基于并行BP神经网络的路由查找算法
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路 由表查 询要 按照最 长前 缀 匹配 的原则进 行查 找 。
３ Ｂ ． Ｐ系 统模 型 ＦＢ
３１ 问题 描述 ．
但 是传 统的路 由器执 行 最长前 缀 匹配 时间很长 ，使 得 路 由表 查 找成 为路 由器转 发速度 的瓶 颈 。 支 持 最 长 前 缀 匹 配 路 由查 找 的 算 法 主 要 包 括 基 于软件 、硬件 的解 决方 案 。基 于软 件 的算 法 以基 于 Ｔ ｅ 结 构 的查 找 为代 表 ， ｌ ｉ树 从最初 的二进制 Ｔｉ【 ｒ２ ｅ】 树 结构 到平衡 二进 制 Ｔｉ ３ ｒ ｅ树【结构再 到 多分枝 的优 】 先 Ｔ ｅ树 Ｉ结构 。基 于 Ｔｉ树 的查询算 法简 单 ，软 ｌ ｉ ４ ｒ ｅ 件 实现 容 易，路 由查找 时 间与 树 的深度 成正 比，但
２ 研 究背景
为 了解 决 Ｉ 址资源 紧缺 ，减 小路 由表 规模 ， Ｐ地
互 联 网引 入 了无 类 域 间路 由 （ Ｉ ，ｃａｓ ｓ ｎ Ｃ ＤＲ ｌｓｌ ｓｉ— ｅ ｔ －ｏ ｉ ｕｉｇ ｅ ｄ ｍａ ｒ ｔ ）地址划 分 。随之而 来 的问题 是 ： ｒ ｎｏ ｎ
路 由条 目前缀 长度 可 以是 ８ ３ 间 的任 意长 度 ， 至 ２之
Ｂ Ｉ０ ０Ｔ ０ ０ ）；国家发改委信息安全专项基金资助项 目；教育部科学技术研究重点基金资助项 目 ＵＦ ￣ １Ｐ Ｂ ５２
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程 。它完成 从 源端 到 目的地 的选 路过 程 ，为 网络搭
速 度 的增长 大约 是每 年提 高 ７ 而 Ｉｔ ｎｔ 口带 ％， ｎｅ ｅ 出 ｒ 宽的 需求却 大 约每 ２ 个月翻 一番 ，即每年提 高 约 ２ ５ ％。因此 ，仅 依赖 于提 高存 储器 访 问的速度 来 弥 ０ 补 或缓 解 Ｉｔｒｅ增 长 的需求 是不 现实 的 。 ｎｅｎ ｔ
１ 引言
路 由查 找是 指 路 由转 发 设 备 根 据 数 据 分 组 的
倍 增 的趋势 ，显 著高 于著 名 的 Ｍｏ ｒ ｏｅ定律 。链路 的 传 输速 率 随着光 通信 技术 的突 破性 发展 ，已不再 是 主 要 的技术 性 能瓶颈 ，而路 由转 发处理 则成 了制 约
Ｉｔ ｎ ｔ ｎｅ ｅ 发展 的关键 因素 。研 究表 明…，存储器 访 问 ｒ
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是 路 由更新 时 间较 长 ，不适合 动态 路 由更新 。
最 长 前 缀 匹配 比精 确 匹 配 查 找 更 加 复 杂 ， 因 为它 要 考 虑 ２个 维度 的 问题 ：前 缀 的值 和 长 度 。 由 于没 有 办 法 在 查 找 前 决 定 某 一 个 目标 Ｉ 的 前 Ｐ 缀长 度 ， 因此 ，基 于 神经 网络 的路 由查 询 算 法 需 要 学 习路 由条 目所 包 含 的 Ｉ 址 。增大 了神 经 网 Ｐ地 络 的复 杂 性 ，不 利 于 路 由条 目的更 新 和 路 由表 的
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通
信
学
一
报
第３ ３卷
