星形网络自适应容错寻径算法优化与可靠性分析

大规模并行处理机(MPP)系统的性能提升与高效的互连网络通信密切相关。星形(Star)网络作为一种具有优良点边对称性、分层结构和容错性能的网络模型，已经成为MPP系统设计的重要选择。星形网络中的寻径算法，特别是自适应寻径算法，其性能对系统性能至关重要，因为它能够灵活应对网络变化，提高通道利用率，增强容错能力。 论文研究的核心在于提出了一种在有条件容错模型下的自适应星形网络容错寻径策略。相比于确定性寻径算法，这种自适应算法能够根据网络实时状态动态选择最佳路径，避免死锁和提高网络效率。它参考了A.E.Kiasari等人先前的研究成果，如无死锁算法和虫孔路由技术的改进，以及文学等人关于最小无死锁条件的探讨。 论文首先对文献中基于星形网络的最短寻径规则进行了深入分析，识别出在考虑网络故障时可能存在的问题，例如失效节点或链路对寻径的影响被忽视。作者意识到，在实际应用中，网络容错性是不可忽视的关键因素，因此他们旨在开发一种能有效应对网络故障，同时保持寻径算法效率和可靠性的新型自适应容错策略。 通过仿真验证，作者展示了新提出的算法在面对网络故障时的成功概率较高，能够在保证通信性能的同时，确保系统整体性能的稳定。在边失效独立的情况下，论文还分析了星形网络终端间通信的可靠性，并推导出相应的约束下界，并进行了严谨的数学证明。 这篇论文针对大规模并行处理机系统中星形网络的容错寻径问题，提出了一种创新的自适应策略，旨在提高通信效率，增强系统鲁棒性，并为星形网络在实际MPP系统中的应用提供了新的解决方案。这一研究对于优化大型并行系统的设计和维护具有重要意义。