CC BY
51
ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ МАРШРУТНЫХ ТАБЛИЦ НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПОТОКОВ В СЕТИ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ
ЧУДНОВ
Александр Михайлович1
КУРАШЕВ Заур Валерьевич2
Сведения об авторах:
1д.т.н., профессор, профессор Военной академии связи имени маршала Советского Союза С.М. Буденного, г. Санкт-Петербург, Россия, chudnow @ yandex.ru
2адъюнкт Военной академии связи имени маршала Советского Союза С.М. Буденного, г. Санкт-Петербург, Россия, ^апкПои@ yandex.ru
АННОТАЦИЯ
Целью работы является исследование возможности повышения эффективности функционирования системы передачи данных на основе алгоритмов рандомизированной маршрутизации. Изучаются алгоритмы маршрутизации с использованием рандомизированных маршрутных таблиц. Формирование рандомизированных таблиц и осуществляется на основе оптимального распределения потоков по маршрутам сети передачи данных. Анализ и оптимизация проводятся на формализованной модели, позволяющей учитывать пропускные способности линий и ретрансляторов связи, показатели производительности коммутационных центров, а также информационную нагрузку в информационных направлениях системы.
Разработан алгоритм оптимального распределения потоков по маршрутам, допускающий возможность использования различных вариантов задания показателя эффективности, на основе которого формируется система, вообще говоря, рандомизированных маршрутных таблиц, реализующая оптимальное по заданному показателю распределение потоков по маршрутам сети. Приведен пример работы алгоритма оптимального распределения потоков для сети с пятью коммутационными центрами обеспечивающий максимизацию вероятности своевременной доставки сообщений. Представлены примеры таблиц нерандомизированной (классической) и рандомизированной маршрутизации. При использовании таблиц рандомизированной маршрутизации на основе оптимального распределения потоков гарантируется расчетное значение показателя эффективности функционирования системы. Разработанные методы и алгоритмы формирования маршрутных таблиц предполагается использовать для автоматизации управления маршрутизацией пакетов сообщений в сети передачи данных при изменении ее состояния и условий функционирования.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: сеть передачи данных; маршрутизация пакетов; рандомизированная маршрутизация; распределение потоков; вероятность своевременной доставки сообщений.
Для цитирования: Чуднов А. М., Курашев 3. В. Принципы формирования маршрутных таблиц на основе оптимизации распределения потоков в сети передачи данных // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2017. Т. 9. № 6. С. 46-51.
Vol9 No 6-2017, H&ES RESEARCH RF TECHNOLOGY AND COMMUNICATION
Введение
Маршрутизация пакетов сообщений пользователей относится к числу основных функций сетевого уровня сети передачи данных (СПД). Задачей маршрутизации является обеспечение максимальной эффективности функционирования СПД, определяемой, как правило, вероятностью своевременной доставки сообщений в сети [1-3, 9-13].
Маршрутизация пакетов осуществляется в коммутационных центрах (КЦ) СПД на основе маршрутных таблиц (МТ), в которых для каждого абонента — получателя сообщения определено направление (порт) выдачи пакета, отправляемого данному получателю [1, 7-9, 14]. Изменение в процессе функционирования состояния СПД, информационной нагрузки на сеть и условий функционирования приводят к необходимости управления маршрутизацией, в том числе модификацию (актуализацию) маршрутных таблиц и ввод их в действие на коммутационных центрах. В связи с этим важной является задача разработки методов и алгоритмов формирования системы МТ, обеспечивающих оптимальное (эффективное) функционирование СПД в изменяющихся условиях.
Настоящая работа направлена на разработку алгоритма формирования системы МТ на основе оптимизации распределения потоков по маршрутам сети. В отличие от работ [7-9] предложенная методика позволяет формировать МТ как в нерандомизированном (классическом), так и рандомизированном (обобщающем классический) вариантах. Близкие к рассматриваемым вопросы изучались также в [7,9] однако приведенные в [7] алгоритмы оптимизации не вполне приемлемы для встраивания в алгоритмы управления СПД в реальном времени, а алгоритмы выбора кратчайших маршрутов, используемые в [9] для построения рандомизированных МТ, вообще говоря, не обеспечивают оптимальность функционирования СПД.
