章 剛， 陳慶奎，2

（1.上海理工大學(xué)管理學(xué)院，上海 200093；

2.上海理工大學(xué)光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，上海 200093）

隨著物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）用戶數(shù)量的不斷上升，請(qǐng)求服務(wù)種類不斷地變化，群體用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)QoS路由提出了越來(lái)越高的要求，但目前QoS路由研究主要集中在針對(duì)單個(gè)源節(jié)點(diǎn)到單個(gè)目的節(jié)點(diǎn)下不精確狀態(tài)信息的多約束QoS路由［1－4］和精確狀態(tài)信息的多約束QoS路由［5－8］，主要考慮單一請(qǐng)求下，在滿足QoS約束要求時(shí)，選擇合適路徑，而本文考慮的是一種在約束條件下群體訪問(wèn)路由選擇方式.

通常情況下，在Internet上存在兩種傳輸流量區(qū)域，分別為黑色區(qū)域和白色區(qū)域.其中，黑色區(qū)域?yàn)樗鬟^(guò)未知流量，而且不能監(jiān)測(cè)區(qū)域；白色區(qū)域?yàn)槟鼙O(jiān)測(cè)和控制流量區(qū)域，主要指可以通過(guò)白色區(qū)域上路由節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)同監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)整個(gè)區(qū)域的有效帶寬、延時(shí)和代價(jià).在實(shí)際環(huán)境下，黑色區(qū)域和白色區(qū)域之間是相互影響的，而且兩個(gè)區(qū)域是隨時(shí)間的變化而動(dòng)態(tài)地變化，兩個(gè)區(qū)域所占的帶寬也隨時(shí)間的變化而變化.

本文以文獻(xiàn)［9］所描述的帶延遲約束群體訪問(wèn)策略為應(yīng)用背景，通過(guò)對(duì)用戶聚類，將大量用戶根據(jù)興趣分成多個(gè)群體（Group），所有群體通過(guò)智能代理訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)上的資源，每個(gè)代理可以為多個(gè)群體提供服務(wù).隨著網(wǎng)絡(luò)上流量的迅速增加，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)上路由節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息時(shí)刻改變，那么，對(duì)于任意一個(gè)請(qǐng)求在延時(shí)約束范圍內(nèi)到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)可能存在一條或多條可行路徑，則本文所要討論的問(wèn)題可以描述為一種在白色區(qū)域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息動(dòng)態(tài)改變下帶延時(shí)約束的群體多路徑選擇問(wèn)題（D2CGMP），此問(wèn)題是NP（non－deterministic polynomial）問(wèn)題，因此，從啟發(fā)式算法角度來(lái)解決此問(wèn)題.

文獻(xiàn)［10］從網(wǎng)絡(luò)工程角度分析了網(wǎng)絡(luò)再造工程對(duì)QoS路由的影響，基于文獻(xiàn)［10］的思想，本文提出了一種群體訪問(wèn)路由算法（IOT＿GR），該算法主要基于預(yù)計(jì)算方式選擇路徑，通過(guò)部署在Internet上的智能路由節(jié)點(diǎn)構(gòu)建一塊白色區(qū)域，在黑色區(qū)域動(dòng)態(tài)影響下，利用算法中所定義的多種代理間的啟發(fā)式協(xié)同路由過(guò)程，在網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息不精確情況下，有效地提供QoS路由服務(wù).

1 模型描述

1.1 概念描述

接入代理AA：一種面向群體的智能體代理，群體通過(guò)此代理訪問(wèn)Internet資源.

路由代理RA：一種連接AA與智能路由節(jié)點(diǎn)的智能體代理，主要為AA提供路由路徑選擇服務(wù).

心跳代理HA：一種智能代理，主要負(fù)責(zé)智能路由節(jié)點(diǎn)之間狀態(tài)信息的交換.

探測(cè)包PP：主要為路由代理RA預(yù)先探測(cè)各點(diǎn)之間的有效路徑，由路由代理RA產(chǎn)生.

1.2 定義描述

定義1 路由模型可行性.本路由模型有效資源只在白色區(qū)域，同時(shí)又有黑色區(qū)域的動(dòng)態(tài)影響，因此，本文只考慮當(dāng)白色區(qū)域有足夠的資源時(shí)，本路由模型才具有可行性，其余情況本文暫不考慮.

