基于排序机制的全序广播算法分类与性能分析

已有的全序广播和多播算法多达近五十种,为了便于人们根据需要从众多算法中进行选择,需要对这些算法进行明确分类。但现有的分类方法都存在着完备性较差,且难以理解等问题。基于排序机制,从全序广播和多播算法的通信记录、优先权、动态序列器、静态序列器和目的方一致五个方面,给出了一种针对全序广播与多播算法的新系统分类方法。同时,还从定性、定量两个方面对分类的各类算法进行了规范、应用模型环境以及性能的分析与评测。使用新的分类方法以及测评结果,可以在现实应用中很方便地从现有算法集中根据需要选择合适的算法。

基于全序排列帝国主义算法的多目标无功优化仿真研究

针对电力系统多目标无功优化(MOORPD)问题,建立了两个双目标无功优化模型:最小化网络损耗和电压稳定性指标以及最小化网络损耗和电压偏移量模型,提出了一种基于全序排序帝国主义算法(TRICA)的多目标无功优化方法。通过非劣排序和拥挤距离计算实现所有国家的层级排序和全序排列,以改进国家权力度量方法,实现帝国主义算法在多目标问题中的应用;然后通过模糊群决策方法,找到帕累托前沿中的最优折衷解。选取IEEE30节点系统进行仿真测试,并将实验结果与多目标粒子群算法(MOPSO)所得结果进行比较分析,结果表明了MOTRICA能够找到更优解,体现了改进算法的有效性和优越性。通过该仿真试验可加深学生对智能算法的理解,引导学生解决多目标优化问题。

一种高性能的全序组播算法

全序组播是构建分布式应用程序的一种重要组通信原语,它能够保证一个通信组中的所有成员都按照同样的顺序接收消息.目前的全序组播算法不能同时获取低延迟和高吞吐量,并且缺乏对应用程序通信模式的适应性,因此不适用于高性能计算环境.在分析已有算法排序机制基础上,指出影响全序组播算法性能的关键因素,并提出一种基于leader/followers模式和阻塞检测机制的新算法.算法工作原理如下:每一个组成员都可以在任意时刻发送消息,但只能提交来自当前leader成员的消息;一旦leader成员进入不活跃状态,则通过特殊的命令来指定某个活跃的follower成员为新的leader成员.模拟实验结果表明,该算法在延迟时间和吞吐量等性能指标方面都优于已有算法,同时在突发消息模式下能够大幅度提升性能.

WiMAX多播广播业务调度算法探讨

本文首先分析了WiMAX中的多播广播业务机制,对MBS网络模型做了简要的介绍。基于该机制,针对不同的场景,提出了两种保证MSQoS的单播多播业务联合调度算法。然后两种算法依据相似的原理将所有的终端划分到不同的调度集合中,针对不同的调度集合分别采用不同的调度策略,以尽量降低终端的能耗。在实际情况中,具体选择哪种算法,取决于MS同时接收多播业务与单播业务数的比例。

一种LTE中MBMS系统的自适应调度算法

多媒体广播多播服务(Multimedia Broadcast/Multicast Service,MBMS)为多媒体广播提供了有效的解决方案,但点对多点(Point-To-Multipoint,PtM)模式下的MBMS系统性能很大程度上受最差信道状况用户的制约。对此,文中提出一种适用于PtM模式下MBMS系统的自适应调度算法,该算法将链路自适应和用户反馈的平均丢包率结合,在选择MBMS组的发送数据速率时,综合考虑信道状况和组内用户的满意度,实现了多播增益和多用户分集的平衡。经过多种场景仿真,结果显示该算法在用户满意度达到要求的基础上提高了系统吞吐量。

工件集合上的某种全序及其应用

对于由工时与工期所确定的工件的全体,本文定义了一种全序,该全序是SPT序(短工时序)与EDD序(早工期序)的结合,且结合方式依赖于某个时间参数。本文分析了该全序与有关延误的相邻交换条件之联系,从而给出总延误问题的一个近似算法,并证明它可以在多项式时间内得到后移邻域所相应的局部解。

E-MBMS混合类业务的调度算法

多媒体多播广播业务(MBMS)从一个数据源同时向多个用户发送。所以调度MBMS业务时,很难考虑用户的信道质量。针对这种情况提出了一种确定多播信道的调制编码方案,考虑了组播组中α的用户信道质量,获得传输速率和接收质量之间的平衡,仿真结果显示(1-α)%=14%时比在(1-α)%=4%时的速率提高了3倍,却仍可保证90%用户的接收质量。同时在online算法的基础上考虑用户的信道条件提出了A-online调度算法,仿真结果表明与现有的调度算法相比,在t=0.15s时A-online算法使得系统的吞吐量提高了20.5%,用户出错率降低了24%。在最好的情况下A-online算法可以使得系统的吞吐量提高67.7%。