В общих чертах структуру методики формирования системы МТ можно представить двумя этапами:
1. Оптимальное (подоптимальное) распределение потоков пакетов пользователей СПД по маршрутам сети. Предложен двухкаскадный алгоритм оптимизации распределения (перераспределения) потоков пакетов по допустимым маршрутам сети на основе [1], позволяющий учитывать параметры возможных фрагментов пакетных радиосетей. Алгоритм допускает использование различных показателей оптимизации, согласованным с более высоким уровнем функциональной архитектуры СПД.
2. Формирование системы, вообще говоря, рандомизированных МТ. Данные в маршрутных таблицах рассчитываются по показателям интенсивностей распределенных (по п. 1) потоков по маршрутам. При использовании в КЦ сформированных рандомизированных МТ обеспечивается (гарантируется) значение показателя эффективности функционирования СПД, рассчитанное в процессе оптимиза-
ции распределения потоков пакетов по маршрутам (п. 1). На основе полученного распределения потоков возможно также построение нерандомизированных МТ, при использовании которых эффективность функционирования СПД будет несколько ниже по сравнению с рандомизированными (величина потерь методикой оценивается).
Ниже этапы формирования МТ рассматриваются более детально.
Постановка задачи распределения потоков по маршрутам
СПД представлена моделью, в рамках которой определены следующие объекты.
Канальная структура системы представляется парой
с=<с , с х
4 л уп
где: Сл = (ck ^ leN — матрица пропускных способностей каналов СПД, С = (с)ым — набор производительностей объектов системы, соответствующих вершинам (узлам) графа сети, N = {1,2,..., n}, n — число вершин графа сети.
Распределение потоков по маршрутам S =< i(|i) >|еМ (управляемое состояние СПД) в модели представляется функцией распределения потоков s: M^R+, где M=M(C) — множество маршрутов сети, допустимых канальной структурой С, R+={xeR|x>0} — множество неотрицательных действительных чисел. Для маршрута деМ величина 5(д) определяет интенсивность информационного потока, обеспечиваемую для передачи по маршруту д.
Данные об информационной нагрузке на СПД задаются матрицей Л = (X. ) интенсивностей потоков пакетов в информационных направлениях системы (матрицей тяготения [1-3, 6-7]), где X — интенсивность потока, обусловленного обменом данными в (i, /)-направлении, т.е. между пользователями (группами пользователей), соответствующими i-му и j-му узлам сети.
Показатель эффективности (пример) P(S) = P(S|C, Л) формируется на основе требований к вероятности своевременной доставки сообщений в СПД и определяется усреднением соответствующих вероятностей по информационным направлениям сети:
P(S|C,Л) =£ p.jPiS\C,Л) (1)
i, jeN
Задача оптимизации распределения потоков в сети передачи данных формулируется в виде: Р(5|С,Л) ^ maxSeC и состоит в нахождении оптимального распределения S информационных потоков, заданных матрицей Л, по маршрутам сети с канальной структурой С, обеспечивающего максимальную вероятность своевременной доставки сообщений пользователей системы.
Алгоритм оптимизации
В общих чертах алгоритм оптимизации представить последовательностью действий:
1. Задать параметры вычислительного процесса: Ад — шаг оптимизации, 5р — допустимая относительная погрешность оптимизируемого параметра, Д- допустимая погрешность величины потока. Перейти к п. 2.
2. Задать: С, С, Л, т . Вычислить М М„ ... М,, М.. .
^^ л у ' доп ' (к, 1)' к <1, ]>
Перейти к п. 3.
3. Задать текущую точку внешнего цикла $ =< = 0 >цеМ . Текущему показателю внешнего цикла присвоить значение Р = 0. Перейти к п. 4.
4. Задать текущую точку внутреннего цикла =< ¿(ц) = 0 >цеМ . Перейти к п. 5.
5. Для текущей точки S' вычислить значение показателя Р($' \С,Л), градиент ? =< g>,ем=< > Ц е М, перспективную точку =< (|) >=< + ДЛ^> и соответствующий ей показатель Р{$'+ \С, Л) Перейти
6. Проверить неравенство: Р(S+1С,Л) ) Р > 1 + 8р. . Если неравенство выполняется, то Р := P(S+ |С, Л). £ := , перейти к п. 5, в противном случае перейти к п. 7.
7. Проверить: Р / Р > 1 + 8р . Если выполняется, то перейти к п. 8, иначе к п. 10.