定義2 D2CGMP問(wèn)題.設(shè)網(wǎng)絡(luò)G〈V，E〉，其中，V＝｛v1，v2，…，vm｝為節(jié)點(diǎn)集合，E＝｛e1，e2，…，em｝為鏈路集合，設(shè)sj作為源節(jié)點(diǎn)，dk為目的節(jié)點(diǎn)，p（sj，dk）＝（sj，v1，v2，…，vi，dk）表示從源節(jié)點(diǎn)sj到目的節(jié)點(diǎn)dk的一條路由路徑.設(shè)rst（i）sj為源節(jié)點(diǎn)sj上第i個(gè)群體的一組請(qǐng)求表示為請(qǐng)求集合rst（i）sj中第t個(gè)資源請(qǐng)求.設(shè)D表示QoS延時(shí)度量，D（e）表示鏈路e上當(dāng)前的延時(shí)，令

表示請(qǐng)求w在當(dāng)前路徑p（sj，dk）上每條鏈路e的QoS度量D值之和，同時(shí)，設(shè)表示請(qǐng)求在QoS度量D下的約束量表示第t個(gè)請(qǐng)求尋找到的一條從源節(jié)點(diǎn)sj到目的節(jié)點(diǎn)dk的可行路徑，則多群體多請(qǐng)求在滿足約束條件下選擇一組有效路徑p′為

式中，m為源節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；n為目的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；N為群體個(gè)數(shù).

D2CGMP問(wèn)題中所有的解路徑p′都屬于白色區(qū)域下解空間，都是滿足約束的一組有效可行路徑集合.由于白色區(qū)域時(shí)刻在變，因此，這組有效路徑解也時(shí)刻在變.

定義3 互不相交路徑.雖然D2CGMP問(wèn)題可以尋找到一組滿足約束條件的有效路徑，但是，對(duì)于一組具有公共路由節(jié)點(diǎn)或者公共鏈路的路徑，依然會(huì)出現(xiàn)流量過(guò)載和可靠性低等問(wèn)題，而互不相交QoS路由不僅能克服流量過(guò)載，實(shí)現(xiàn)信息分流，同時(shí)也提高了信息傳輸?shù)目煽啃?，因此，本文考慮選擇有效路徑必須為互不相交路徑，給定網(wǎng)絡(luò)G〈V，E〉，V為節(jié)點(diǎn)集合，E為鏈路集合，則對(duì)于任意從源節(jié)點(diǎn)sj到目的節(jié)點(diǎn)dk的兩條路徑p1和p2滿足式（1）和式（2），說(shuō)明p1∩p2＝?.

式（1）表示除源節(jié)點(diǎn)sj和目的節(jié)點(diǎn)dk外，對(duì)于任意一個(gè)中間節(jié)點(diǎn)v，出度數(shù)與入度數(shù)相等，參數(shù)M表示中間節(jié)點(diǎn)v上所有的鏈路數(shù)，同時(shí)，節(jié)點(diǎn)v的度d（v）滿足式（3）.

式中，nsv，nvt分別表示源節(jié)點(diǎn)sj到中間節(jié)點(diǎn)v有鏈路，中間節(jié)點(diǎn)v到目的節(jié)點(diǎn)dk有鏈路，則整體表示為從源節(jié)點(diǎn)sj出來(lái)的鏈路數(shù)等于進(jìn)入目的節(jié)點(diǎn)dk的鏈路數(shù).

證明 如果p1與p2為相交的兩條路徑，則在路徑p1與p2上必然存在一個(gè)中間節(jié)點(diǎn)v，使得其所有的邊數(shù)與其余所有中間節(jié)點(diǎn)的邊數(shù)不一致，以至于不能滿足式（1）；如果p1與p2為相交的兩條路徑，但是沒(méi)有公共的源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)，則必然不能滿足式（2）；如果p1與p2為不相交的兩條路徑，有公共的源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)，則對(duì)于任意一個(gè)中間節(jié)點(diǎn)v，其都滿足式（1）和式（2）.證畢.