本 文 研 究 了一 种 基 于 并 行 神 经 网络 的路 由查 找算法 ，利用神 经 网络来提 取 路 由条 目中所 隐含 的 内在规 律 。并行 的神 经 网络 由多个 小 的神 经 网络组 成 ，使 得每 个神经 网络 需要 学 习的条 目数减 少 ，从 而加速 了学 习过 程 ，提 高学 习效率 。神经 网络 的结 构有 利于 并发 查询 ，提 高查 询速度 ，实现 仅查 询一 次就 可得 出最优 路 由 。
种 基于 多层 反 向神 经 网络 的路 由查找方 法 【 ，该 ｌ ”
网络拥 有 １ 层 结构 ，能够达 到线 速查 找 ，但 是在 ２
学 习性能 上有待 提 高 。在 此基础 上 ，进 一步 提 出了 ３种 用 于路 由查 找的神 经 网络 算法 【 ｌ ，并进 行 了 比 较 ，证 明 了多层 Ｂ Ｐ神经 网络 算法 相 比于 Ｈ ｐ ｅｄ ｏ ｆ ｌ ｉ 网络 和单 层 的 Ｂ Ｐ神经 网络 查找 效果 更好 。此方 法 可 以实现 无差 错 的路 由查找 ，并 可 以在单个 芯 片上 集成 ，可 实现一 个 时钟周 期完成 一 次查询 。但正 如 作 者所说 ，在神 经 网络 的 学习速度 方 面 限制 了这 个 算 法在真 实 系统 中 的使 用 ，而本 文 为这个 问题提 供 了一个新 的解 决方 案 。
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挥重 要 作用 。
随着 Ｉｔ ｎｔ的迅 猛发 展 ，通信 量 呈每 ６个 月 ｎｅ ｅ ｒ
收稿 日期：２ １ －１１ ；修回 日期 ：２ １－８ １ ０ １ ．３ ０ ０ １０ ．７
基 金 项 目： 国家 自然科 学基金 资助 项 目 （ １７ ２ ８ ６０ ００ ）；中央高 校基 本科研 业务 费专项 基金 资助项 目 （ Ｉ Ｔ ｏ９ ｃ ２８ Ｂ ２ ｏＲ ０ １， ７ Ｐ
（Ｆ Ｐ 。该算法满足路 由查找 的需求 ，只需学 习路 由条 目的网络 Ｉ ＢＢ ） Ｄ，且 易于扩展到 Ｉｖ Ｐ ６地址查询 。研究结果表
明，相 比于己有 的神经网络路 由查找方法 ，该算法需要学习的条 目数平均减少 了 ５ ０倍，提 高了学 习效率 ，为神 ２ 经网络应用于路 由查找创造 了有利条件 。 关键 词：神经 网络 ；路 由查找 ；反 向传播 ；Ｂｏ ｍ— ｌ ｒ 法 ｌｏ ｆｔ 算 ｉｅ 中图分类号：Ｔ ３ ３０ Ｐ ９ ．３ 文献标识码 ： Ａ 文章编号：１０ —３ Ｘ（０ ２０ —０ １ ８ ０ ０４ ６ ２ １ ）２０ ６ — ０
第 ３ 卷 第 ２期 ３
２ １ 年 ２月 ０２
通
信
学
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Ｖ １ ３ ｂ ． Ｎｏ ２ ３ ． Ｆ ｂｕ ｒ ０ ２ ｅ ｒ ａｙ ２ １
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｎＣｏ ｏ ｒ ａ ｍｍｕ ｉ ａｉ ｎ ｏ ｎｃｔ ｓ ｏ
基 于并行 Ｂ Ｐ神经 网络 的路 由查找算法
胥小波 － ， ，郑康锋 ，李丹 ，杨义先 一 心忻 － 一 ， ，钮 ，
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（ ． 京 邮电大 学 信 息安 全 中心 ，北京 １０７ ；２ 京 邮 电大 学 灾备 技 术 国家 工程 实验 室 ，北京 １０７ ） １北 ０ ８６ ． 北 ０ ８６
