11、无流状态下的公平带宽分配:时间受限调度策略解析

无流状态下的公平带宽分配:时间受限调度策略解析

在网络带宽分配领域,如何实现公平且高效的带宽分配一直是研究的重点。本文将深入探讨时间受限调度问题,介绍相关概念、性质以及证明过程,旨在为读者提供对该领域的深入理解。

时间受限调度基础概念

我们关注的是在时间 $T$ 内的调度问题,其中 $B$ 和 $d$ 是固定参数,且假设 $B \geq 2d - 1$。定义 $T$ 步调度的得分是步骤 $T$ 之后的正超额流数量。为了描述调度,我们采用输出序列,即流被命中的顺序。

一个有趣的现象是,流越早被首次命中,它必须经历的总命中次数就越多。这使得我们猜想存在一种最优的 $T$ 步调度,其中只有当不存在具有正超额且需要至少再命中一次的流时,才启动新的流。然而,通过参数 $B = 9$,$d = 7$,$T = 11$ 的反例可以证明这个猜想是错误的。在这个反例中,按照猜想的策略输出序列为 $1, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 6, 7$,得分为 $7$;而输出序列 $1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8$ 则能达到 $8$ 分。

接下来,我们定义一些关键函数:
- 设 $e(a, t)$ 为流 $a$ 在步骤 $t$ 之后的超额。
- 定义函数 $f(x, t) = \lceil (T - t + 1 - x) / d \rceil$。
- 定义 $hit(a, t)$ 为 $f(e(a, t), t)$,它表示在步骤 $t$ 之后,流 $a$ 的超额为 $e(a, t)$ 且步骤 $1$ 之后的超额为正的情况下,流 $a$ 在步骤 $t + 1, t + 2, \cdots, T$ 中必须被命中的次数。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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