定義4 路由節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息更新概率.路由節(jié)點(diǎn)觸發(fā)更新?tīng)顟B(tài)信息的條件在于，當(dāng)路由節(jié)點(diǎn)上的負(fù)載量達(dá)到一個(gè)閾值C時(shí)，就觸發(fā)更新機(jī)制.在此Q設(shè)為隊(duì)列，保存當(dāng)前路由節(jié)點(diǎn)接收但沒(méi)有處理的請(qǐng)求量，令max Q和min Q分別表示觸發(fā)路由節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息更新時(shí)Q的最大量和最小量，則路由節(jié)點(diǎn)j狀態(tài)信息更新概率

1.3 算法描述

定義5 群體訪問(wèn)過(guò)程示意圖，如下圖1所示.

圖1 群體訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)過(guò)程示意圖Fig.1 Multi－groups accessing Internet process

圖1中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由智能路由節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，總共分為配置接入代理AA的節(jié)點(diǎn)、配置路由代理RA的節(jié)點(diǎn)、路由層路由節(jié)點(diǎn)Ri和目的節(jié)點(diǎn)Di，i∈n，rsti為群體提交一組資源訪問(wèn)請(qǐng)求，由圖1可知，不同的AAi為不同的rsti提供服務(wù)，同時(shí)，rsti的一組請(qǐng)求由不同的用戶請(qǐng)求組成，其目的節(jié)點(diǎn)可以相同，也可以不同，如rst1向AA1提交一組請(qǐng)求，但是，請(qǐng)求資源所在目的節(jié)點(diǎn)不相同，為圖1中的橙色實(shí)線請(qǐng)求，在約束條件下分別尋找到兩條有效路徑AA1→RA1→R1→R4→D1和AA1→RA2→R2→R5→D3.同樣，rst3向AA3提交一組請(qǐng)求，同時(shí)，請(qǐng)求資源所在目的節(jié)點(diǎn)相同，為圖1中的綠色實(shí)線請(qǐng)求，雖然目的節(jié)點(diǎn)相同，但是，由于要滿足約束條件，因而產(chǎn)生兩條有效路徑分別為AA3→RA3→R1→R3→R5→Dn和AA3→RA3→R2→R5→Dn.

定義6 全局代價(jià)表.設(shè)三元組Ep＝（sj，dk，cost（p））為路徑p所對(duì)應(yīng)的全局代價(jià)表，其中，sj為源節(jié)點(diǎn)，dk為目的節(jié)點(diǎn)，cost（p）為從源節(jié)點(diǎn)sj到目的節(jié)點(diǎn)dk所在路徑p的代價(jià)函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)都需要計(jì)算出經(jīng)過(guò)本節(jié)點(diǎn)的所有路徑代價(jià)值，并利用心跳代理HA進(jìn)行路由節(jié)點(diǎn)間信息交互，發(fā)送給其相鄰的路由節(jié)點(diǎn)，相鄰路由節(jié)點(diǎn)在此基礎(chǔ)上進(jìn)行路由選擇，從而能有效地減少預(yù)計(jì)算的時(shí)間，同時(shí)構(gòu)成路由算法的協(xié)同策略基礎(chǔ).

定義7 帶延時(shí)約束的路徑預(yù)計(jì)算策略.設(shè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為G〈V，E〉，其中，V＝｛v1，v2，…，vm｝為網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)的集合，E＝｛e1，e2，…，em｝為網(wǎng)絡(luò)鏈路的集合.對(duì)于每個(gè)RA，每隔一段時(shí)間T會(huì)產(chǎn)生一個(gè)探測(cè)包PP，探測(cè)當(dāng)前源節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)所有有效路徑.對(duì)于每條路徑而言，在時(shí)間T，PP從源節(jié)點(diǎn)i出發(fā)到目的節(jié)點(diǎn)j，經(jīng)過(guò)路由節(jié)點(diǎn)k時(shí)，查詢?nèi)执鷥r(jià)表Ep，如果存在一條有效路徑，則根據(jù)全局代價(jià)表Ep，在加入路由節(jié)點(diǎn)k時(shí)，重新計(jì)算路徑代價(jià)，如果滿足約束條件，則更新全局代價(jià)表Ep，并通過(guò)心跳代理HA發(fā)送到相鄰路由節(jié)點(diǎn)；如果不滿足約束條件，則根據(jù)式（5）計(jì)算一條從源節(jié)點(diǎn)i到目的節(jié)點(diǎn)j的有效路徑，其中，延時(shí)分為傳輸延時(shí)和排隊(duì)延時(shí)，如果當(dāng)前總延時(shí)超過(guò)約束值，則路徑丟棄；否則，當(dāng)前路由節(jié)點(diǎn)更新全局代價(jià)表Ep，并通過(guò)心跳代理HA發(fā)送到相鄰路由節(jié)點(diǎn)，則

