基于代理的动态分组调度算法

服务质量（QoS)是当前通信领域的一个重要研究方向，在已提出的许多QoS体系结构中，调度器都起着非常重要的作用，而以往的调度算法不能很好地根据每个队列长度来实时控制权值的动态调整，针对此问题，提出了一种权值动态分配的调度算法，它利用代理技术动态控制权值的分配，保证调度器能够相对公平的对待每个队列，有利于处理分组突增的情况，保证长队列中的分组不会被过多丢弃，从而提高网络服务质量。     

利用模糊控制器提高无线自组网QoS的方法研究

无线自组网(MANET)是节点之间动态无线联系、没有固定基础结构的自主网络系统,而移动自组网中非固定参数约束的网络服务质量(QoS)已成为一个非常重要的研究课题.多跳无线分组的转发、控制流量的广播及所有节点既充当路由器又是发送源和数据汇集点的特性产生不同的队列行为.因此,基于分组各自的优先级调度算法将增进网络的性能.本文提出了一个基于优先调度器的模糊QoS控制器,用于决定移动自组网中分组的优先级,调度器的性能采用NS2进行了研究,并对分组的传输率、平均点对点的延迟等做了定量的计算.结果表明,该方法高效且充满前景,可应用于移动自组网.     

WFQ与WRR调度算法的性能分析与改进

不同类别的业务对时延及时延抖动的要求是不同的,为了满足不同业务的服务质量(QoS),选择一种合适的队列调度算法至关重要. 研究了分组长度对WRR及WFQ算法公平性以及时延性能的影响,并提出了一种基于分组长度及队列权重的改进型WRR算法——enhanced-WRR. 仿真结果表明,当分组长度相同时,WRR与WFQ的时延性能几乎一致;当分组长度不同时,WRR算法不能保证高优先级队列的时延要求,而E-WRR算法的时延性能逼近WFQ算法,能很好地保证高优先级队列的时延要求,并且极大降低了算法复杂度.      

LTE中队列状态感知的优化M-LWDF调度算法

长期演进系统中,分组调度是有效地使用下行链路资源和保证服务质量性能的关键技术之一.根据队列中数据业务分组到达的数量与队列中分组离开的数量,提出了一种基于队列中分组状态的优化最大权值时延优先(modified largest weighted delay first,M-LWDF)算法,所提出的方法综合考虑了分组时延距离最大时延的剩余量与其同一时刻不同用户的平均值的关系.结果表明,优化的调度方案在吞吐量和丢包率方面相对于最大权值时延优先调度算法均有10％以上的提升.     

轮循调度的报文平滑改进算法

传统的轮循算法只是简单的对所有队列进行轮循调度,一次调度发送一个分组,使得不同队列在某种程度上"平等"地使用带宽资源。然而由于分组长度不固定,使得长分组队列可能比短分组队列得到更多的服务,获得更高的带宽,因而其公平性受到很大限制。文章提出一种基于平滑的轮循调度算法,该算法提出两个数据结构体,权值矩阵和权值延伸序列。这两个结构体可以减轻传统算法中存在的报文突发性和公平性所带来的问题,并且具有较小的排序复杂性。最后用ns2进行仿真,结果表明该算法能够提供较好的端到端延迟,从而更好地保证了网络服务质量。     

基于SDN的多媒体流QoS队列调度机制研究

随着多媒体新兴应用的不断涌现,网络规模日益复杂.为提高不同优先级多媒体业务的传输能力,保障业务的服务质量需求,结合软件定义网络技术,设计一种基于SDN的队列调度模型.同时,为了有效提高新型队列调度模型下数据的传输质量,避免产生网络拥塞,将复杂的网络抽象为M/M/1和M/D/1排队模型,并提出一种基于SDN的排队论时延模型,分析了新模型下MLFQ分组调度算法并对不同分组调度算法性能进行对比分析.仿真结果表明,基于SDN的多媒体流QoS队列调度机制在满足网络不同多媒体业务优先级要求的基础上,降低了数据传输时延和丢包率,增加了链路带宽利用率.     

