4. Модели и методы адаптивной и нейросетевой маршрутизации в мульти-агентных ткс

Необходимость в адаптивной маршрутизации потоков данных возникает при непредсказуемых изменениях структуры (топологии узлов и каналов связи) или параметров глобальных ТКС, а также при перегрузке буферов узлов или каналов связи ТКС. По существу речь идет о маршрутизации в нестационарных глобальных ТКС с переменной и частично неопределённой структурой и параметрами (весами каналов связи).

Причинами изменения структуры ТКС могут быть как добавление или отказ (выход из строя) отдельных узлов и каналов связи, так и сетевые перегрузки, препятствующие передаче потоков данных по запрещенным (перегруженным) узлам и каналам связи. Поэтому маршрутизаторы должны планировать и корректировать оптимальные маршруты передачи пакетов данных, адаптируя их к возможным изменениям ТКС, происходящих в реальном времени. Для этого необходима обратная связь о текущем состоянии узлов и каналов связи ТКС, которая может быть организована с помощью мониторинга и обмена информацией между узлами ТКС.

4.1. Особенности адаптивной маршрутизации в ткс с неопределённой днамикой

Отличительными чертами адаптивной маршрутизации по сравнению со статической или динамической маршрутизацией являются следующие особенности:

• алгоритмы адаптивной маршрутизации требуют учета и обработки текущей информации о реальном состоянии ТКС, что делает их более сложными и увеличивает время определения оптимального маршрута;

• передача информации о текущем состоянии или структурных изменениях в ТКС, необходимой для адаптивной маршрутизации дополнительно загружает ТКС и приводит к задержкам (запаздыванию);

• увеличение сетевой нагрузки и времени запаздывания может приводить к колебаниям или автоколебаниям и увеличению числа шагов при определении оптимального маршрута.

Адаптивная маршрутизация потоков данных в глобальных ТКС имеет ряд преимуществ по отношению к неадаптивной (статической или динамической) маршрутизации, а именно:

• обеспечивает работоспособность и надежность ТКС при непредсказуемых изменениях их структуры или параметров;

• приводит к более равномерной загрузке узлов и каналов связи ТКС за счет «выравнивания» нагрузки;

• упрощает управление передачей потоков данных и облегчает адаптацию к сетевым перегрузкам;

• увеличивает время безотказной работы и производительность ТКС при высоком уровне предоставляемых услуг в непредсказуемых условиях изменения сетевых параметров и структуры, что особенно важно для внешних агентов-пользователей ТКС.

Достижение этих преимуществ в значительной степени зависит от используемых принципов, моделей и алгоритмов адаптивной маршрутизации потоков данных в ТКС с непредсказуемо изменяющейся структурой и заранее неизвестным трафиком.

Как отмечается в 6-ом издании монографии [17], «адаптивная маршрутизация – это задача, которую весьма трудно решить должным образом. Доказательством этого может служить тот факт, что наиболее крупные сети с пакетной коммутацией (такие, как ARPANET и ее «наследники», TYMNET и сетевые архитектуры IBM и DEC) неоднократно претерпели значительные изменения принципов маршрутизации».

Принципы алаптивной маршрутизации можно разбить на три класса в зависимости от используемой информации о реальной (текущем) состоянии ТКС, т.е. от характера сигналов обратной связи:

• локальная информация (обратная связь) от одного узла ТКС;

• локальная информация (обратная связь) от узла и его «соседей» в ТКС;

• глобальная информация (обратная связь) от всех узлов ТКС;

Простейший принцип адаптивной маршрутизации с локальной обратной связью от одного узла заключается в том, что пакет данных передается в канал связи с самой короткой очередью или с наибольшей вероятностью предпочтительности канала. При этом может происходить локальное выравнивание нагрузки в выходных каналах ТКС. Однако в этом случае возможно отклонение от оптимального маршрута.

Более эффективные принципы адаптивной маршрутизации основываются на передаче локальной информации (обратной связи) от соседних узлов или глобальной информации от узлов ТКС. В качестве такой информации могут использоваться, например, данные об отказах или залержках в узлах или каналах связи в ТКС.