摘
要 ：结合 Ｂｏ ｍ— ｌ ｒ算法和并行 反 向传播 神经 网络 ，提 出 了一种新 的基于并行神 经网络 的路 由查 找算法 ｌｏ ｆｔ ｉｅ
３ Ｂ ． Ｐ系 统模 型 ＦＢ
３１ 问题 描述 ．
但 是传 统的路 由器执 行 最长前 缀 匹配 时间很长 ，使 得 路 由表 查 找成 为路 由器转 发速度 的瓶 颈 。 支 持 最 长 前 缀 匹 配 路 由查 找 的 算 法 主 要 包 括 基 于软件 、硬件 的解 决方 案 。基 于软 件 的算 法 以基 于 Ｔ ｅ 结 构 的查 找 为代 表 ， ｌ ｉ树 从最初 的二进制 Ｔｉ【 ｒ２ ｅ】 树 结构 到平衡 二进 制 Ｔｉ ３ ｒ ｅ树【结构再 到 多分枝 的优 】 先 Ｔ ｅ树 Ｉ结构 。基 于 Ｔｉ树 的查询算 法简 单 ，软 ｌ ｉ ４ ｒ ｅ 件 实现 容 易，路 由查找 时 间与 树 的深度 成正 比，但
２ 研 究背景
为 了解 决 Ｉ 址资源 紧缺 ，减 小路 由表 规模 ， Ｐ地
互 联 网引 入 了无 类 域 间路 由 （ Ｉ ，ｃａｓ ｓ ｎ Ｃ ＤＲ ｌｓｌ ｓｉ— ｅ ｔ －ｏ ｉ ｕｉｇ ｅ ｄ ｍａ ｒ ｔ ）地址划 分 。随之而 来 的问题 是 ： ｒ ｎｏ ｎ
路 由条 目前缀 长度 可 以是 ８ ３ 间 的任 意长 度 ， 至 ２之
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１ 引言
路 由查 找是 指 路 由转 发 设 备 根 据 数 据 分 组 的
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第３ ３卷
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收稿 日期：２ １ －１１ ；修回 日期 ：２ １－８ １ ０ １ ．３ ０ ０ １０ ．７
基 金 项 目： 国家 自然科 学基金 资助 项 目 （ １７ ２ ８ ６０ ００ ）；中央高 校基 本科研 业务 费专项 基金 资助项 目 （ Ｉ Ｔ ｏ９ ｃ ２８ Ｂ ２ ｏＲ ０ １， ７ Ｐ
（Ｆ Ｐ 。该算法满足路 由查找 的需求 ，只需学 习路 由条 目的网络 Ｉ ＢＢ ） Ｄ，且 易于扩展到 Ｉｖ Ｐ ６地址查询 。研究结果表
明，相 比于己有 的神经网络路 由查找方法 ，该算法需要学习的条 目数平均减少 了 ５ ０倍，提 高了学 习效率 ，为神 ２ 经网络应用于路 由查找创造 了有利条件 。 关键 词：神经 网络 ；路 由查找 ；反 向传播 ；Ｂｏ ｍ— ｌ ｒ 法 ｌｏ ｆｔ 算 ｉｅ 中图分类号：Ｔ ３ ３０ Ｐ ９ ．３ 文献标识码 ： Ａ 文章编号：１０ —３ Ｘ（０ ２０ —０ １ ８ ０ ０４ ６ ２ １ ）２０ ６ — ０
第 ３ 卷 第 ２期 ３
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（ ． 京 邮电大 学 信 息安 全 中心 ，北京 １０７ ；２ 京 邮 电大 学 灾备 技 术 国家 工程 实验 室 ，北京 １０７ ） １北 ０ ８６ ． 北 ０ ８６
摘
要 ：结合 Ｂｏ ｍ— ｌ ｒ算法和并行 反 向传播 神经 网络 ，提 出 了一种新 的基于并行神 经网络 的路 由查 找算法 ｌｏ ｆｔ ｉｅ