Особливості застосування генетичного алгоритму балансування навантаження в мережі

S.D. Pogorilyy, R.V. BIlous

Abstract


Запропоновано методику балансування навантаження в комп’ютерній мережі, що базується на генетичному алгоритмі розв’язання задачі оптимізації. Експериментально перевірено особливості застосування генетичних операції кросовера, мутації та стратегій відбору в запропонованому алгоритмі. Сформовано підходи використання описаного алгоритму, базуючись на існуючих динамічних протоколах маршрутизації. Проведено моделювання роботи алгоритму в мережі та отримано залежності її функціональних характеристик від параметрів алгоритму.
A method of load balancing in computer networks based on genetic algorithm for solving the optimization problem proposed. Features of genetic operations crossover, mutation and selection strategies in the proposed algorithm experimentally verified. Formed approaches to the application of the described algorithm, based on existing dynamic routing protocols. Carried out simulation of the algorithm in a network and received its functional characteristics depending on the parameters of the algorithm.


Full Text:

PDF (Ukrainian)

References


Girish M.K., Zhou Y.B., Hu J.Q. Formulation of the load engineering problems in MPLS based IP networks. The Fifth IEEEISCC. Antibes, France, 2000. – P. 214 – 219.

Syme M., Goldie P. Optimizing network performance with content switching. Prentice Hall Professional, 2004 – 262 р.

Погорелый С.Д., Билоус Р.В. Генетический алгоритм балансировки нагрузки в сети // Управляющие системы и машины. – 2012. – № 1. – С. 84 – 87.

Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. – СПб.: Питер, 2001.

Погорілий С.Д., Білоус Р.В. Генетичний алгоритм розв'язання задачі маршрутизації в мережах // Проблеми програмування. – 2010. – № 2-3: Спец. вип. – С. 171 – 178.

Srinivas M., Patnaink M. Adaptive probabilities of crossover and mutation in genetic algorithms // IEEE Transactions on Systems, MAN and Cybernetics. – 1994. – N 24(4). – P. 656 – 667.

Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. MA : Addison-Wesley, 2000.

Gen M., Cheng R. Genetic Algorithms and Engineering Optimization. – New York : Wiley, 2000.

Lee Y., Seok Y., Choi Y. A constrained multipath Traffic engineering scheme for MPLS networks. ICC’02. New York, 2002. – P. 2431 – 2436.

Погорілий С.Д., Білоус Р.В. Застосування паралельних версій генетичних алгоритмів в комп’ютерних мережах // Наукові праці ДонНТУ. Серія “Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка. – 2011. – № 14(188). – С. 135 – 138.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.