E-Aalo:面向无先验知识Coflow的高效多级队列调度

过高的Coflow调度时间将会导致数据中心性能下降，如何减小数据中心中语义相关流(Coflow)的平均完成时间是目前数据中心网络流量调度需要解决的重点问题。为了降低先验未知情况下的Coflow调度的时间，提出一种面向无先验知识Coflow的高效多级队列调度E-Aalo(Enhanced-Aalo)。采用Coflow流量放置策略选择合适的节点减少Coflow中需传输的数据量，降低Coflow调度的平均完成时间。通过提前调度多级队列中低优先级队列流量进一步优化Coflow调度的平均完成时间。实验结果表明，与已有的Aalo方法相比，Coflow调度平均完成时间降低了12.28%,更接近先验已知情况下的最优调度。     

一种近似最小有效瓶颈优先的Coflow调度机制

针对先验知识未知场景下的Coflow调度问题,提出一种近似最小有效瓶颈优先的Coflow调度方法。通过结合Coflow当前大小和宽度决定Coflow的调度顺序,并区分出流大小以及短与长等特征的Coflow,从而加大调度优化的空间。实验结果表明,与先验知识未知场景下的Aalo方法相比,该方法可使Coflow的平均完成时间降低33.2%,相较于先验知识已知场景下的SEBF方法,Coflow平均完成时间与其仅有7.3%的性能差距。     

瓶颈链路队列长度的网络认知模型

为解决传统传输控制协议(TCP)在异构网络中效率较低的问题,给出网络状态认知的定义,建立以瓶颈链路队列长度为目标量的网络认知模型,采用TCP-L传输控制协议进行仿真.实验结果证明,该模型能准确估计瓶颈链路队列长度的动态变化趋势.TCP-L协议能在不同负荷的背景流条件下稳定发送窗口、往返传输时延和队列长度,减少拥塞发生,提高吞吐量和传输效率.     

内容中心网络中基于内容感知的QoS保证机理探析

针对目前内容中心网络在QoS保证方面研究不足的问题,提出一种基于内容感知传输机制的内容优先级调度算法。该算法利用内容热度值判决内容数据包的优先级概率决定不同内容的调度顺序,能够根据网络环境动态调整传输队列。仿真结果表明,该机制在高优先级内容流量比例为20%的情况下,平均吞吐量相比于NDN常规传输机制性能提高约35%。     

一种改进的随机早期检测算法

IETF推荐使用主动队列管理,如RED(Random Early Detection),来解决网络中的拥塞控制问题.但RED中平均队列长度的计算方法,导致对拥塞到来和拥塞恢复反应较慢,进而导致在没有拥塞的时候都有较高的可能性发生不必要的分组丢弃,同时也使网络吞吐量恢复较慢.提出一种新的称为MRED的算法,MRED的主要目标是优化用来进行拥塞避免的平均队列长度的计算,进而提高对网络负载变化的响应速度,降低分组丢弃概率.理论分析和仿真结果表明MRED算法提高了响应速度、吞吐量、队列长度稳定性,降低了时延,并表现出良好的鲁棒性.     

一种无线传感器网络的拥塞避免机制

针对无线传感器网络(WSN)的拥塞问题,本文提出了一种WSN的拥塞避免机制API_DR.该机制将中间节点和源端相结合,中间节点引入自适应PI主动队列管理算法,以适应WSN的动态环境;源端采用区分丢包的速率调节策略,综合当前拥塞状况和WSN高误码特性调节发送速率,避免源端误启动拥塞控制机制带来的能量消耗和吞吐量的降低.NS2仿真表明,API_DR既能较好地控制队列长度,提高吞吐量和降低丢包率,又能有效地避免拥塞,使源节点发送速率相对稳定.     

中继网络一种改进的QAPF调度算法研究*

本文针对QAPF调度算法存在的吞吐量与公平性矛盾的问题,提出了一种改进的QAPF调度准则(RQAPF),该准则利用队列门限值降低了队列状态信息对调度准则的影响,保证了用户的公平性。但与QAPF调度准则相比,降低了系统吞吐量,进一步提出了具有载波配对的RQAPF调度算法(SubPairRQAPF),仿真表明该算法在满足系统公平性要求的同时能够提高频谱利用率。     

一种队列管理和队列调度结合的算法

队列的管理和调度是网络处理中非常重要的一个环节.针对传统的队列算法分离队列管理和队列调度的缺点,提出了一种两种机制结合的算法.该算法以排队延时和系统吞吐量综合性能折中最优为目标,使用最优化决策的方法,根据数据源端的发送速率和网络节点中的缓冲队列长度调整带宽资源的分配.在仿真平台NS2下对算法进行了大量的仿真实验,最终的实验结果表明:按照网络性能公式(Power公式)的标准,该算法比传统的算法在性能上提高了近20%.因此该队列算法更能够提升网络处理的性能.     

