通信网络在不确定业务流量需求下的路由鲁棒性优化研究

Due to communication pattern diversity, end node mobility and network management complexity, the traffic demands of communication networks turn out to be highly dynamic and variable. The uncertain nature of traffic demands has brought great challenges to network design and routing optimization. Traditional network planning techniques design network topology and allocate resource based on predicted traffic demands, but the performance degrades severely when actual traffic deviates from the assumed pattern. Adaptive traffic engineering dynamically adjust the routing corresponding to the real time measurement of traffic demands and network states, however, it leads to high operational cost and instability of the network. This project focuses on the routing robustness under uncertain traffic demands and investigates the viability to efficiently accommodate variable traffic demands with optimized oblivious routing that does not change with network states. To be more specific, we leverage graph theory, complex network analysis and stochastic programming to systematically evaluate the quantitative relationship between routing robustness and the optimization constraints such as network topology, traffic demand variation model, and the multipath assumption. By formulating and solving novel models, we will also extend the optimization theory to cover multicast network and wireless mobile network. Finally, we apply the theory to design efficient network control plane that guarantees quality of service.

随着通信网络应用规模扩大和复杂度的不断提高，网络的业务流量需求在空间和时间分布都呈现高度的动态波动性，这种不确定性为网络及其路由的优化设计带来了挑战。传统的网络规划基于预测的业务流量需求设计网络拓扑和资源分布，一旦实际流量偏离预测值，网络性能会大大下降。而自适应的流量工程需要实时测量网络状态并据此动态调整路由，带来了开销大和网络稳定性差的问题。本课题围绕路由在不确定业务流量需求下的鲁棒性，研究如何设计不随网络状态变化的路由优化方法使其高效地承载变化的业务流量需求。通过深入分析网络拓扑、业务流量需求模型以及路由的多路径特征，系统性地对路由鲁棒性优化的目标与约束条件之间的量化关系进行探讨，创新地结合复杂网络理论和随机规划方法建立新的优化模型，提出求解方法，并将相关优化理论扩展至组播网络和无线移动网络场景，进而讨论如何应用路由鲁棒性优化理论提高网络控制平面保障网络服务质量的能力并降低其复杂度。

网络的业务流量需求在空间和时间分布都呈现高度的动态波动性，这种不确定性为网络及其路由的优化设计带来了挑战。传统的网络规划基于预测的业务流量需求设计网络拓扑和资源分布，一旦实际流量偏离预测值，网络性能会大大下降。而自适应的流量工程需要实时测量网络状态并据此动态调整路由，带来了开销大和网络稳定性差的问题。本课题围绕路由在不确定业务流量需求下的鲁棒性，研究如何设计不随网络状态变化的路由优化方法使其高效地承载变化的业务流量需求。提出了网络路由算法对于不确定业务流量需求的鲁棒性的定义，并利用复杂网络理论和相关网络拓扑参数对网络路由鲁棒性的影响因素进行了量化研究，提出了节点利用概率这一新参数描述通信网络的拓扑特性；对网络流量矩阵的定义进行了扩展，提出组播网络和无线网络中表示流量矩阵的新方法，以及在此方法基础上建模及求解路由优化问题的新方法；利用交换网络中的CLOS非阻塞网络模型解决了多路径流量分配约束和链路带宽离散化约束条件下的最优路由计算问题；基于软件定义网络，设计并实现了一套可以自定义网络拓扑，网络流量矩阵，以及实现全局路由优化及配置的网络路由协议仿真系统，并可以基于此系统对各种路由算法的性能进行仿真验证。