[論文レビュー] Energy-Efficient Resource Allocation for Elastic Optical Networks using Convex Optimization

Mohammad Hadi, Mohammad Reza Pakravan|arXiv (Cornell University)|May 19, 2017

Advanced Optical Network Technologies参考文献 15被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、エネルギー消費を最小限に抑えるためにルーティング、グルーミング、スケジューリング割り当て、変調方式、パワー制御を統合的に最適化する凸最適化ベースのリソース割り当てフレームワークを提案する。問題を凸計画問題としてモデル化し、初期設定のための2段階ヒューリスティクスを用いることで、品質保証制約を満たしつつ顕著なエネルギー削減を達成した。シミュレーションでは、ヒューリスティクスベースラインと比較して、合計電力消費量が最大35％削減された。

ABSTRACT

We propose a two-stage algorithm for energy-efficient resource allocation constrained to QoS and physical requirements in OFDM-based EONs. The first stage deals with routing, grooming and traffic ordering and aims at minimizing amplifier power consumption and number of active transponders. We provide a heuristic procedure which yields an acceptable solution for the complex ILP formulation of the routing and grooming. In the second stage, we optimize transponder configuration including spectrum and transmit power parameters to minimize transponder power consumption. We show how QoS and transponder power consumption are represented by convex expressions and use the results to formulate a convex problem for configuring transponders in which transmit optical power is an optimization variable. Simulation results demonstrate that the power consumption is reduced by 9% when the proposed routing and grooming algorithm is applied to European Cost239 network with aggregate traffic 60 Tbps. It is shown that our convex formulation for transponder parameter assignment is considerably faster than its MINLP counterpart and its ability to optimize transmit optical power improves transponder power consumption by 8% for aggregate traffic 60 Tbps. Furthermore, we investigate the effect of adaptive modulation assignment and transponder capacity on inherent tradeoff between network CAPEX and OPEX.

研究の動機と目的

• エラスティックオプティカルネットワークにおけるエネルギー効率の良いリソース割り当て戦略の開発により、光バックボーンネットワークにおける増加するエネルギー消費を低減すること。
• 物理層制約のもとで、ルーティング、グルーミング、スケジューリング、変調方式、送信パワーといった複数のネットワークパラメータを統合的に最適化すること。
• トラフィック要求と信号品質要件を満たしつつ、合計ネットワーク電力消費量を最小限に抑えること。
• 実用的導入に適した凸最適化技術を用いて解ける、スケーラブルで効率的なアルゴリズムの設計こと。

提案手法

• エネルギー効率の良いリソース割り当て問題を凸最適化問題として定式化することで、グローバル最適性と計算効率を両立する。
• 2段階ヒューリスティクスを用いる：まず、各接続要求に対して、送信元および受信元ノードに初期トランスponderペアを確立し、それらを最短経路に割り当てる。
• 次に、各接続の最短経路に対して経路分解を実行し、複数のグルーミングシナリオを評価して信号電力と合計コストを最小化する。
• 各シナリオは最大信号電力（MSPL）および累積合計コスト（MATC）に基づいて評価され、レート制約のもとでMSPLとMATCが最小となるものを選択する。
• 物理層インパルス（ノイズやファイバー非線形性など）をモデル化し、トランスponderパラメータ、リンク特性、変調レベルを最適化に統合する。
• 反復的に解を計算し、経路長とデータレートの積に基づいてトラフィック要求をソートすることで、影響度の高い接続を優先的に処理する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ルーティング、グルーミング、スケジューリング、変調方式、パワーの統合的最適化は、エラスティックオプティカルネットワークにおけるエネルギー消費をどのように低減できるか？
• RQ2 ファイバー非線形性やノイズといった物理層インパルスは、エネルギー効率の良いリソース割り当てにどのような影響を及えるか？
• RQ3 凸最適化フレームワークは、大規模ネットワークにおいて計算的に扱いやすく、近似的に最適なエネルギー効率を達成できるか？
• RQ4 提案された2段階ヒューリスティクスは、従来のヒューリスティクス手法と比較して、エネルギー削減効果と解の品質においてどのように優れているか？

主な発見

• 提案された凸最適化フレームワークは、ベースラインのヒューリスティクス手法と比較して、合計ネットワーク電力消費量を最大35％削減した。
• 2段階ヒューリスティクスアプローチは、計算複雑性を著しく低減しながらも、特に高トラフィック環境において高い解の品質を維持した。
• ファイバー非線形性や信号対インパルス比制限といった物理層制約を効果的に処理し、QoS要件を満たすことを確認した。
• 経路長とデータレートの積に基づいてトラフィック要求をソートすることで、経路分解およびグルーミングプロセスの効率が著しく向上した。
• シミュレーションによる検証を通じて、さまざまなネットワークトポロジーとトラフィック行列において、アルゴリズムのスケーラビリティとロバスト性が示された。