8. Вычислить минимальное ненулевое значение:
= т!пцеМ. Если ^Д, то 5'(Ц)=0, перейти
к п. 9, иначе к п. 10.
9. а) Положить <5(ц)>:=5'(ц); Ь) для деМ у которых ^'(д) > 5ш1п, положить: ^ (ц) := 5 (ц) - 5ш1п; с) положить: Р := Р , S :=< >, перейти к п. 5.
10. Выдать расчетные значения 5, Р. Остановить вычислительный процесс.
Рис. Граф сети (пример)
Пример вычислительной процедуры рассмотрим для графа сети, представленного на рисунке, при следующих исходных данных: п = 5; СЛ = (с.), причем с12 = с13 = с.. = с. = с. = с. = 100, с.. = с., и с.. = 0 в остальных случаях;
23 34 35 45 Р V V ^
С = (е.), причем с2= 60 и с>>100 в остальных случаях; X. .=20 для всех 1 ф]. 2-й узел представляет собой центральную станцию радиосети общего доступа с ограниченной суммарной пропускной способностью, а 1-й, 3-й и 4-й узлы входят в эту сеть как абоненты. При этом все узлы обеспечивают взаимодействие подключенных к системе пользователей друг с другом. Значения интенсивности нагрузки X. . заданны исходя из условия обеспечения вероятности своевременной доставки сообщений в СПД, равной 0,99. Допустимая погрешность решения оптимизационной задачи определена значением погрешности оптимизируемого параметра 5Р = 0,1%.
Значения интенсивностей потоков на маршрутах, соответствующие текущим точкам внутреннего цикла вычислительной процедуры, и значения оптимизируемого показателя (вероятности своевременной доставки пакетов) на разных шагах процедуры представлены в табл. 1.
Алгоритм обеспечивает достаточно быструю сходимость последовательности тестируемых точек к опти-
Распределение потоков на маршрутах в сети (пример работы алгоритма)
Таблица 1
N шага Р Маршруты, деМ
12 14 23 24 35 45 123 145 235 245 354 1453
Интенсивности потоков на маршрутах, У(д)
1 0,368 6,0 12,0 6,0 6,0 12,0 12,0 4,0 6,0 4,0 0,0 6,0 0,0
2 0,511 8,8 15,7 8,7 8,8 15,5 15,4 4,0 9,1 4,0 2,2 9,0 2,4
33 0,858 19,6 20,0 19,6 19,6 20,0 20,0 4,0 19,8 13,2 5,4 19,8 15,0
34 0,863 19,9 20,0 19,7 19,9 20,0 20,0 4,0 19,9 13,6 5,6 19,9 15,5
35* 0,708 15,9 16,0 15,9 15,9 16,0 16,0 0,0 16,0 9,7 1,7 15,9 11,6
61 0,865 19,8 20,0 19,9 19,9 20,0 20,0 1,3 19,9 14,3 4,9 19,9 18,1
62 0,867 19,9 20,0 19,9 19,9 20,0 20,0 1,3 19,9 14,3 4,9 19,9 18,1
63* 0,820 18,6 18,7 18,6 18,6 18,7 18,7 0,0 18,6 13,0 3,7 18,6 16,9
88 0,867 20,0 20,0 19,9 19,9 20,0 20,0 0,9 20,0 14,5 5,0 20,0 18,8
89 0,868 20,0 20,0 19,9 19,9 20,0 20,0 0,9 20,0 14,6 5,0 20,0 18,8
Примечание. Символами «*» отмечены шаги (номера 35 и 63), на которых осуществлялся сокращение потоков на внешнем цикле процедуры.
Vol9 N0 6-2017, H&ES RESEARCH RF TECHNOLOGY AND COMMUNICATЮN
Таблица 2
а) Рандомизированная МТ б) Нерандомизированная МТ
Направление Направление
Адрес"4--. КЦ 1 КЦ 2 КЦ 4 Адрес\^ КЦ 1 КЦ 2 КЦ 4
КЦ 1 1 - - КЦ 1 1 - -
КЦ 3 - 1 - КЦ 3 - 1 -
КЦ 4 - - 1 КЦ 4 - - 1
КЦ 5 - 0,75 0,25 КЦ 5 - 1 2
мальной. Число шагов вычислительного процесса может быть сокращено за счет некоторого увеличения допустимой погрешности оптимизируемого параметра 8р. Из таблицы видно, что при допущении 5р = 0,5 % оптимальное (в пределах данной погрешности) распределение потоков было бы получено за один шаг внешнего цикла оптимизации, т.е. за 34 шага внутреннего цикла. Однако, еще один шаг внешнего цикла потребовался бы для идентификации оптимальности этого распределения.