WRR算法能为业务流提供最佳的QoS保证

对几种队列调度算法(先来先服务调度算法、严格的优先级调度算法、循环调度算法、加权循环调度算法)进行了对比研究,选择出适合用于区分服务网络中保证QoS方案的队列调度算法—WRR。     

基于优先级区分的调度及主动队列管理算法

文中研究在UMTS网络的AM模式（Acknowledged Mode）下实现基于优先级区分的调度及主动队列管理.提出了MP-SAQM（Multi-priorities Scheduling and Active Queue Management Algorithm）算法.算法将不同的QoS类别归入不同的优先级队列,根据MPADRR（Multi-priorities Average Deficit Round Robin）调度算法按照优先级高低进行调度,并对不同QoS类别设置均匀的队列缓冲区,保证了调度的公平性.同时使用差异化的RED（Random Early Drop）算法进行主动队列管理,对不同优先级队列执行不同的丢包策略.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于优先级权重的 Hadoop YARN 调度算法

为解决 Hadoop 现有调度器调度任务时不能根据任务的紧迫程度分配资源的问题, 研究 YARN 中的资源 调度机制, 改进原调度器(Capacity Scheduler), 提出一种基于优先级权重的 Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)调度算法(Weight Scheduler Based on Priority)。 为叶子队列设置队列优先级, 结合队列资源利用率和 队列优先级选择队列; 将应用程序的初始权重设置为应用程序优先级的大小, 通过等待时间判断是否更新权 重, 根据权重对队列中的应用程序进行排序, 调度时优先为权重高的应用程序分配资源。 实验结果表明, 与原 有调度算法相比, 改进算法平均任务执行时间约减少 141 s, 平均等待时间减少 34. 5%, 保证了用户执行任务 的相对公平, 提高了用户总体满意度。     

基于端到端时延保证的紧急分组优先算法

提出了一种能够提供端到端时延保证的多跳问时延协作Crossbar调度算法(紧急分组优先算法)。该算法以分组头中记录的剩余时延为权重对分组进行调度，通过控制分组在各跳上的时延不但能够保证分组的端到端时延，还能够平衡不同跳数分组的端到端时延。算法还能够使路由器避免维护每个流的状态信息以及对单个流进行复杂的队列管理和调度，由此增加了路由器的可扩展性。计算机仿真表明该算法具有较高的资源利用率，较低的端到端时延和时延抖动以及较低的分组丢弃率等特点。     

无线回传网络中队列感知在线功率分配策略

无线回传技术因其能大幅降低运营商成本开销、给用户终端提供根本上的灵活性并提高网络整体频谱效率等优势,是下一代移动网络中具有前景的解决方案之一。通过利用李雅普诺夫(Lyapunov)优化框架和凸优化理论,提出了一种基于队列感知的带内全双工无线回传网络功率分配算法。该算法在每个离散的资源调度时隙内,通过综合考虑信道和队列状态信息,动态地为各用户的接入链路和小基站的回传链路分配功率,以实现在保证网络稳定性和满足各用户服务质量需求的同时,最大化网络平均和频谱效率。此外,理论分析和仿真结果显示,所提出的算法可通过调整引入的控制参量的取值灵活地实现时延与谱效间的动态平衡。     

宽带无线因特网络中的加权轮循调度算法

无线分组调度是保证无线多媒体业务服务质量的一个重要方面，针对码分多址（CDMA）传输模式，对可变速率实时业务（VBR）的调度策略进行改进，提出了一种基于传输速率的无线调度算法，仿真结果表明，该调度算法在满足各业务服务质量的同时，保证了各服务之间的公平性，并对无线链路差错进行补偿。     

基于混合业务QoS保证的WiMAX系统调度算法

针对WiMAX系统特点,提出了一种基于自适应权重的公平调度(AWFS)算法及其简化算法S-AWFS以保证WiMAX系统中混合业务的Qos.算法为每个业务设置一个随信道条件和排队情况而动态变化的带宽分配权值以保证各业务的QoS和系统吞吐量的最大化.简化算法S-AWFS考虑到实用性,对算法的运算量进行了简化.仿真结果表明,AWFS算法及其简化算法能够保证非实时业务的最小传输速率要求以及实时业务的最大时延和最小传输速率要求.S-AWFS算法在降低计算复杂度的同时,获得与AWFS算法相当的性能,满足了WiMAX系统对资源调度算法的要求.     

