The traffic in internet is increased explosively and demand of new service is created such as video conference, video on demand and online education. Because multicast sessions simultaneously share the network resources, multicast protocol has been more important for efficient use of network resources. Moreover, all sessions need a fair share of bandwidth in terms of network utility and fairness. In this paper, we study fairness in arbitrary networks with multicast traffic. Fair allocation of resources in multicast networks has several interesting problems to be solved. Intra-session fairness as well as inter-session fairness need to be considered. If discrete allocation of resources is considered, the problem becomes more complicated by the integer property of the solution. We assume that receiver’s weight is expected bandwidth to be allocated. We formulate this fairness problem and propose a heuristic approach for the lexicographic optimal solutions to allocate demands between various source-destination pairs. In computational results, we compare solution of proposed algorithm with existing algorithm when weights of receiver are equal. If weights of receiver are given differently, we compare minimum solution and lower bound.
인터넷과 네트웍은 급속히 발전하고 있고 이에 맞추어 화상회의, 원격강의, 주문형 비디오 등과 같은 새로운 서비스가 등장하고 있다. 이러한 일대다 또는 다대다 통신에서 멀티캐스트는 자원의 효율적인 운영방법을 제공한다. 멀티캐스트는 네트웍을 공유하게 되므로 각 서비스간에 자원을 공정하게 할당할 필요가 있다. 그리고 네트웍의 이질성(Network heterogeneity)으로 인해 각 가입자들 간에도 공정성이 유지되어야 한다. 멀티캐스트 서비스의 가입자들은 자신이 원하는 서비스의 종류와 지불 요금에 따라서 서로 다른 수준의 서비스 품질을 기대하게 되고 이에 비례하게 자원이 할당 되어야 한다. 현실적인 관점에서 자원은 이산적으로 할당되는 것을 가정하였다.
본 논문에서는 공정성의 개념에 대해 정의하고 그 중에서 lexicographic optimality를 공정성의 개념으로 채택하여 자원을 할당하는 문제를 정식화 하였다. 그리고 이 문제를 해결하는 휴리스틱 알고리즘을 제시하고 있다. 문제의 lower bound를 구하는 정수계획법을 정식화하고 세 종류의 크기의 네트웍에 대하여 임의로 문제를 발생하여 실험을 하였다. 결과에 의하면 모든 문제에 대하여 여기서 제시된 휴리스틱 알고리즘에 의한 해는 정수계획법에 의한 lower bound 이상이고 일정 수준 이상의 공정한 해를 제공해주고 있다.