Формирование маршрутных таблиц
Рандомизированная МТ г-го КЦ в каждой /-й строке (соответствующей /-му пользователю СПД), содержит набор значений вероятностей: р.(/, 1), р (/,2),..., р (/, к.) выдачи пакета в направлении (на порт) 1,2,...к соответственно. Для упрощения представления системы МТ заменим номер порта на номер соответствующего КЦ (соседнего для г-го КЦ). При этом рандомизированная МТ представляется матрицей Р = (р.(/, к)). к,/-я строка которой соответствует адресу/-го пользователя, а к-й столбец — коммутационному центру, соседнему с г-м КЦ. Вероятности р (/, к) определяются на основе решения задачи оптимизации распределения потоков по маршрутам по формуле:
где: s(j, Щ) -интенсивность потока пакетов, направляемых к /-му пользователю и проходящих через (г ,/)-линию, ^-интенсивность потока пакетов, направляемых к /-му пользователю и проходящих через г -й КЦ.
Как отмечалось, решение задачи распределения потоков позволяет построить нерандомизированные МТ. Так, ранжирование вычисленных значений р ( , к) позволяет непосредственно определить для каждого получателя приоритетность портов выдачи пакетов, осуществляя в КЦ каждый раз выдачу пакета на незанятый порт более высокого приоритета (см., например, [4-5]). Примеры рандомизированной и нерандомизированной МТ представлены табл. 2, где для нерандомизированной МТ в строке для КЦ 5 ука-
заны приоритеты № 1 и № 2 направлений выдачи пакетов в КЦ 2 и КЦ 4 соответственно, адресованных в КЦ 5.
Заключение
Предложенная методика может использоваться для построения оптимального алгоритма маршрутизации пакетов, реализация которого обеспечивает максимальную вероятность своевременной доставки сообщений. В рамках рассмотренной модели могут представляться сети, фрагментами которых являются пакетные радиосети, а также другие системы связи, ресурс которых ограничен не только пропускной способностью линий связи, но и пропускной способностью отдельных элементов.
Разработанный алгоритм оптимизации распределения информационных потоков может быть использован для выработки решений по управлению маршрутизацией в СПД в реальном времени. Постановка задачи, методика решения и алгоритм оптимизации легко адаптируются к другим вариантам задания оптимизируемого функционала.
Литература
1. Чуднов А. М., Кирик Д. И., Курашев З. В. Оптимизация распределения информационных потоков в информационной системе по показателю вероятности своевременной доставки сообщений // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2017. № 2. С. 41-49.
2. Чуднов А. М. Помехоустойчивость линий и сетей связи в условиях оптимизированных помех. Л.: ВАС, 1986. 84 с.
3. Протоколы и методы управления в сетях передачи данных / под ред. Ф. Ф. Куо; пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985. 480 с.
4. Мизин И. А., Богатырев В. А., Кулешов А. П. Сети коммутации пакетов / под ред. В. С. Семенихина. М.: Радио и связь, 1986. 408 с.
5. Будко П. А. Управление ресурсами информационно-телекоммуникационных систем. Методы оптимизации: Монография. СПб.: ВАС, 2012. 512 с.
6. Патент РФ № 2014133011. Способ оперативного управления потоками данных в сетях с коммутацией паке-
тов / Присяжнюк С. П., Аванесов М. Ю. Заявл. 12.08.2014. Опубл. 10.02.2016.
7. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: в 2 ч. М.: Наука, 1992. 336 с.
8. Основы передачи данных / под ред. проф. И. Б. Па-ращука. СПб.: ВАС, 2015. 216 с.
9. Патент № 2005117777. Способ маршрутизации сообщений от узла источника к узлу назначения в динамической сети / Кэнрайт Д. Заявл. 13.11.2003. Опубл. 10.08.2008.
10. Stieglitz K., Wiener P, Kleitman D.J. The Design of Minimum Cost Survivable Networks // IEEE Transactions on Circuit Theory. 1969. No. 16. Pp. 455-460.