一种基于QoS的无线分组调度算法

提出了一种适用于无线网络的分组调度算法动态概率优先级(DynamicProbabilistic Priority,DPP)调度算法.DPP调度算法采用动态的优先级分配策略,满足了不同业务的QoS需求.另外,DPP算法在网络出现差错时,动态地调整带宽分配,使得网络中的带宽得到有效的利用,提高了系统的吞吐量,保证了算法的公平性.理论分析和仿真试验表明,在无线网络环境中,该算法具有更好的性能.     

基于经济模型的网格资源调度算法

建立了基于经济模型的网格作业调度系统,给出了相应的服务质量(QoS)资源调度算法.通过定义资源的多维QoS指标,实现了对计算网格中广域分布和异构资源的统一描述,能很好地适应网格资源的动态性和自治性.采用QoS偏好度排序和欧氏距离的优化策略搜索资源,将用户提出的具有个性化或总体服务需求的作业透明、动态地分配给最适应的资源,优化了资源的统一配置.采用仿真实验比较多种算法的性能,结果说明QoS算法可满足资源的自适应性,较好地实现全局资源调度的目标.     

基于动态任务优先级的网格任务调度算法研究

网格环境下的任务调度是一个NP完全问题.为了确保每一步都能优先调度影响调度长度最大的就绪任务,提出一种采用动态任务优先级策略的任务调度算法.在进行任务调度的过程中,通过动态计算任务图DAG的关键路径并有效地利用处理器的空闲时间段来复制任务,使任务节点之间的通信开销尽可能降低,进而缩短整个任务图的完成时间.大量的模拟实验结果表明,所提的算法在任务完成时间上明显优于HEFT算法和DDS算法.     

基于多服务质量属性联合效用函数的网格资源调度

基于经济模型研究网格服务质量(QoS)控制的资源分配问题,给出了多QoS属性多任务的资源分配优化的效用模型. 该效用模型描述了网格任务的动态需求和偏好,以效用最大化为目标计算了需要提供QoS的资源分配. 设计了时间和预算限制条件下基于多QoS属性的联合效用函数调度算法,并与其他经济的和非经济的算法进行比较,验证了该算法的有效性.     

一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法

针对目前星座通信系统星地链路资源分配不灵活、缺乏有效服务质量(QoS)保障机制等问题,提出一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法.利用自适应编码调制(ACM)技术,通过定义用户信道质量评估算法、可调公平性调度算法、业务QoS分类调度算法及用户业务分配权重函数,为终端用户指定工作频率、时隙、编码方式、调制方式等物理层工作参数,实现根据业务QoS保障要求灵活分配物理层信道资源,达到提高系统资源利用率与满足业务QoS保障需求的平衡.仿真实例验证该算法可以实现星座通信系统根据业务QoS和用户信道质量对星地链路资源的合理分配和调度.     

混合MAC协议和流量分化QoS的WSN智能算法

针对无线传感器网络(WSNs)中负载很大的情况下网络能量效率较低的问题,提出了一种基于MAC协议混合流量分化QoS的WSN智能算法。为关键或时延敏感的数据包缩减了时延。首先,通过使用智能CSMA和TDMA加强方法充分利用信道;然后,同时使用广播调度和链路调度,根据网络负载动态地从广播调度切换至链路调度从而获得最佳效率;最后,利用分散处理方法完成调度,即节点在本地使用时钟算法找到时隙,并为之分配。仿真实验验证了所提算法的理论思路及高效率,结果表明,适当的变化发射功率方式降低了能量消耗,并行发射的使用进一步降低了时延。