explanation of symbols

10,11…ユーザ端末、20…経路制御装置、21…リンク情報収集部、22…経路選択部、23…経路制御部、24…記憶部、24A…リンクコストテーブル、24B…最適化パラメータテーブル、24C…MIN−MAXアルゴリズムパラメータテーブル、30,36…ユーザ収容装置(ノード)、31〜35…中継装置(ノード)、100〜109…リンク、200…コアネットワーク、201,202…ユーザネットワーク、300…管理ネットワーク。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10,11 ... User terminal, 20 ... Path control apparatus, 21 ... Link information collection part, 22 ... Path selection part, 23 ... Path control part, 24 ... Memory | storage part, 24A ... Link cost table, 24B ... Optimization parameter table, 24C ... MIN-MAX algorithm parameter table, 30, 36 ... User accommodation device (node), 31-35 ... Relay device (node), 100-109 ... Link, 200 ... Core network, 201, 202 ... User network, 300 ... Management network.

Claims (6)

リンクを介して網状に接続された複数のノードからなるパケット通信ネットワークに設けられ、パケット通信を行う送信元ノードから次のノードへの経路を当該ネットワークから順次選択していくことにより、前記送信元ノードから所望の宛先ノードまでの経路を選択する経路制御装置であって、
前記各リンクでのパケット転送状況を示すリンク情報を前記各ノードから収集するリンク情報収集部と、
送信元ノードから任意のノードへの経路を選択する際、当該ノードへの経路をそれぞれ評価する最適化パラメータ値に基づき、前記ノードへの経路のいずれかを当該ノードへの経路として選択する経路選択部と、
前記リンク情報収集部で収集されたリンク情報、経路が選択されていないノードの最適化パラメータ値、および前記経路選択部で選択された前記ノードへの経路とその経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値を記憶する記憶部とを備え、
前記経路選択部は、任意のノードuの最適化パラメータ値を算出する際、前記記憶部から読み出した、すでに経路が選択されておりかつ前記ノードuとリンクを介して隣接するノードvの最適化パラメータ値と、前記ノードvから前記ノードuへのリンクのリンク情報と、前記ノードuの最適化パラメータ値とから、前記ノードuの新たな最適化パラメータ値を算出し、
前記経路選択部で選択された前記経路について、当該経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたるノード間で変化していない場合、前記記憶部に記憶されている、前記経路が選択されていないノードの最適化パラメータ値を、当該ノードに隣接する経路選択済みのノードとの間のリンクのリンク情報に基づき初期化することを特徴とする経路制御装置。
The transmission source is provided in a packet communication network including a plurality of nodes connected in a network via a link, and sequentially selects a route from the transmission source node for performing packet communication to the next node from the network. A route control device that selects a route from a node to a desired destination node,
A link information collection unit that collects link information indicating the packet transfer status in each link from each node;
When selecting a route from a source node to an arbitrary node, a route selection that selects one of the routes to the node as a route to the node based on an optimization parameter value that evaluates the route to the node. And
The link information collected by the link information collection unit, the optimization parameter value of a node for which no route is selected, and the route to the node selected by the route selection unit and the optimization of each node constituting the route A storage unit for storing parameter values;
When the route selection unit calculates the optimization parameter value of an arbitrary node u, the optimization of the node v that has been read from the storage unit and has already been selected and is adjacent to the node u via a link A new optimization parameter value of the node u is calculated from the parameter value, link information of the link from the node v to the node u, and the optimization parameter value of the node u;
For the route selected by the route selection unit, when the optimization parameter value of each node constituting the route has not changed between nodes over the number of reference hops, the route stored in the storage unit is A route control device, wherein an optimization parameter value of an unselected node is initialized based on link information of a link between a node adjacent to the node and a route already selected.
請求項1に記載の経路制御装置において、
前記経路選択部は、
前記ノードuの最適化パラメータ値を算出する際、MIN−MAXアルゴリズムに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記ノードvから前記ノードuへのリンクのリンク情報から得た当該リンクの評価を示すリンクコストと、前記記憶部に記憶されている前記ノードvの最適化パラメータ値とのいずれか最小値を選択し、この最小値と前記記憶部に記憶されている前記ノードuの最適化パラメータ値とのいずれか最大値を前記ノードuの新たな最適化パラメータ値として算出することを特徴とする経路制御装置。
The route control device according to claim 1,
The route selection unit
When calculating the optimization parameter value of the node u, an evaluation of the link obtained from the link information of the link from the node v to the node u stored in the storage unit is performed based on the MIN-MAX algorithm. The minimum value of the link cost indicated and the optimization parameter value of the node v stored in the storage unit is selected, and the optimization parameter of the node u stored in the storage unit is selected from this minimum value A route control device that calculates a maximum value of any of the values as a new optimization parameter value of the node u.
請求項1に記載の経路制御装置において、
前記経路選択部は、
前記ノードuの最適化パラメータ値を算出する際、MIN−MAXアルゴリズムに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記ノードvから前記ノードuへのリンクのリンク情報から得た当該リンクの評価を示すリンクコストと、前記記憶部に記憶されている前記ノードvの最適化パラメータ値とのいずれか最大値を選択し、この最大値と前記記憶部に記憶されている前記ノードuの最適化パラメータ値とのいずれか最小値を前記ノードuの新たな最適化パラメータ値として算出することを特徴とする経路制御装置。
The route control device according to claim 1,
The route selection unit
When calculating the optimization parameter value of the node u, an evaluation of the link obtained from the link information of the link from the node v to the node u stored in the storage unit is performed based on the MIN-MAX algorithm. The maximum value of the link cost indicated and the optimization parameter value of the node v stored in the storage unit is selected, and the optimization parameter of the node u stored in the storage unit is selected from this maximum value A path control device that calculates a minimum value of any of the values as a new optimization parameter value of the node u.
