글로벌 라우팅(global routing)은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 네트리스트의 모든 네트들을 연결하기 위하여 각 네트들을 라우팅 영역(routing area)에 할당시키는 문제이며, 글로벌 라우팅에서 최적의 해를 얻기 위해 maze routing 알고리즘, line-probe 알고리즘, shortest path 기반 알고리즘, Steiner tree 기반 알고리즘등이 이용된다. 본 논문에서는 라우팅 그래프에서 최단 경로 Steiner tree 탐색방법인 weighted network heuristic(WNH)과 이를 기반으로 하는 글로벌 라우팅 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링(SA) 방식과 비교, 분석하였다.
디테일드 라우팅은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 글로벌 라우팅을 수행한 후 각 라우팅 영역에 할당된 네트들을 트랙에 할당하여 구체적인 네트들의 위치를 결정하는 문제이며, 디테일드 라우팅에서 최적의 해를 얻기 위해 left-edge 알고리즘, dogleg 알고리즘, greedy 채널 라우팅 알고리즘등이 이용된다 본 논문에서는 디테일드 라우팅 문제에 대하여 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 greedy 채널 라우팅 알고리즘과 비교, 분석하였다.
This paper presents a constrained-based routing (CBR) algorithm called, Dynamic Possible Path per Link (D-PPL) routing algorithm, for MultiProtocol Label Switching (MPLS) networks. In MPLS on-line routing, future traffics are unknown and network resource is limited. Therefore many routing algorithms such as Minimum Hop Algorithm (MHA), Widest Shortest Path (WSP), Dynamic Link Weight (DLW), Minimum Interference Routing Algorithm (MIRA), Profiled-Based Routing (PBR), Possible Path per Link (PPL) and Residual bandwidth integrated - Possible Path per Link (R-PPL) are proposed in order to improve network throughput and reduce rejection probability. MIRA is the first algorithm that introduces interference level avoidance between source-destination node pairs by integrating topology information or address of source-destination node pairs into the routing calculation. From its results, MIRA improves lower rejection probability performance. Nevertheless, MIRA suffer from its high routing complexity which could be considered as NP-Complete problem. In PBR, complexity of on-line routing is reduced comparing to those of MIRA, because link weights are off-line calculated by statistical profile of history traffics. However, because of dynamic of traffic nature, PBR maybe unsuitable for MPLS on-line routing. Also, both PPL and R-PPL routing algorithm we formerly proposed, are algorithms that achieve reduction of interference level among source-destination node pairs, rejection probability and routing complexity. Again, those previously proposed algorithms do not take into account the dynamic nature of traffic load. In fact, future traffics are unknown, but, amount of previous traffic over link can be measured. Therefore, this is the motivation of our proposed algorithm, the D-PPL. The D-PPL algorithm is improved based on the R-PPL routing algorithm by integrating traffic-per-link parameters. The parameters are periodically updated and are dynamically changed depended on current incoming traffic. The D-PPL tries to reserve residual bandwidth to service future request by avoid routing through those high traffic-per-link parameters. We have developed extensive MATLAB simulator to evaluate performance of the D-PPL. From simulation results, the D-PPL improves performance of MPLS on-line routing in terms of rejection probability and total throughput.
Even though a lot of routing algorithms have been proposed, an omnipotent algorithm of routing technique, which has optimal efficiency, does not exist. Therefore, A routing algorithm in a sensor network is an application oriented; the best effective routing algorithm depends on which application it is used to. In this paper, the routing algorithm is proposed for the purpose of monitoring a movement of Assets in office. This Paper proposes a new multi-hop routing algorithm, that is, RSS(Received Signal Strength) value which was used in a localization of sensor network is applied to routing algorithm.
In this paper, we propose a wireless location-based routing algorithm which uses the location information of its neighbor nodes and a destination node. At first, the proposed routing algorithm forwards a packet to the X direction by selecting a closest node to its destination as a next hop in terms of the X coordinate until the packet reaches closely to the packet's destination. Then the packet is forwarded to the Y direction by selecting a closest node to its destination in terms of the Y coordinate. We use a back off mechanism in case that a next hop cannot be found using the proposed routing algorithm, which resolves loops while forwarding. The experimental results show that the proposed routing algorithm performs well like the existing routing algorithms Ad hoc On-demand Distance Vector and Greedy Perimeter Stateless Routing. It is expected to use the proposed routing algorithm in the digital battlefield of military environments and survival games of commercial environments.
