So sánh các phương pháp tiếp cận phân tán (A Comparison of

Một phần của tài liệu Các thuật toán phân tán giải bài toán định tuyến đa đích (Trang 54 - 58)

Distributed Approaches).

Trong phần này, chúng tôi trình bày phép so sánh của một số thuật toán đã được thảo luận trong các phần trước. Chúng tôi cố gắng tóm lược độ phức tạp tính toán của các thuật toán này dưới dạng các tham số tự nhiên đối với các vấn đề định tuyến để tìm ra lời giải, chẳng hạn như số lượng các nút trong mạng, số lượng các liên kết, hoặc số lượng các thành phần trong nhóm đa đích (multicast).

Danh sách các thuật toán được đưa ra trong bảng bên dưới. Trong bảng này, mỗi thuật toán được chỉ rõ trong các tài liệu tham khảo đã được xuất bản trước đó, phần mô tả dạng bài toán mà nó giải quyết hoặc phương pháp chính được sử dụng.

Tt Thuật toán Độ phức tạp Các loại trường 1 Kompella et

al.[110] O(n

3

) Trường hợp trực tuyến nó chung 2 Baoxian et al.[15] O(mn) Dựa trên thông tin đơn đích

3 Sriram et al.[175] O(n3) Trường hợp với chất lượng dịch vụ QoS

4 Hong et al.[91] O(mk(k+TSP)) Động, dễ bị trễ

5 Kheong et al.[105] N/A Trường hợp chung, bộ nhớ cache được duy trì

Bảng 1: So sánh các thuật toán cho bài toán định tuyến đa đích với hạn chế độ trễ

Thuận toán được liệt kê trong hàng thứ tư, k là số lượng các điểm đến trong nhóm đa đích và TSP là khoảng thời gian cần thiết đề tìm ra quãng đường ngắn nhất trong đồ thị. Thuật toán trong hàng thứ năm không đưa ra độ phức tạp tính toán là do, được giải thích sau này, thời gian khấu hao là vấn đề đã không được giải thích trong bài báo gốc.

Thuật toán với độ phức tạp tính toán thấp nhất được đưa ra bởi Baoxian và các cộng sự[27]. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải nhận thấy rằng độ phức tạp này được để ở mức thấp là do sự phụ thuộc của các thuật toán vào các thông tin được cung cấp bởi các giao thức định tuyến unicast. Tuy nhiên, Hong và các cộng sự [24] xem xét về việc xây dựng một giải pháp hoàn chỉnh và các hoạt động trực tuyến như là một tính năng bổ sung.

Kheong và các cộng sự[7] cũng đề xuất một thuật toán trong đó thông tin trước đó được tái sử dụng. Tuy nhiên, trong trường hợp này thông tin được cung cấp bởi những lần lặp trước đó với cùng một thuật toán. Do đặc điểm này, rất khó để đánh giá độ phức tạp của toàn bộ thuật toán, vì nó phụ thuộc vào khấu hao trên số lượng lớn các lần lặp. Loại phân tích khấu hao này đã không được thực hiện trong các bài báo trước đó.

Phương pháp phân tán cho bài toán cây Steiner với việc đánh giá độ trễ gặp khó khăn hơn so với các đặc tính khác, đặc biệt với thuật toán phân tán, trở nên khá quan trọng. Ví dụ, trong các thuật toán, số lượng trao đổi tin là một chỉ số quan trọng trong quá trình thực hiện. Những yếu tố này đôi khi không được cung cấp rõ ràng trong các tài liệu.

Đối với thuật toán của Chen và các cộng sự[32] đưa ra, sự phức tạp truyền của thông tin được đưa ra là (m + n(n + log n)), và độ phức tạp về

thời gian là (n2). Ngoài ra, trường hợp xấu nhất của bài toán nhận được với chi phí trong bất kỳ phép tối ưu hóa của bài toán cây Steiner T là 2(1-1/l),

trong đó l là số lượng lá trong T.

Mặt khác Shaikh và Shin[2] không cung cấp nhiều thông tin về độ phức tạp trong thuật toán phân tán của họ. Tuy nhiên cần lưu ý rằng, độ phức tạp là tương tự đối với các thuật toán phân tán cho các tính toán của cây bao trùm tối thiểu. Cuối cùng, Mokbel và các cộng sự[19] chỉ lấy tổng độ phức tạp về thời gian cho thuật toán của họ, đó là (K2n2), trong đó K là giá trị không đổi được đưa ra để giảm số lượng các trao đổi thông tin được yêu cầu.

Như vậy trong phần này, chúng tôi đã trình bày tổng quan về thuật toán phân tán cho định tuyến đa đích. Các thuật toán này có ý nghĩa thực tiễn lớn do chúng sử dụng khả năng tính toán cơ bản có sẵn trong hệ thống để tính toán nhanh nhất đối với các phép toán liên quan tới vấn đề định tuyến đa đích.

Trong khi một số phương pháp đã được đề xuất trong việc giải quyết vấn đề này, các thuật toán phân tán vẫn còn nhiều còn nhiều khía cạnh chưa được khám phá trong các tài liệu. Chúng tôi hi vọng sẽ được đọc nhiều các thuật toán phân tán tối ưu khác sử dụng nguồn phân tán có sẵn trong các mạng đa đích cho các vấn đề tối ưu hóa phức tạp xuất hiện trong phép định tuyến.

Chƣơng 3: GIẢI THUẬT DIJKSTRA CẢI BIÊN GIẢI BÀI TOÁN ĐỊNH TUYẾN ĐA ĐÍCH

Một phần của tài liệu Các thuật toán phân tán giải bài toán định tuyến đa đích (Trang 54 - 58)