定義8 路由節(jié)點(diǎn)狀態(tài)更新下全局代價(jià)表更新策略.當(dāng)路由節(jié)點(diǎn)根據(jù)式（4）其概率pk達(dá)到閾值時(shí)，路由節(jié)點(diǎn)會(huì)廣播其更新?tīng)顟B(tài)，此時(shí)路由節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息已經(jīng)改變，因此，不能再根據(jù)更新前狀態(tài)值去計(jì)算.每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)接收到其中路由節(jié)點(diǎn)狀態(tài)更新廣播后，重新計(jì)算其全局代價(jià)表Ep，并更新Ep.如果更新后的狀態(tài)對(duì)路徑?jīng)]有影響，則此條路徑依然有效；如果更新?tīng)顟B(tài)后對(duì)路徑有影響，則從當(dāng)前路徑中刪除此路由節(jié)點(diǎn)，并把此路由節(jié)點(diǎn)的上跳節(jié)點(diǎn)指向其下跳節(jié)點(diǎn)，最后更新Ep.

2 實(shí)驗(yàn)與分析

2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

實(shí)驗(yàn)環(huán)境基于NS2（network simulator version 2）網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境由仿真工具模擬大規(guī)模協(xié)同網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，驗(yàn)證IOT＿GR與當(dāng)前一些重要算法間的差異，通過(guò)NS2仿真平臺(tái)，產(chǎn)生模擬的物理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，在此拓?fù)浠A(chǔ)上建立節(jié)點(diǎn)之間的連接，最后部署本路由模型，按照模擬的物理拓?fù)浞謩e創(chuàng)建了100～500個(gè)節(jié)點(diǎn)，鏈路的帶寬為2Mbps，鏈路上的延時(shí)為10～1 000ms，在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上分別配置IOT＿GR算法、MP－POC算法［3］、H＿M(jìn)COP算法［6］，同時(shí)設(shè)置參數(shù).仿真測(cè)試硬件環(huán)境：1臺(tái)DELL臺(tái)式電腦，配置CPU Intel（R）Core（TM）2Duo E7400，主頻2.8GHz，內(nèi)存2G，硬盤173.0G，操作系統(tǒng)：安裝Ubuntu 10.04Kernel Linux－2.6.32－30－generic GNOME 2.30.2操作系統(tǒng).

實(shí)驗(yàn)主要從擴(kuò)展性、算法執(zhí)行時(shí)間和算法對(duì)資源的消耗量這3個(gè)方面測(cè)試IOT＿GR算法與當(dāng)前典型算法之間的差異，現(xiàn)給出具體的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析.

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.2.1 擴(kuò)展性測(cè)試

實(shí)驗(yàn)1 實(shí)驗(yàn)分別模擬了兩組拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分別為100個(gè)節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和500個(gè)節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，同時(shí)模擬了3種算法在兩種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下其服務(wù)路由滿意率SRQoS變化過(guò)程，由此分別比較當(dāng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)增大和群體請(qǐng)求數(shù)增加時(shí)3種算法的服務(wù)路由滿意率QoS的變化率.其中，服務(wù)路由滿意率SRQoS為請(qǐng)求服務(wù)成功個(gè)數(shù)與請(qǐng)求服務(wù)總數(shù)之比.圖2（a）描述了100個(gè)節(jié)點(diǎn)下服務(wù)路由滿意率X.

