2、网络调度与VC合并技术的性能分析

网络调度与VC合并技术的性能分析

1. 调度算法相关研究

在输入排队交换机的调度算法研究中,依据循环轮转(RR)策略发出接受信号能够增加平均匹配数量。这一现象的原因与输入/输出排队(IQ)交换机中存在的争用问题有关。当决策过程过度关注最关键单元优先时,会缩小解决方案的空间,从而容易引发争用情况。而稍微偏离这种严格的优先级负担,就能实现更多的匹配,并为单元提供更小的延迟界限。

此外,加速(speedup)对调度算法的性能也有显著影响。加速可以增加匹配计数,进而降低平均延迟。假设一个具有加速因子S的交换机,在每个时隙内每个输出端口可以接受S个单元。研究中考虑了加速因子为2的情况,结果显示平均延迟大幅降低。不过,给交换机设置加速因子为2意味着需要使用双倍速度/宽度的交叉开关以及交换机内部的一定内存,这会使实现过程变得复杂。

通过策略分解以及RR和最早截止日期优先(EDF)策略,基于请求 - 授权 - 接受匹配方案,已经设计出了多种为输入排队交换机提供尽力而为延迟保证的调度器,其中表现最佳的是DiSLIP ERE调度器。该调度器结合延迟区分功能,在所有延迟类别上的总平均延迟小于著名的iSLIP调度器。通过模拟实验表明,公平性、平均匹配和每次匹配的权重是影响延迟保证调度器性能的重要参数。目前,研究人员正尝试在一个320Gbps、32x32且线路速率为10Gbps的交换机上实现该调度器。

2. MPLS over ATM交换机中的VC合并技术

随着互联网用户数量的指数级增长以及对带宽需求的不断增加,传输介质(如光纤)的传输容量与交换路由器的交换容量之间的差距逐渐增大。20世纪80年代中期出现的异步传输模式(ATM)网络因其保证服务质量(QoS)和高

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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