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      因特網(wǎng)絡(luò)擁塞控制機(jī)制的數(shù)學(xué)架構(gòu)研究

      2012-03-17 07:21:06寧國強(qiáng)
      電子設(shè)計(jì)工程 2012年17期
      關(guān)鍵詞:因特網(wǎng)公平性控制算法

      徐 輝,寧國強(qiáng)

      (西安通信學(xué)院 陜西 西安 710106)

      因特網(wǎng)技術(shù)是人類進(jìn)入信息化社會最為關(guān)鍵的技術(shù)之一,隨著因特網(wǎng)用戶數(shù)的日益增加,業(yè)務(wù)種類越來越多,要實(shí)現(xiàn)因特網(wǎng)對用戶業(yè)務(wù)需求的良好滿足,擁塞控制是主要技術(shù)之一。從因特網(wǎng)設(shè)計(jì)的初衷來看,該網(wǎng)絡(luò)是被設(shè)計(jì)為一種“盡力而為”(Best Effort)服務(wù),是由所有網(wǎng)絡(luò)用戶來競爭網(wǎng)絡(luò)的有限資源,但是,隨著因特網(wǎng)業(yè)務(wù)的發(fā)展和用戶數(shù)的激增,現(xiàn)在因特網(wǎng)所處環(huán)境和其設(shè)計(jì)之處,發(fā)生了巨大的變化,因特網(wǎng)需要利用有限的資源為用戶提供多樣化服務(wù),擁塞控制機(jī)制是因特網(wǎng)滿足用戶服務(wù)需求,保證網(wǎng)絡(luò)資源合理化使用的重要手段之一,在因特網(wǎng)技術(shù)研究中一直占據(jù)重要地位。但是,由于因特網(wǎng)規(guī)模大,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,因此,傳統(tǒng)擁塞控制多采用基于經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)方式,使得具有很大主觀性和片面性;隨著擁塞控制技術(shù)的發(fā)展,為了提高其科學(xué)合理性,多種數(shù)學(xué)工具被引入到擁塞控制的設(shè)計(jì)中,文中對現(xiàn)有因特網(wǎng)擁塞控制機(jī)制的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了分析,提出了一個(gè)用于因特網(wǎng)的分析和設(shè)計(jì)的統(tǒng)一的數(shù)學(xué)框架,對研究熱點(diǎn)問題了進(jìn)行了分析和研究,為進(jìn)一步研究奠定了基礎(chǔ)。

      1 擁塞控制數(shù)學(xué)框架構(gòu)建

      在因特網(wǎng)擁塞控制技術(shù)的研究中,最初采用基于采用經(jīng)驗(yàn)加技巧的方式進(jìn)行,由于其構(gòu)造和評價(jià)過程過于依賴試驗(yàn)和仿真,所以這種方法具有很大的主觀和片面性。對因特網(wǎng)擁塞控制進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,然后根據(jù)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行設(shè)計(jì)和分析,則是較先進(jìn)的方式。采用這種方式,由于將擁塞控制問題轉(zhuǎn)化為精確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解,因而提高了算法的理論保證,同時(shí)便于為擁塞控制算法的設(shè)計(jì)提供一個(gè)統(tǒng)一的理論構(gòu)架。在因特網(wǎng)擁塞控制技術(shù)的發(fā)展中,先后有經(jīng)濟(jì)學(xué)模型、最優(yōu)化理論、博弈論和控制論等多種數(shù)學(xué)模型提出,通過對這些模型的分析發(fā)現(xiàn),因特網(wǎng)擁塞控制的本質(zhì)是如何控制網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)接入以最優(yōu)化使用網(wǎng)絡(luò)有限資源,最大化滿足網(wǎng)絡(luò)用戶業(yè)務(wù)需求,因此,控制論和最優(yōu)化理論是因特網(wǎng)擁塞控制理論建模的關(guān)鍵,其統(tǒng)一數(shù)學(xué)架構(gòu)可由圖1所示結(jié)構(gòu)來表示。在該結(jié)構(gòu)中包括擁塞控制算法的設(shè)計(jì)和擁塞控制算法的分析兩個(gè)部分。

      擁塞控制算法的設(shè)計(jì)問題就是根據(jù)最優(yōu)化模型確立擁塞控制源端算法和鏈路算法的過程。在這方面的研究中,Low[1-3]等 人 剖 析 了 常 見 的 TCPAQM策 略 (RenoDrop Tail、RenoRED、RenoREM、VegasDrop Tail和 Vega sREM),定義了一組對偶的擁塞控制算法:

