In a tactical network environment, where multiple weapon resources are utilized together via services, it is essential to make an efficient binding between a service and a resource so that a composite service can be successfully executed to accomplish a given mission. However, tactical network environments that are used in military operations usually have low bandwidth and a high rate of communication failures. Therefore, if the amount of data transmission between resources is large, there will be a higher chance of having failures in executing composite services. In addition, a tactical network environment changes dynamically, and it af-fects the connectivity and bandwidth of the connections between resources. Hence, it is critical to minimize the data transmission between resources that are utilized by the services that are needed to perform a mission in a tactical network environment. In addition, in tactical network environments most of resources lack com-puting power to run the service by themselves, and the direct communication between resources is usually not possible. Therefore, service gateways run service instances instead of resources and relay the communication between resources. However, for each service gateway there are connection capacities which limits the num-ber of simultaneous connections maintained by the service gateway. In this thesis to meet these requirements of the tactical network we propose a service-resource allocation method to minimize the data transmission between service gateways and to effectively deal with the constraints such as the gateway capacity. We transformed the resource allocation problem to a variant of the degree constrained minimum spanning tree problem, and solved the problem with the proposed approach which is based on the genetic algorithm. We defined the fitness function and the encoding scheme of the candidate solution to apply the genetic algo-rithm. We conducted experiments to compare the proposed approach against the brute force algorithm in the sense of optimality of the solution. We also conducted experiments to measure the running time, optimality of solution, and success rate of the algorithm. The proposed approach shows 97% success rate in average in finding sub-optimal solutions. In addition, the proposed approach showed a linear time growth as the size of the input increases.
조합된 서비스를 성공적으로 수행하기 위해 다수의 무기 자원이 운용되는 전장환경에서는 서비스 인스턴스와 자원간의 효율적인 바인딩이 필수적이다. 그러나 전장 네트워크 환경은 대역폭이 낮고 통신 실패의 확률이 높아 서비스 수행을 위해 자원간에 많은 양의 데이터가 전송되는 경우 조합된 서비스의 수행을 실패할 확률이 높다. 또한 전장 네트워크 환경은 동적으로 변화하면서 자원간 연결 상태와 각 연결의 대역폭에 영향을 끼친다. 그러므로 자원간 데이터 전송량을 최소화하는 것은 성공적인 서비스 수행에 있어서 필수적이다. 또한 전장 네트워크 환경을 구성하는 자원의 경우 처리 능력(computing power)이 부족하여 서비스 인스턴스를 직접 실행할 수 없고, 자원간 직접적인 통신도 불가능한 경우가 많다. 이 때문에 자원과 함께 전장 환경에 배치된 서비스 게이트웨이가 서비스 인스턴스를 직접 실행하고 자원간의 통신을 중계하게 된다. 그러나 서비스 게이트웨이에는 연결 가용한계(connection capacity)로 인해 동시에 유지할 수 있는 연결의 수가 제한되어 있다. 이 논문에서는 이러한 전장 환경의 제한 조건을 만족시키기 위하여 게이트웨이간 통신량을 최소화하고 연결 가용한계를 초과하지 않는 서비스 자원 할당 방법을 제시한다. 이 논문에서 제안하는 자원 할당 방법은 자원 할당 문제를degree constrained minimum spanning tree 문제의 변형으로 변환한 후 유전자 알고리즘을 사용하여 문제를 해결하였다. 이 문제에 유전자 알고리즘을 적용하기 위하여 적합도 함수와 후보 솔루션의 유전자 형태 인코딩 방식을 정의하였다. 또한 본 연구에서는 제시한 자원 할당 방법을 brute force approach와 비교 실험을 통해 자원 할당 방법의 실행시간, 솔루션의 적합도, 자원 할당 방법의 성공률을 평가하였다. 그 결과 본 연구의 자원 할당 방법은 평균적으로 97%의 성공률을 보이며 준최적해를 찾아내었으며, 입력 값의 크기가 커짐에 따라 선형적인 실행 시간 증가량을 보였다.