リンクを介して網状に接続された複数のノードからなるパケット通信ネットワークに設けられた経路制御装置で、パケット通信を行う送信元ノードから次のノードを順次選択することにより、所望の宛先ノードまでの経路を選択する経路選択方法であって、
前記各リンクでのパケット転送状況を示すリンク情報を前記各ノードから収集するリンク情報収集ステップと、
送信元ノードから任意のノードへの経路を選択する際、当該ノードへの経路をそれぞれ評価する最適化パラメータ値に基づき、前記ノードへの経路のいずれかを当該ノードへの経路として選択する経路選択ステップと、
前記リンク情報収集ステップで収集されたリンク情報、経路が選択されていないノードの最適化パラメータ値、および前記経路選択ステップで選択された前記ノードへの経路とその経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値を記憶部で記憶する記憶ステップとを備え、
前記経路選択ステップは、任意のノードuの最適化パラメータ値を算出する際、前記記憶部から読み出した、すでに経路が選択されておりかつ前記ノードuとリンクを介して隣接するノードvの最適化パラメータ値と、前記ノードvから前記ノードuへのリンクのリンク情報と、前記ノードuの最適化パラメータ値とから、前記ノードuの新たな最適化パラメータ値を算出するパラメータ算出ステップと、前記経路選択ステップで選択された前記経路について、当該経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたるノード間で変化していない場合、当該経路を構成する各ノードの最適化パラメータ値が基準ホップ数にわたるノード間で変化していない場合、前記記憶部に記憶されている、前記経路が選択されていないノードの最適化パラメータ値を、当該ノードに隣接する経路選択済みのノードとの間のリンクのリンク情報に基づき初期化するパラメータ初期化ステップとを有することを特徴とする経路選択方法。
A routing control device provided in a packet communication network composed of a plurality of nodes connected in a network via a link, by sequentially selecting the next node from a transmission source node that performs packet communication, to a desired destination node A route selection method for selecting a route,
A link information collecting step for collecting link information indicating a packet transfer status in each link from each of the nodes;
When selecting a route from a source node to an arbitrary node, a route selection that selects one of the routes to the node as a route to the node based on an optimization parameter value that evaluates the route to the node. Steps,
The link information collected in the link information collection step, the optimization parameter value of the node for which no route is selected, and the route to the node selected in the route selection step and the optimization of each node constituting the route A storage step of storing the parameter value in a storage unit,
In the route selection step, when calculating the optimization parameter value of an arbitrary node u, the optimization of the node v that has been read from the storage unit and has already been selected and is adjacent to the node u via a link A parameter calculation step of calculating a new optimization parameter value of the node u from the parameter value, link information of the link from the node v to the node u, and the optimization parameter value of the node u; For the route selected in the selection step, if the optimization parameter value of each node constituting the route does not change between nodes over the reference hop count, the optimization parameter value of each node constituting the route is the reference If there is no change between nodes over the number of hops, the node stored in the storage unit and the route is not selected. The optimization parameter value of de route selection method characterized by having a parameter initialization step for initializing based on the link information of the link between the Routed nodes adjacent to the node.
請求項4に記載の経路選択方法において、
前記パラメータ算出ステップは、ノードuの最適化パラメータ値を算出する際、MIN−MAXアルゴリズムに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記ノードvから前記ノードuへのリンクのリンク情報から得た当該リンクの評価を示すリンクコストと、前記記憶部に記憶されている前記ノードvの最適化パラメータ値とのいずれか最小値を選択し、この最小値と前記記憶部に記憶されている前記ノードuの最適化パラメータ値とのいずれか最大値を前記ノードuの新たな最適化パラメータ値として算出することを特徴とする経路選択方法。
The route selection method according to claim 4,
The parameter calculation step is obtained from link information of the link from the node v to the node u stored in the storage unit based on the MIN-MAX algorithm when calculating the optimization parameter value of the node u. A minimum value is selected from the link cost indicating the evaluation of the link and the optimization parameter value of the node v stored in the storage unit, and the minimum value and the node stored in the storage unit A route selection method characterized in that any one of the optimization parameter values of u is calculated as a new optimization parameter value of the node u.
請求項4に記載の経路選択方法において、
前記パラメータ算出ステップは、前記ノードuの最適化パラメータ値を算出する際、MIN−MAXアルゴリズムに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記ノードvから前記ノードuへのリンクのリンク情報から得た当該リンクの評価を示すリンクコストと、前記記憶部に記憶されている前記ノードvの最適化パラメータ値とのいずれか最大値を選択し、この最大値と前記記憶部に記憶されている前記ノードuの最適化パラメータ値とのいずれか最小値を前記ノードuの新たな最適化パラメータ値として算出することを特徴とする経路選択方法。
The route selection method according to claim 4,
The parameter calculating step obtains from the link information of the link from the node v to the node u stored in the storage unit based on the MIN-MAX algorithm when calculating the optimization parameter value of the node u. The maximum value is selected from the link cost indicating the evaluation of the link and the optimization parameter value of the node v stored in the storage unit, and the maximum value and the storage unit stored in the storage unit A route selection method, characterized in that any one of the optimization parameter values of the node u is calculated as a new optimization parameter value of the node u.
JP2004251802A 2004-08-31 2004-08-31 Route control apparatus and route selection method Expired - Fee Related JP3899095B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004251802A JP3899095B2 (en) 2004-08-31 2004-08-31 Route control apparatus and route selection method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004251802A JP3899095B2 (en) 2004-08-31 2004-08-31 Route control apparatus and route selection method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2006074125A JP2006074125A (en) 2006-03-16
JP3899095B2 true JP3899095B2 (en) 2007-03-28