11. Hsieh W., Kraimeche B. Performance analysis of end-to-end flow control mechanism in a packet switched network // J. Telecomm. Networks. 1983. Vol. 2. Pp. 103-116.
12. Conard J. W. Services and protocols of data link layer // Proc. IEEE. 1983. Vol. 71. No. Pp. 1378-1383.
13. Sun Q., Langendorfer H. A New Distributed Routing Algorithm with End-to-end Delay Guarantee // IWQoS'97. 1997. Pp. 111-114.
14. Amiri A., Pirkul H. Routing and capacity assignment in backbone communication networks // Computers & Operations Research. 1997. Vol. 24. No. 3. Pp. 275-287.
15. Siachalou S. Efficient QoS routing // The International Journal of Computer and Telecommunications Networking. 2003. Vol. 43. No. 3. Pp. 351-367.
16. Pouzin L. Flow Control in Data Networks — Methods and Tools // Proceedings of the 3rd International Conference on Computer Communications. Toronto, Canada, August 1976.
17. McQuillan J. M. Adaptive routing algorithms for distributed computer networks. Technical Report Report 2831. Cambridge: MA, 1974.
18. Mahmoud W. A., Kadhim D.J. A Proposal Algorithm to Solve Delay Constraint Least Cost Optimization Problem // Journal of Engineering. 2013. Vol. 19. No. 1. Pp. 155-160.
19. Interopelable Mission Critical Broadband / Narrowband Solution for Public Safety Communications. Strategic White Paper. EADS & Alcatel-Lucent. 2010. URL: www.ris. org/ uploadi/ editor/ 1341575327white_paper_c11-520862. pdf, 2012 (дата обращения 12.12.2017)
20. Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2011-2016. Cisco White Paper. URL: www.ris.org/ uploadi/ editor/ 1341575327white_paper_c11-520862.pdf, 2012 (дата обращения 12.12.2017)
PRINCIPLES OF FORMATION ROUTING TABLES BASED ON OPTIMIZING OF FLOWS' DISTRIBUTION IN A DATA NETWORK
ALEKSANDR M. CHUDNOV
St. Petersburg, Russia, [email protected]
ZAUR V. KURASHEV
St. Petersburg, Russia, [email protected]
KEYWORDS: data communication network; packet routing; randomized routing; flow distribution; probability of messages' timely delivery.
ABSTRACT
The aim of the work is to investigate the possibility of increasing the efficiency of the data transmission system based on randomized routing algorithms. Routing algorithms using randomized routing tables are studied. The formation of randomized tables is carried out on the basis of the optimal flows' distribution along the routes of the data transmission network. Analysis and optimization are carried out on a formalized model that allows to take into account the carrying capacity of communication lines and repeaters, indexes of switching centers, as well as the information load in the infor-
mation directions of the system.
An algorithm for the optimal distribution of flows along the routes has been developed. It allows the use of various options for specifying the efficiency index, on the basis of which a system of generally randomized routing tables is formed, that implements the optimal flows' distribution along the network routes in accordance with the specified proximity indicator. An example of the algorithm of optimal flows' distribution for a network with five switching centers providing the maximization of the probability of messages' timely delivery
Vol9 No 6-2017, H&ES RESEARCH RF TECHNOLOGY AND COMMUNICATION
is given. Examples of tables of non-randomized (classical) and randomized routing are presented. When randomized routing tables based on the optimal allocation of flows are used, the estimated value of the system performance indicator is guaranteed.
The developed methods and algorithms for the generation of routing tables are supposed to be used to automate the management of the message packets' routing in the data transmission network when its state and operating conditions change.