      其中Fs表示TCP源端算法的更新方程,Gl表示AQM鏈路算法的更新方程,qr為源端接收到的聚合定價(jià),這樣擁塞控制算法便可以通過一個(gè)3元組(F,G,U)來描述。為每種策略定義了3元組(F,G,U),并根據(jù)每個(gè)三元組詳細(xì)討論了這些算法的具體性能在獲知擁塞控制的對偶算法式(1)后,便可根據(jù)控制論知識或優(yōu)化理論來分析該擁塞控制算法的動力學(xué)特性和均衡特性。擁塞控制的分析問題就是對當(dāng)前擁塞控制進(jìn)行理論分析,其關(guān)鍵之處在于根據(jù)當(dāng)前的擁塞控制算法建立合適的對偶算法式(1),然后進(jìn)行動力學(xué)特性和均衡分析。常見的描述擁塞控制算法的動力學(xué)特性參數(shù)有穩(wěn)定性、收斂性和可擴(kuò)展性等,常見的均衡特性參數(shù)有吞吐量、丟失率、時(shí)延、排隊(duì)長度和公平性等。

      圖1幾乎涵蓋了所有的理論研究和擁塞控制算法的問題,囊括了絕大多數(shù)的有關(guān)因特網(wǎng)擁塞控制建模的研究要點(diǎn),但此處僅就當(dāng)前研究的熱點(diǎn)加以介紹。

      圖1 因特網(wǎng)擁塞控制數(shù)學(xué)模型的體系結(jié)構(gòu)Fig.1 Architecture of themathematicmodeling about internet congestion controlmechanism

      2 因特網(wǎng)擁塞控制研究熱點(diǎn)分析

      2.1 公平性特性的研究

      有關(guān)公平性的研究一直是因特網(wǎng)擁塞控制建模領(lǐng)域的熱點(diǎn),它表征了不同用戶使用網(wǎng)絡(luò)資源的差異,反映了因特網(wǎng)資源的配置情況。最常見的公平性準(zhǔn)則是最大最小公平(Max-Min Fairness)或稱為瓶頸最優(yōu)準(zhǔn)則[4]。該公平性準(zhǔn)則給每個(gè)用戶相同的權(quán)限,確保了共享同一瓶頸的用戶能獲得相同的資源。為了表征不同的用戶在面對相同的擁塞時(shí)表現(xiàn)出不同的響應(yīng),Kelly[5]建議了一種比例公平準(zhǔn)則(Proportional Fairness),該準(zhǔn)則要求網(wǎng)絡(luò)資源的分布同自身的業(yè)務(wù)相關(guān)。從網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)延角度考慮,文獻(xiàn)[6]提出了一種最小潛在時(shí)延的公平性準(zhǔn)則(Potential Delay Minimization)。 更一般的,文獻(xiàn)[7]提出了一種通用公平性準(zhǔn)則——基于效用函數(shù)的公平性,在文中,作者定義了一類特殊的效用函數(shù):

      作者指出,不同的參數(shù)α將會使網(wǎng)絡(luò)獲得不同的公平性:

      α=0,網(wǎng)絡(luò)將獲得最大吞吐量的資源配置;

      α=1,網(wǎng)絡(luò)將獲得比例公平的資源配置;

      α=2,網(wǎng)絡(luò)將獲得最小潛在時(shí)延的資源配置;

      α→∞,網(wǎng)絡(luò)的資源配置將趨近于最大最小公平。

      在文獻(xiàn)[7]的基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[8]從更深層次上對公平性進(jìn)行了研究并指出最優(yōu)化模型 (2)最終會使網(wǎng)絡(luò)的資源配置達(dá)到Pareto最優(yōu)[9],并且作者還找尋到了常見公平性準(zhǔn)則的物理意義:

      最大吞吐量公平性準(zhǔn)則會使用戶吞吐量的算術(shù)平均值(Arithmetic Mean)最大;

      比例公平準(zhǔn)則會使用戶吞吐量的幾何平均值(Geometric Mean)最大;

      最小潛在時(shí)延公平準(zhǔn)則會使用戶吞吐量的調(diào)和平均值(Harmonic Mean)最大。

      對于實(shí)際因特網(wǎng)所滿足的公平性準(zhǔn)則,Kelly[5]指出TCPAQM算法最終能使網(wǎng)絡(luò)達(dá)到加權(quán)比例公平。而Low[1]通過對偶理論的研究,指出當(dāng)前的基于TCPRenoRED的因特網(wǎng)應(yīng)當(dāng)滿足加權(quán)最小潛在時(shí)延的公平性準(zhǔn)則。

