命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)發(fā)策略與擁塞控制研究.pdf

1、隨著信息時(shí)代的到來(lái)，當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)所存在的缺陷與不足變得日益突出，以往的增補(bǔ)式改良方案無(wú)法徹底解決由互聯(lián)網(wǎng)自身的設(shè)計(jì)缺陷所導(dǎo)致的諸多問(wèn)題?；趯?duì)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的認(rèn)識(shí)和對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的理解，近年來(lái)很多研究人員試圖構(gòu)建能夠滿足未來(lái)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用發(fā)展需求的新型網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。在這個(gè)背景下，命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)作為眾多具有革命性的下一代網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)方案中最具競(jìng)爭(zhēng)力的一個(gè)，其發(fā)展受到了越來(lái)越多的關(guān)注。目前關(guān)于命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)設(shè)計(jì)已初具雛形，而對(duì)于相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)的研

2、究則尚待完善。命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的提出旨在解決大規(guī)模內(nèi)容分發(fā)的高效傳輸問(wèn)題，為此其在設(shè)計(jì)中引入了許多新的理念和功能。由于沒(méi)有考慮這些新特點(diǎn)，現(xiàn)有的適用于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的傳輸機(jī)制未能充分發(fā)揮命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)。因此設(shè)計(jì)符合命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)特點(diǎn)的傳輸機(jī)制，對(duì)于提升其數(shù)據(jù)傳輸性能具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　本文針對(duì)命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題，分別從動(dòng)態(tài)請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)和擁塞速率控制兩個(gè)方面探討網(wǎng)絡(luò)性能的優(yōu)化問(wèn)題。根據(jù)所考慮問(wèn)題的特點(diǎn)，本文

3、主要利用隨機(jī)優(yōu)化和納什議價(jià)博弈的思想分別建立滿足命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議架構(gòu)特性的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型來(lái)描述相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)控制過(guò)程，并在模型的基礎(chǔ)上提出實(shí)際可行的模型求解算法以獲得相應(yīng)過(guò)程的最優(yōu)控制策略，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能的優(yōu)化。本文旨在為命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中可能面臨的數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題提供有效的解決方案和指導(dǎo)性建議，從而推動(dòng)命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)的實(shí)際部署和應(yīng)用。本文的主要工作和創(chuàng)新性可以概括為以下幾個(gè)方面:
　　第一，針對(duì)命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)態(tài)請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)問(wèn)

4、題，以網(wǎng)絡(luò)整體作為研究對(duì)象，根據(jù)離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中基于事件優(yōu)化的思想提出了一種基于部分可觀Markov決策過(guò)程(Partially Observable Markov Decision Processes，POMDP)模型的請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)策略。我們將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間相互發(fā)送的待服務(wù)請(qǐng)求個(gè)數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，以此來(lái)描述網(wǎng)絡(luò)資源的使用情況，然后在定義與內(nèi)容請(qǐng)求相關(guān)的各類事件及其可用行動(dòng)的基礎(chǔ)上給出了網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的演化規(guī)律，進(jìn)而得到命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)問(wèn)題的P

5、OMDP模型的具體表示。該模型采用基于觀測(cè)的參數(shù)化隨機(jī)策略作為命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)策略，并以網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)期平均期望性能作為策略優(yōu)化的目標(biāo)，不僅能夠合理利用命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)為實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)傳輸所引入的全新設(shè)計(jì)與技術(shù)，而且能夠處理由命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)本身的特點(diǎn)所導(dǎo)致的請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)決策過(guò)程中的不確定性問(wèn)題。此外，考慮到問(wèn)題的規(guī)模和模型的復(fù)雜度，我們給出了一種基于樣本軌道估計(jì)的策略梯度優(yōu)化算法以求解POMDP模型的最優(yōu)策略。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所

6、提出的基于POMDP的動(dòng)態(tài)請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)模型和策略優(yōu)化算法能夠有效地提高命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸性能。
　　第二，根據(jù)命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)容請(qǐng)求逐跳轉(zhuǎn)發(fā)的特點(diǎn)，考慮單個(gè)路由器數(shù)據(jù)平面中的請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)問(wèn)題，提出一種基于事件驅(qū)動(dòng)的半Markov決策過(guò)程(Semi-Markov Decision Process，SMDP)模型優(yōu)化方法。我們首先給出數(shù)據(jù)平面中端口狀態(tài)、事件類型以及決策行動(dòng)的相關(guān)定義，從而將該問(wèn)題抽象為一個(gè)有限狀態(tài)的連續(xù)時(shí)間SMDP模型。

7、通過(guò)將所有端口的狀態(tài)信息作為決策依據(jù)，該模型實(shí)現(xiàn)了路由器上各端口間的負(fù)載均衡。此外，由于考慮了不同內(nèi)容請(qǐng)求類型間的區(qū)分服務(wù)問(wèn)題，該模型能夠更合理地分配有限的網(wǎng)絡(luò)資源，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源利用率的最大化。針對(duì)模型的求解，我們提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Q學(xué)習(xí)算法，通過(guò)結(jié)合Q學(xué)習(xí)算法的強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力以解決理論計(jì)算方法和傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法所面臨的“模型災(zāi)”和“維數(shù)災(zāi)”問(wèn)題。最后，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)所給模型和算法的有效性進(jìn)行多維度評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)

8、果顯示，相比于現(xiàn)有的轉(zhuǎn)發(fā)策略，該模型能夠反映命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)高效的自適應(yīng)請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)。
　　第三，運(yùn)用合作博弈論中的納什討價(jià)還價(jià)模型研究了命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的擁塞控制問(wèn)題。首先根據(jù)命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中逐跳的流平衡特點(diǎn)，分別考慮請(qǐng)求興趣包和響應(yīng)數(shù)據(jù)包對(duì)鏈路擁塞的影響，并將最大化效用函數(shù)的納什積作為優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)，建立網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對(duì)間帶有約束條件的請(qǐng)求速率控制博弈模型。然后通過(guò)設(shè)計(jì)合適的效用函數(shù)以及對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行拉格朗日對(duì)偶分解，得到可在兩個(gè)網(wǎng)