論文の概要: Graph Neural Modeling of Network Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05208v1
• Date: Mon, 12 Sep 2022 12:45:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 12:44:24.674929
• Title: Graph Neural Modeling of Network Flows
• Title（参考訳）: ネットワークフローのグラフニューラルモデリング
• Authors: Victor-Alexandru Darvariu, Stephen Hailes, Mirco Musolesi
• Abstract要約: マルチコモディティ・ネットワーク・フロー問題に対するグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新しいアプローチを提案する。 提案手法は,ルーティングを不必要に制限する既存のグラフ学習手法に比べて,かなりの利得が得られることを示す。 我々は,グラフ構造とデータ駆動型フロールーティングの難しさとの関係について考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.291429094499946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Network flow problems, which involve distributing traffic over a network such that the underlying infrastructure is used effectively, are ubiquitous in transportation and logistics. Due to the appeal of data-driven optimization, these problems have increasingly been approached using graph learning methods. Among them, the Multi-Commodity Network Flow (MCNF) problem is of particular interest given its generality, since it concerns the distribution of multiple flows (also called demands) of different sizes between several sources and sinks. The widely-used objective that we focus on is the maximum utilization of any link in the network, given traffic demands and a routing strategy. In this paper, we propose a novel approach based on Graph Neural Networks (GNNs) for the MCNF problem which uses distinctly parametrized message functions along each link, akin to a relational model where all edge types are unique. We show that our proposed method yields substantial gains over existing graph learning methods that constrain the routing unnecessarily. We extensively evaluate the proposed approach by means of an Internet routing case study using 17 Service Provider topologies and two flow routing schemes. We find that, in many networks, an MLP is competitive with a generic GNN that does not use our mechanism. Furthermore, we shed some light on the relationship between graph structure and the difficulty of data-driven routing of flows, an aspect that has not been considered in the existing work in the area.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク上のトラフィックを分散して基盤となるインフラを効果的に利用するネットワークフロー問題は、輸送や物流においてユビキタスである。 データ駆動最適化の魅力により、これらの問題はグラフ学習法を用いてますますアプローチされている。 その中でも、マルチコモディティ・ネットワーク・フロー(MCNF)問題は、複数のソースとシンク間の異なる大きさの複数のフロー(要求とも呼ばれる)の分布に関するため、その一般性から特に関心がある。 私たちが注目しているのは、トラフィック要求とルーティング戦略を考慮して、ネットワーク内の任意のリンクを最大限活用することです。 本稿では,MCNF問題に対するグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新しいアプローチを提案する。 提案手法は,既存のグラフ学習手法に対して,不要にルーティングを制約するかなりの利益をもたらすことを示す。 提案手法を,17のサービスプロバイダトポロジと2つのフロールーティング方式を用いて,インターネットルーティングケーススタディにより広く評価する。 多くのネットワークにおいて、MPPは我々のメカニズムを使わない汎用的なGNNと競合している。 さらに,グラフ構造とフローのデータ駆動的ルーティングの困難さとの関係について考察した。

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