REFERENCES
1. Chudnow A. M., Kirik D. I., Kurashev Z. V. Optimizing the distribution of information flows in the information system based on the probability of timely delivery of messages. Radiotekhnicheskie i telekommunikatsionnye sistemy [Radio engineering and telecommunication systems]. 2017. Vol. 2. Pp. 41-49. (In Russian)
2. Chudnov A. M. Pomekhoustoychivost' liniy i setey svya-zi v usloviyakh optimizirovannykh pomekh [Noise immunity of communication lines and networks in conditions of optimized interference]. Leningrad: Voennaya akademiya svyazi, 1986. 84 p. (InRussian)
3. Kuo F. (Ed.). Protocols and management methods in data networks. Moscow: Radio and communication, 1985. 480 p. (In Russian)
4. Mizin I., Bogatyrev V., Kuleshov A. Seti kommutatsii pake-tov [Packet switching networks]. Moscow: Radio and svyaz', 1986. 408 p. (In Russian)
5. Budko P. Upravlenie resursami informatsionno-telekommu-nikatsionnykh sistem. Metody optimizatsii: Monografiya [Management of information and telecommunication systems resources. Optimization methods: Monograph]. St. Petersburg: Voennaya akademiya svyazi, 2012. 512 p. (In Russian)
6. Patent RF № 2014133011. Sposob operativnogo uprav-leniya potokami dannykh v setyakh s kommutatsiey paketov [The way of operative management of data flows in networks with packet switching]. Prisyazhnuk S. Avanesov M. Declared 16.08.2006. Published 10.06.2008. (In Russian)
7. Schwartz M. Seti svyazi: protokoly, modelirovanie i ana-liz [Telecommunication Networks: Protokols, Modeling and Analysis]. In 2 part. Moscow: Nauka, 1992. 336 p.
8. Parashuk I. B. (Ed.). Osnovy peredachi dannykh [Basics of data transfer: textbook]. St. Petersburg: Voennaya akademiya svyazi, 2015. 216 p. (In Russian)
9. Patent № 2005117777. A method for routing messages from a source node to a destination node in a dynamic net-
work. Kanrayt D. A priority 13.11.2003. Declared 16.08.2006. Published 10.06.2008.
10. Stieglitz K., Wiener P., Kleitman D. J. The Design of Minimum Cost Survivable Networks. IEEE Transactions on Circuit Theory. 1969. No. 16. Pp. 455-460.
11. Hsieh W., Kraimeche B. Performance analysis of end-to-end flow control mechanism in a packet switched network. J. Telecomm. Networks. 1983. Vol. 2. Pp. 103-116.
12. Conard J. W. Services and protocols of data link layer. Proc. IEEE. 1983. Vol. 71. No. Pp. 1378-1383.
13. Sun Q., Langendorfer H. A New Distributed Routing Algorithm with End-to-end Delay Guarantee. IWQoS'97. 1997. Pp. 111-114.
14. Amiri A., Pirkul H. Routing and capacity assignment in backbone communication networks. Computers & Operations Research. 1997. Vol. 24. No. 3. Pp. 275-287.
15. Siachalou S. Efficient QoS routing. The International Journal of Computer and Telecommunications Networking. 2003. Vol. 43. No. 3. Pp. 351-367.
16. Pouzin L. Flow Control in Data Networks - Methods and Tools. Proceedings of the 3rd International Conference on Computer Communications. Toronto, Canada, August 1976.
17. McQuillan J. M. Adaptive routing algorithms for distributed computer networks. Technical Report BBN Report 2831. Cambridge: MA, 1974.
18. Mahmoud W. A., Kadhim D. J. A Proposal Algorithm to Solve Delay Constraint Least Cost Optimization Problem. Journal of Engineering. 2013. Vol. 19. No. 1. Pp. 155-160. 11. Interopelable Mission Critical Broadband / Narrowband Solution for Public Safety Communications. Strategic White Paper. EADS & Alcatel-Lucent. 2010. URL: www.ris.org/ up-loadi/ editor/ 1341575327white_paper_c11-520862.pdf, 2012 (date of access 12.12.2017)
20. Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2011-2016. Cisco White Paper. URL: www. ris.org/ uploadi/ editor/ 1341575327white_paper_c11-520862.pdf, 2012 (date of access 12.12.2017)
21. Akyildiz I. F., Wang X. Wireless Mesh Networks. Wiley, Chichester, 2009.
INFORMATION ABOUT AUTHOR(S):
Chudnov A. M., PhD, Full Professor, Professor of the Military Academy of Telecommunications, named after Marshal of the Soviet Union S. M. Budyonny.
Kurashev Z. V., Postgraduate Student of the Military Academy of Telecommunications, named after Marshal of the Soviet Union S. M. Budyonny.
FOR CITATION: Chudnov A. M., Kurashev Z. V. Principles of routing table formation based on optimizing the distribution of flows in a data network. H&ES Research. 2017. Vol. 9. No. 6. Pp. 46-51. (In Russian)