圖2 在各個(gè)節(jié)點(diǎn)下服務(wù)路由滿意率Fig.2 Satisfaction rate of server route under different nodes

由圖2（a）可知，當(dāng)群體請(qǐng)求數(shù)比較少時(shí)，3種算法的路由滿意率比較接近，而且都超過(guò)80%；當(dāng)群體請(qǐng)求個(gè)數(shù)超過(guò)50以后，3種算法的路由滿意率有下降趨勢(shì)，MP－POC算法和H＿M(jìn)COP滿意率都低于80%，而IOT＿GR算法依然超過(guò)80%.如圖2（b）所示，描述500個(gè)節(jié)點(diǎn)下服務(wù)路由滿意率.由圖2（b）可知，當(dāng)群體請(qǐng)求數(shù)超過(guò)100時(shí)，和圖2（a）相比，3種算法的路由滿意率都呈現(xiàn)下降趨勢(shì)；當(dāng)群體請(qǐng)求個(gè)數(shù)超過(guò)300以后，3種算法的路由滿意率均低于80%；當(dāng)群體請(qǐng)求個(gè)數(shù)達(dá)到500以后，MP－POC算法和H＿M(jìn)COP滿意率都接近60%，而IOT＿GR算法依然超過(guò)60%.由此可見(jiàn)，隨著拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的擴(kuò)大和群體個(gè)數(shù)的增加，IOT＿GR模型路由滿意率始終在80%上下徘徊，滿意率并沒(méi)有發(fā)生較大的波動(dòng).

2.2.2 算法平均執(zhí)行時(shí)間測(cè)試

實(shí)驗(yàn)2 在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為100個(gè)節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，同時(shí)模擬3種算法在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下，通過(guò)3組不同的群體個(gè)數(shù)，測(cè)試3種算法平均執(zhí)行時(shí)間的變化過(guò)程.圖3描述了100個(gè)節(jié)點(diǎn)下的算法平均執(zhí)行時(shí)間S.

圖3 算法平均執(zhí)行時(shí)間Fig.3 Average execution time of algorithm

由圖3可知，群體個(gè)數(shù)在50時(shí)，3種算法的平均執(zhí)行時(shí)間都比較少，均小于0.1；當(dāng)群體個(gè)數(shù)超過(guò)100時(shí)，3種算法的平均執(zhí)行時(shí)間都上升，尤其是H＿M(jìn)COP算法上升最快；當(dāng)群體個(gè)數(shù)超過(guò)150時(shí)，MP－POC和H＿M(jìn)COP平均執(zhí)行時(shí)間都超過(guò)0.3，但I(xiàn)OT＿GR算法平均執(zhí)行時(shí)間比較少.

2.2.3 算法對(duì)資源消耗量測(cè)試

實(shí)驗(yàn)3 資源消耗量包括鏈路消耗和節(jié)點(diǎn)消耗，在此用歸一化方式線性整合鏈路消耗和節(jié)點(diǎn)消耗，根據(jù)式（6）計(jì)算，其中，C為資源消耗量，C（e）為鏈路消耗，C（v）為節(jié)點(diǎn)消耗，α和β分別為鏈路和節(jié)點(diǎn)的權(quán)值，則

在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為100個(gè)節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，同時(shí)模擬3種算法在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下，通過(guò)3組不同的群體個(gè)數(shù)，測(cè)試3種算法對(duì)資源消耗量的變化過(guò)程.圖4描述了300個(gè)節(jié)點(diǎn)下的資源消耗量.U為單位消耗量.由圖4可知，在群體個(gè)數(shù)不超過(guò)100時(shí)，3種算法的消耗量都維持在2以下；當(dāng)群體個(gè)數(shù)達(dá)到200時(shí)，3種算法的消耗量都上升，MP－POC和H＿M(jìn)COP消耗量都超過(guò)3；當(dāng)群體個(gè)數(shù)達(dá)到300時(shí)，H＿M(jìn)COP消耗量超過(guò)5，雖然MP－POC和IOT＿GR都有上升，但是與H＿M(jìn)COP相比都將近減少了一個(gè)消耗量，尤其是IOT＿GR的消耗量最低.

圖4 資源消耗量Fig.4 Resource consumption level

3 結(jié) 論

針對(duì)路由節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息不斷變化，造成QoS路徑選擇無(wú)效性，本文提出了一種物聯(lián)網(wǎng)群體訪問(wèn)路由算法（IOT＿GR），給出了該模型的具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析.實(shí)驗(yàn)表明，IOT＿GR算法在擴(kuò)展性、算法執(zhí)行時(shí)間及資源消耗度等方面比傳統(tǒng)的典型算法有一定的改善，但本模型并未過(guò)多地考慮數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫?，這是作者下一步要研究的工作.

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