支持区分服务的自适应队列调度管理

队列调度是网络中间节点（路由器和交换机）用来支持不同的服务质量所采用的关键机制之一。讨论了DiffServ模型下的WRR算法和DWRR算法，并在DWRR基础上提出一种针对实时多媒体业务的调度算法（ADWRR），同时描述了该算法的实现过程。该算法根据各队列的延迟指数（DI）来动态调整队列的调度次序。AWDRR算法能够降低实时多媒体业务的端对端时延和传输时延抖动，能为实时多媒体业务提供更好的QoS保证。     

DPQS:MANET中一种有效的队列调度机制

提出一种针对移动自组网的动态优先权队列调度机制(DynamicPriorityQueueScheduling,DPQS)。为缓冲区设置最大、最小两个阈值,将其分为三个不同的负载阶段,然后根据当前缓冲区的负载情况动态调整各种类型数据包的优先等级,从而在不影响快速建立路由的前提下,降低数据包在网络中的传输延时,提高网络的性能。仿真结果表明DPQS机制有效地降低了网络传输延时,并对网络的吞吐量也有一定的提高。     

基于SDN的数据中心动态优先级多路径调度算法

随着云计算技术和分布式业务的发展,数据中心内部“东西向”大象流量激增,这部分大象流在调度不当的情况下容易发生碰撞,造成链路拥塞。本文提出一种基于软件定义网络（SDN）的动态优先级多路径调度算法（DPMS）。该算法根据数据中心流量的特点制定大象流和老鼠流调度模型,充分利用各网络节点间的冗余链路,提高资源利用率;并结合组表优化SDN架构中控制器和交换机的通信模式,降低了数据包处理时延。实验结果表明,相比ECMP和Hedera这2种调度策略,DPMS提高了网络吞吐量和链路利用率,减少了平均流完成时间,网络的整体性能有所提高。     

应用于物联网边缘网关的队列调度算法研究

物联网的发展对网关传输能力提出了更高的QoS需求。现有的队列调度算法在链路拥堵时不能为实时数据提供及时的转发服务,因此在WF2Q+算法的基础上引入实时队列和低时延队列的概念。利用物联网网关的边缘计算能力,基于改进的WF2Q+算法建立了单网关优化传输模型,同时提出多网关协同传输模型。仿真证明,改进的WF2Q+算法可以很好地在网络拥塞情况下降低实时队列和低时延队列的传输时延,级联令牌桶保证了突发数据流下网关传输模型的稳定性,多网关协同传输模型可以使数据自主选择传输路径,降低整体传输时延。     

基于多级队列算法的ITS资源调度策略

资源调度是公交智能交通系统(ITS)建设中亟待解决的一类重要问题。文章抽象了公交资源调度问题的一般特征和要求，以多级队列算法为基础并将其加以改进，给出了一种适用于ITS的资源调度策略，并成功地应用于北京市公交抢修调度系统中。还对该策略应用中的具体的资源子集划分、多级队列建立、优先级动态调整机制及自动分配等关键技术进行了阐述。     

一种适用突发流量的数据中心网络流调度策略

云数据中心网络的流调度问题是当下的一个研究热点.比较具有实用性的流调度是不假设流信息预先可知,但目前这类流调度方案在流量突发时的表现并不理想.提出了一种针对流量突发情况的流调度方案,通过将每流排队与多级反馈队列调度相结合,实现了一个基于流隔离的多级调度方案FISH,解决了流量突发情况下不同流的排队竞争问题.实验结果表明,该方案性能稳定,可以将小流完成时间降低8.6%以上.     

9PQS：MANET中一种有效的队列调度机制

提出一种针对移动自组网的动态优先权队列调度机制（Dynamic Priority Queue Scheduling，DPQS）。为缓冲区设置最大、最小两个阈值，将其分为三个不同的负载阶段，然后根据当前缓冲区的负载情况动态调整各种类型数据包的优先等级，从而在不影响快速建立路由的前提下，降低数据包在网络中的传输延时，提高网络的性能。仿真结果表明DPQS机制有效地降低了网络传输延时，并对网络的吞吐量也有一定的提高。     

云计算中基于排队系统的任务调度模型研究

为缩短云计算中任务调度过程任务等待时间及提高虚拟机任务调度系统的执行效率,提出一种云环境下基于 排队系统的任务调度模型。对该模型中系统稳态分布和条件随机分解结果进行了分析,给出该模型的稳态队长的随机分解和稳态等待时间,结合数值例子,准确的找到服务率与期望队长、期望等待时间及其它性能指标之间的关系。通过云任务调度系统的仿真,实验结果验证了该模型能够快速地完成云任务的调度,提高了虚拟机资源的平均利用率。     

Delphi 7下医院网络排队系统的研究与开发

通过使用排队论对医院现有排队机制进行分析,并利用Delphi7编程平台、MS SQL Server2000数据库平台、单片机开发环境以及TCP／IP或RS485网络构建医院网络排队系统。本系统的研发解决了医院在排队时发生的拥塞,消除了服务瓶颈,提高了工作效率,同时增强了医院信息系统网络化和科学化管理水平。     

一种快速的主动网络信包调度机制

针对主动网络执行主动代码，处理主动信包的特点，该文提出了一种多优先级最短信包优先调度机制。该机制的结构由包分类器、缓冲管理器、缓冲队列和队列调度器组成。包分类器根据预先约定的规则对接收到的信包进行分类；缓冲管理器按照优先级将信包分发到相应的队列，并根据该信包长度遵循从小到大的顺序插入到队列中相应的位置；缓冲队列缓冲存储信包；队列调度器在相对优先级和时延两个方面均进行控制。实验结果表明该调度机制符合主动网络的特点，能够对主动网络中的信包进行快速、有效地调度处理。