| 一种大规模IP网络多链路拥塞推理算法 |
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| 引用本文： | 陈宇,温欣玲,段哲民,李宇翀. 一种大规模IP网络多链路拥塞推理算法[J]. 软件学报, 2017, 28(7): 1815-1834 |
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| 作者姓名： | 陈宇 温欣玲 段哲民 李宇翀 |
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| 作者单位： | 西北工业大学, 电子信息学院, 陕西 西安 710072;郑州航空工业管理学院, 河南 郑州 450015,西北工业大学, 电子信息学院, 陕西 西安 710072 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划（“973”计划）基金资助项目（2012CB315901，2013CB329104）. |
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| 摘 要： | 基于最小集覆盖理论的拥塞链路推理算法，仅对共享瓶颈链路进行推理，当拥塞路径存在多条链路拥塞时，算法的推理性能急剧下降.针对此问题，提出一种基于贝叶斯最大后验（Bayesian Maximum A-Posterior，BMAP）改进的拉格朗日松弛次梯度推理算法（Lagrange Relaxation Sub-gradient algorithm based on BMAP，LRSBMAP）.针对推理算法中链路覆盖范围对算法推理性能的影响，以及探针部署及额外E2E路径探测发包的开销问题，提出设置度阈值（Degree Threshold Value，DTV）参数预选待测IP网络收发包路由器节点，通过引入优选系数ρ，在保证链路覆盖范围的基础上，兼顾开销问题，确保算法的推理性能.针对大规模IP网络多链路拥塞场景下，链路先验概率求解方程组系数矩阵的稀疏性，提出一b种对称逐次超松弛SSOR（Symmetry Successive Over-Relaxation）分裂预处理共轭梯度法（Preconditioned Conjugate Gradient method based on SSOR，PCG_SSOR）求解链路先验概率近似唯一解的方法，防止算法求解失败.实验验证了提出算法的准确性及鲁棒性.
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| 关 键 词： | 拥塞链路推理 tomography 贝叶斯网模型 拉格朗日松弛 贝叶斯最大后验(BMAP)准则 |
| 收稿时间： | 2016-02-23 |
| 修稿时间： | 2016-04-01 |
Algorithm for Large Scale IP Network Multiple Link Congestion Inference |
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| CHEN Yu,WEN Xin-Ling,DUAN Zhe-Min and LI Yu-Chong. Algorithm for Large Scale IP Network Multiple Link Congestion Inference[J]. Journal of Software, 2017, 28(7): 1815-1834 |
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| Authors: | CHEN Yu WEN Xin-Ling DUAN Zhe-Min LI Yu-Chong |
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| Affiliation: | School of Electronics and Communication Engineering, Zhengzhou University of Aeronautics, Zhengzhou 450015, China,School of Electronics and Communication Engineering, Zhengzhou University of Aeronautics, Zhengzhou 450015, China,Institute of Electronic Information, Northwestern Polytechnical University, Xi''an 710072, China and Troop 32147, Chinese People''s Liberation Army, Shangqiu 476000, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Congestion link inference tomography Bayesian network model Lagrange relaxation BMAP criterion |
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