Page 170 - Computer Network

21.2. ADAPTIVE ROUTING 161

อย่างไรก็ตามการทำงานของ adaptive routing มีข้อเสียดังเช่น

• การทำงานในส่วนของการหาเส้นทางค่อนข้างซับซ้อน ทำให้มีความจำเป็นในการใช้การประมวลผลค่อนข้าง
มาก

• การคำนวณเพื่อตัดสินใจหาเส้นทาง โดยมากจะได้รับจากโนดข้างเคียง เนื่องจากหากต้องการข้อมูลจำนวน

ที่มาก เพื่อให้ได้การตัดสินใจที่ถูกต้องก็ต้องแลกมาด้วย overhead บนระบบ ในทางตรงกันข้ามการส่ง
ข้อมูลจำนวนมาก จะทำให้ประสิทธิภาพของระบบเครือข่ายลดลง

• การปรับเปลี่ยนโทโพโลยีของเน็ตเวิร์คที่เร็วเกินไป (Oscillation) หรือช้าเกินไป ทำให้เกิดผลเสียกับระบบ
หรือในบางครั้งอาจทำให้เกิดการไหลวนของข้อมูล (loop) ได้

แม้ว่าการใช้ adaptive routing อาจทำให้เกิดปัญหาต่างๆที่ได้กล่าวมาแล้ว การใช้เร้าติ้งโพรโตคอลทำให้
ประสิทธิภาพในเน็ตเวิร์คดีขึ้น ช่วยในกรณีของความคับคั่งของข้อมูล และลดภาระของผู้ดูแลระบบได้อีกด้วย

21.2.1 The Bellman-Ford-Moore Algorithm book)
(partial
หลักการทำงานของ Bellman-Ford-Moore ค่อนข้างเข้าใจได้ง่าย โดยที่กล่าวว่า หากเรามีปัญหาที่ต้องการแก้หนึ่ง
ปัญหา โดยหากเริ่มต้นจากการแก้ไขเป็นขั้นๆ โดยที่แต่ละครั้งหากมีการแก้ไขปัญหาอย่างดีที่สุด การแก้ไขจนกระทั่ง
ถึงจุดสิ้นสุดก็เป็นวิธีการที่ดีที่สุดของการแก้ปัญหา ตัวอย่างเช่น หากเร้าเตอร์ J อยู่บนเส้นทางที่ดีที่สุดจากเร้าเตอร์ I
ไปยัง เร้าเตอร์ K ดังนั้นเส้นทางที่ดีที่สุด r1 จากเร้าเตอร์ J ไปยังเร้าเตอร์ K จะอยู่บนเส้นทางเดียวกันด้วยเช่นกัน
ถ้าหากมีเส้นทาง r2 จากเร้าเตอร์ J ไปยังเร้าเตอร์ K ที่ดีกว่า r1 (สมมติให้ r2 สั้นกว่า r1) ดังนั้น r2 ต้องเป็นเส้น
ทางที่ดีที่สุด จากเร้าเตอร์ I ไปยัง เร้าเตอร์ K ซึ่งขัดแย้งกับการที่ว่า เส้นทาง r2 เป็นเส้นทางที่ดีที่สุดจากเร้าเตอร์ I
ไปยัง เร้าเตอร์ K only

ในการพิจารณาเส้นทางที่สั้นที่สุด โดยใช้ Bellman-Ford-Moore สมมติให้
KKU

D j เป็นเส้นทางที่สั้นที่สุด จากโนด j เพื่อไปยังโนดปลายทาง

C ij เป็นค่าของเส้นทางระหว่าง โนด i ไปยัง โนด j เพื่อควาามสะดวกในการคำนวณในที่นี้ เราสมมติให้ Cost ของ
ทุกเส้นทางมีความสมมาตรกัน (C ij = C ji) และ C ii มีค่า Cost เป็น 0 และให้ค่าระหว่างโนด i และ k มีค่า

เป็นอนันต์ (∞) หากเส้นทางดังกล่าวไม่ได้ต่อกันโดยตรง

โดยการทำงานของ Bellman-Ford-Moore จะสามารถสรุปได้ดังนี้

1. เริ่มต้น

D i = ∞, ∀i ̸= d (21.1)
D d = 0

2. Updating: ทำที่ทุก i ̸= d

D i = min[c ij + D j ], ∀j ̸= i (21.2)
j

3. ทำข้อ 2 จนกระทั่งไม่มีการเปลี่ยนแปลง