최근 VLSI 회로 설계는 자동 레이아웃(automatic layout) 툴을 사용하여 효과적으로 이루어지고 있다. 자동 레이아웃은 VLSI 칩 상에 모듈들의 위치를 결정하는 배치와 각 모듈간을 상호 연결하는 배선 두 가지의 중요한 기능으로 구성되어 있다. VLSI 칩의 성능과 면적은 이 두 가지의 기능을 수행하는 알고리즘의 성능에 따라 크게 좌우된다. 스위치박스 배선은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 채널 배선과는 다르게 4면에 존재하는 같은 네트에 속하는 터미널들을 배선하는 문제이며, 모든 터미널들을 완전히 연결을 해야 하는 문제이다. 본 논문에서는 스위치박스 배선 문제에 대하여 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 여러 문제들에 대해 기존의 스위치박스 배선 알고리즘과 비교, 분석한 결과 거의 대부분의 문제들에서 배선 길이와 비아수 측면에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
이동 ad-hoc 전술통신망에서 대체경로 라우팅 알고리즘의 적합성 및 생존성(survivability) 연구를 수행하였다. 이 통신망의 신호 방식은 공통선 신호 방식을 사용하며, 경로선정 방식은 Flood search routing을 사용하였으며, Restricted flooding과 Hybrid routing 에 대해 연결 성능을 분석하였다. 분석 결과 대체경로 라우팅을 함으로써 좀 더 낮은 차단확률(Blocking Probability)을 기대할 수 있었으며, 기존의 Flood search routing 의 연결 성능이 우수하여 생존성이 높은 것으로 판단되었다.
Hierarchical tree routing is a inefficient routing method of transmitting data in a wireless sensor network. Zigbee routing which is made to improve inefficiency of the hierarchical tree routing only fulfills the tree routing when a destination node don't exists in neighbor nodes of a router. We suggest a TFSR algorithm that is improved more than the zigbee routing. The TFSR algorithm generates a family set included a parent node and child nodes and over of a destination node, and uses this information. According to simulation results, the TFSR algorithm reduce routing costs over 30 percent in comparison with the hierarchical tree routing and the zigbee routing.
In this paper, we propose a AH LSU(Advanced Hybrid QoS Routing Link State Update) Algorithm that improves the performance of Hybrid LSU(Hybrid QoS Link State State Update) Algorithm with statistical information of flow holding time in network. AH LSU algorithm has had both advantages of LSU message control in periodic QoS routing LSU algorithm and QoS routing performance in adaptive LSU algorithm. It has the mechanism that calculate LSU message transmission priority using the flow of statistical request bandwidth and available bandwidth and include MLMR(Meaningless LSU Message Removal) mechanism. MLMR mechanism can remove the meaningless LSU message generating repeatedly in short time. We have evaluated the performance of the MLMR mechanism, the proposed algorithm and the existing algorithms on MCI simulation network. We use the performance metric as the QoS routing blocking rate and the mean update rate per link, it thus appears that we have verified the performance of this algorithm.
In software-defined wireless networking (SDWN), the optimal routing technique is one of the effective solutions to improve its performance. This routing technique is done by many different methods, with the most common using integer linear programming problem (ILP), building optimal routing metrics. These methods often only focus on one routing objective, such as minimizing the packet blocking probability, minimizing end-to-end delay (EED), and maximizing network throughput. It is difficult to consider multiple objectives concurrently in a routing algorithm. In this paper, we investigate the application of machine learning to control routing in the SDWN. An intelligent routing algorithm is then proposed based on the machine learning to improve the network performance. The proposed algorithm can optimize multiple routing objectives. Our idea is to combine supervised learning (SL) and reinforcement learning (RL) methods to discover new routes. The SL is used to predict the performance metrics of the links, including EED quality of transmission (QoT), and packet blocking probability (PBP). The routing is done by the RL method. We use the Q-value in the fundamental equation of the RL to store the PBP, which is used for the aim of route selection. Concurrently, the learning rate coefficient is flexibly changed to determine the constraints of routing during learning. These constraints include QoT and EED. Our performance evaluations based on OMNeT++ have shown that the proposed algorithm has significantly improved the network performance in terms of the QoT, EED, packet delivery ratio, and network throughput compared with other well-known routing algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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