Family

ID=36154315

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2004251802A Expired - Fee Related JP3899095B2 (en) 2004-08-31 2004-08-31 Route control apparatus and route selection method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP3899095B2 (en)

Also Published As

Publication number Publication date
JP2006074125A (en) 2006-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100450407B1 (en) A Multi QoS Path Computation Method
CN100493210C (en) Restriction-Based Shortest Path First Method for Dynamically Switched Optical Transport Networks
US7092378B1 (en) System for utilizing a genetic algorithm to provide constraint-based routing of packets in a communication network
US6912587B1 (en) Method for utilizing a generic algorithm to provide constraint-based routing of packets in a communication network
US9049145B2 (en) Method and apparatus for calculating MPLS traffic engineering paths
EP1087576A2 (en) Constraint-based route selection using biased cost
JP4533354B2 (en) Route calculation method, route calculation program, and route calculation device
Altın et al. Intra-domain traffic engineering with shortest path routing protocols
US7907596B2 (en) Valley-free shortest path method
JP4603519B2 (en) Route calculation method, route calculation program, route calculation device, and node
WO2003058868A2 (en) Dynamic route selection for label switched paths in communication networks
EP1757026B1 (en) Method and apparatus for forwarding data in a data communications network
JP4951636B2 (en) Network design apparatus, network design method, and program
Dzida et al. Optimization of the shortest-path routing with equal-cost multi-path load balancing
JP3899095B2 (en) Route control apparatus and route selection method
EP2237494A1 (en) Routing traffic in a communications network
Fortz Applications of meta‐heuristics to traffic engineering in IP networks
JP5049316B2 (en) Network topology design apparatus, network topology design method, and program
CN107995109B (en) Routing method and routing equipment
US7061869B2 (en) Apparatus and method for graceful reassignment of out-of-kilter communications paths
US20120063362A1 (en) Method and apparatus for computing paths to destinations in networks having link constraints
JP3899096B2 (en) Route control apparatus and route selection method
Salles et al. Efficient routing heuristics for Internet traffic engineering
Sousa et al. A framework for improving routing configurations using multi-objective optimization mechanisms
Zagozdzon et al. Traffic flow optimization in networks with combined OSPF/MPLS routing

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20040831

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20061219

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20061222

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 3899095

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110105

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120105

Year of fee payment: 5

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130105

Year of fee payment: 6

S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees