核心无状态虚拟时钟调度策略

为了提供具有可伸缩性的延迟保证,通过对虚拟时钟(GDVC)调度策略的研究,提出了核心无状态虚拟时钟(CS-GDVC)调度策略的框架,并证明它能够与基于流的虚拟时钟调度策略提供相同的端到端延迟保证。通过选择CS-GDVC中的一个参数和工作方式(工作守恒/不守恒),可以构造各种具体的核心无状态虚拟时钟调度策略。已经提出的各种基于虚拟时钟的核心无状态调度策略都可以认为是CS-GDVC的实例。CS-GDVC为核心无状态虚拟时钟调度策略的设计提供了完整的理论基础。     

基于虚拟延迟矢量的核心无状态分组调度框架DVRS

现有提供确定性性能保证的核心无状态分组调度策略中,可扩展性的获得通常以中间节点的速率损失为代价,从而导致数据传输突发性的增强,降低了网络资源的利用率。为了减少速率损失,提出一个核心无状态调度框架DVRS(de lay vector reference system),通过运用虚拟延迟矢量技术,在保证端到端延迟上限与V irtua lC lock算法相同的同时,将核心无状态算法的基本速率保证能力从现在的首尾点精确保证提高到逐点精确保证;并利用局部平均法满足用户对处理开销与带宽保证精度的不同需求;另外,由于核心节点操作的相似性,DVRS类算法具有较好的配置渐进性。     

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。     

基于公平策略的核心无状态公平队列算法

提出了一种基于公平策略的CSFQ (Core-Stateless Fair Queueing )算法,通过动态阈值缓存管理机制,根据缓冲资源的占用率和数据流的到达速率共同决定丢包概率,减少了无谓、不公平丢包现象.根据非响应流UDP数据包空间分布特点,当网络拥塞时增加CHOKe机制对缓存进行管理,有效解决了响应流TCP和非响应流UDP之间的不公平问题.NS仿真实验表明,该算法在现实网络环境下能显著提高缓冲资源的利用率,保证了带宽在TCP、UDP数据流之间的公平分配.     

一种改进的核心无状态公平带宽分配机制

CSFQ(Core Stateless Fair Queue)算法在无状态网实现了如同有状态网那样好的公平带宽分配，但它的丢包算法是针对UDP流等非响应流导出的，不适用于TCP流．本文针对TCP流的特点提出了一种改进的CSFQ算法．算法主要改进有两点：(1)将缓存队列长度变化与丢包概率关联起来，用一种类似于RED(Random Early Drop)的缓存策略解决了缓存频繁溢出导致的一些问题，如公平共享速率的收敛问题；(2)对TCP流使用了与UDP流不同的丢包策略，彻底解决TCP流与UDP流的带宽分配公平性．仿真结果显示，当TCP流与UDP流共享拥塞链路时，在带宽分配的公平性方面，改进算法较原算法有了很大的性能提高．     

RTP快速匹配最佳发送速率算法的研究

针对如何让RTP传输音视频流在尽量短的时间内让发送端达到最佳发送速率这一迫切需要解决的问题,提出了连续媒体流的快速匹配最佳发送速率算法.对RTCP中计算下一个RTCP RR分组的发送时间进行了改进,使得发送端通过RTCP反馈信息迅速探测当前网络的状况,并及时地调整自己的发送速率,尽量减少对多媒体传输稳定性的影响.模拟结果满足实时性的要求.     

基于端到端测量的链路状态概率快速推断方法

链路状态的概率分布作为先验知识对于推断链路性能状态的准确度起着重要作用.文中主要研究了在树形拓扑下基于端到端测量的内部链路状态概率推断问题,并将该问题定义为极大似然估计问题.采用乘积模型描述路径与链路的状态概率之间的关系,将链路状态概率的推断归结为路径状态概率的估计,提出了一种通过计算路径状态概率进而获得链路状态概率的方法,并将该方法用于仿真实验.结果表明,该方法具有较高的有效性和实用价值,能够准确有效地推断网络内部链路状态概率.     