      2.2 穩(wěn)定性的研究

      穩(wěn)定性是表征網(wǎng)絡(luò)是否健壯的參數(shù),有關(guān)因特網(wǎng)穩(wěn)定性的研究也一直是因特網(wǎng)理論研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。

      Kelly[5]基于最優(yōu)化理論提出了一類擁塞控制框架,并利用Lyapunov穩(wěn)定性理論分析了擁塞控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

      文獻(xiàn) [10]使用了流的思想和隨機(jī)微分方程理論為TCPAQM擁塞控制算法建立了一個(gè)動態(tài)的微分方程系統(tǒng):

      其中,R(t)=q(t)/C+Tp,W 為 TCP 窗口,q 為擁塞隊(duì)列長度,R為RTT時(shí)間,C為排隊(duì)容量,Tp為傳輸時(shí)延,N為TCP的會話數(shù)目,p為包丟失概率。

      結(jié)合上述微分動力系統(tǒng),文獻(xiàn)[11]使用了經(jīng)典控制理論對擁塞控制的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析,建立了一個(gè)通用的線性時(shí)延反饋控制系統(tǒng)(圖2)。在這個(gè)模型當(dāng)中,反饋控制系統(tǒng)包含有:Plant,代表一個(gè)子系統(tǒng)的組合,包括TCP源、鏈路以及TCP接收端;AQM控制器,產(chǎn)生分組丟棄概率pd作為一個(gè)控制信號來控制進(jìn)入路由器隊(duì)列的分組到達(dá)速率;作為Plant變量的路由器的隊(duì)列長度(就是受控制的變量)Qt;路由器中期望的隊(duì)列長度 Qref;反饋信號(采樣的系統(tǒng)輸出)e(t)=Qref-Qt。根據(jù)這一模型,只要確定該模型中的各個(gè)要素,便會很容易的判定網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定特性。

      圖2 擁塞控制的線性時(shí)延反饋控制系統(tǒng)Fig.2 Linear time-delay feedback control system for internet congestion control

      不同于文獻(xiàn)[11]的研究,Low等人建立了一個(gè)基于對偶理論的控制論模型[1](圖3)。該模型是一個(gè)拉普拉斯域上的多變量的魯棒控制系統(tǒng),在該模型中,源端的發(fā)送速率x同鏈路定價(jià)p互為對偶;源端接收到的聚合定價(jià)q同鏈路上的聚合速率 y互為對偶,Af(s)和 Ab(s)分別為前向和后向的傳輸矩陣,F(xiàn)(·)和G(·)分別為源端算法和鏈路算法。在文獻(xiàn)[12]中,Paganini使用了現(xiàn)代控制理論和奈奎斯特準(zhǔn)則對該模型進(jìn)行了討論和分析。

      圖3 擁塞控制的魯棒控制系統(tǒng)Fig.3 Robust control system about internet congestion control

      3 結(jié)束語

      文中主要對因特網(wǎng)擁塞控制的統(tǒng)一數(shù)學(xué)構(gòu)建進(jìn)行了研究,分析了其主要研究熱點(diǎn),從對因特網(wǎng)進(jìn)行簡單的考慮開始,到對其進(jìn)行成熟的建模,這里面包含了眾多的研究成果,但是,由于因特網(wǎng)的復(fù)雜性和不斷發(fā)展,對因特網(wǎng)擁塞控制建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型不可能一蹴而就,還有很多問題尚待研究。對整個(gè)因特網(wǎng)的公平性、穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性的分析由于受復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的影響,很難進(jìn)行全局的動力學(xué)理論分析。像因特網(wǎng)這樣的一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),對其分析與控制,只有通過通信、

      控制、經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)等多學(xué)科的共同努力,才有望獲得突破性的成果。

      [1]Low SH, Paganini F,Doyle JC.Internet congestion control[J].IEEE Control Systems Magazine,2002,22(1):28-43.

      [2]Low S H.A duality model of TCP and queue management algorithms[J].IEEE/ACM Trans.on Networking,2003,11(4):525-536.

      [3]Low SH,Srikant R.A mathematical framework for designing a low-loss, low-delayinternet[J].Networkand SpatialEconomics,2004,4(1) :75-102.

      [4]Jaffe JM.Bottleneck flow control[J].IEEE Trans,1981,29(29):954-962.

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