贪婪周边无状态路由转发算法GPSR的分析及改进

分析了贪婪周边无状态路由算法GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing),并对其缺陷进行了改进。利用NS2网络模拟平台仿真实现了GPSR算法及改进的算法GPSRI(GPSR-Improved),并对两种算法的传输时延,转发跳数等重要参数进行了比较;验证了改进的算法GPSRI能更有效地传输数据。该算法降低了传输时延,减少了转发跳数,实现了多路径数据传输,保证了网络数据传输的可靠性;有效地解决了GPSR算法中出现的空洞(void)问题。     

基于考虑状态分布的深度确定性策略梯度算法的端到端自动驾驶策略

端到端方法是实现自动驾驶的方法之一,而自动驾驶的场景较为丰富,不同场景的特征差别较大,这使得基于强化学习的端到端自动驾驶方法训练时的随机性衰减速度难以确定,若衰减过快,在面对新场景时无法获得较好的自动驾驶效果,反之则会使得算法难以快速收敛。针对这一问题,该文提出了一种基于输入状态分布筛选的随机策略和经验回放方法,将当前输入的状态数据和已保存的状态数据之间的距离进行对比,根据不同的距离选择不同的随机策略参数,同时在经验回放时提高出现频率较低场景的回放概率。仿真结果表明:该算法在训练后期面对与前期数据分布差异较大的场景时仍有足够的探索能力,提高了基于深度确定性策略梯度算法的端到端自动驾驶策略在全新工况下的车道保持能力。     

一种改进的核心无状态公平队列调度算法的研究

在核心无状态公平队列调度(CSFQ)算法的基础上,针对其实际实现公平性方面的不足,提出了一种改进的MCSFQ算法。在链路产生拥塞的时候,根据队列长度的变化情况,对公平共享速率进行不同程度的调整,以使得公平共享速率的取值更加合理。仿真实验证明,该算法在保持了CSFQ算法的优点基础上,更进一步地改善了在不同数据流间带宽分配的公平性。     

一种支持包保序的并行交换调度算法

由于并行交换结构的负载平衡特性和并行原理,到达同一目的输出端口的分组包被分散到了各个交换模块,当它们抵达输出端口时,其先后顺序无法得到保障。为解决该难题,文中提出了虚拟输入排队(VIQ)结构和包保序轮询(SKRR)算法,并且从理论上分析了这种新技术的吞吐率和时延性能。     

改进的前跳虚时钟调度算法

基于前跳虚时钟算法原理提出了一种新的调度算法，它将业务所预留的带宽和链路的剩余带宽实时分离，并用剩余带宽改善其他种类业务的QoS特性，使得带宽资源的分配更加灵活，理论分析和仿真证明，算法不仅降低了“尽力而为”业务的平均时延，还具有确定的时延保证和公平性。     

一种基于区分服务的无线分组公平调度算法

基于无线基站进行高速分组交换时，采用有良好公平性及时延保证的调度算法对实现区分服务网中每跳转发技术至关重要，提出了一种两层结构的应用于区分服务无线接入网的无线分组调度算法，该算法能很好地满足区分服务结构下各类业务的服务质量要求．理论分析和仿真表明，当无线链路突发错误时，该算法能提供较好的时延性能和短期公平性．     

一种合理共享空闲带宽的分组调度算法

随着计算机网络技术的发展，分组调度算法越来越受到广泛重视。提出了一种能够在交换机和路由器中合理共享输出链路空闲带宽的分组调度算法。该算法克服了目前分组调度算法对链路空闲带宽使用不合理的现象。它能够动态地寻找系统中存在的空闲带宽，并根据各个连接的实际需要公平合理地分配空闲带宽，从而能够在确保满足网络中所有业务时延的要求的同时有效地改善突发强度高的业务和尽力传送业务的时延性能。在衡量调度算法的各项指标（包括时延、公平性、复杂度）中，该算法都接近或达到了目前已知的最佳性能，理论分析和仿真结果表明，该算法是一种综合性能较理想的分组调度算法。     

一种求3机Flow—shop调度问题的遗传算法

提出一种遗传分枝定界算法求解3机Flow-shop调度问题，该算法似于常用的遗传局部算法和遗传动态规划算法，用随杨方法生成测试例子，通过与著名的Taillard的禁忌搜索算法和Reeves的遗传算法进行比较，实验结果证实了遗传分枝定界算法的有效性。     

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。