18、SIP INVITE事务的建模与分析

SIP INVITE事务的建模与分析

1. 建模假设

SIP INVITE事务可以在可靠(如TCP)或不可靠(如UDP)的传输介质上运行。这里假设使用可靠的传输介质,原因如下:
- TCP对于较大消息是必需的。
- 采用渐进式方法,先检查协议在完美介质上的运行情况,再检查在不完美介质上的运行情况。此外,有损介质可能会掩盖一些只有在完美介质上才能检测到的问题。

参考相关图示,一旦INVITE服务器事务由其事务用户(TU)创建,如果事务知道TU在200毫秒内不会生成响应,则必须生成并发送100 Trying响应。这里假设INVITE服务器事务在创建后不知道TU会在200毫秒内生成响应,即服务器事务创建后必须生成并发送100 Trying响应。

还假设请求消息仅携带方法(如INVITE或ACK),响应消息仅携带状态码(如200 OK),不包含任何头部字段(如Call - ID)或消息体,因为它们与要研究的功能属性无关。

2. 可靠介质下的INVITE事务状态机

之前发现INVITE事务状态机与相关叙述描述存在不一致之处。本部分通过考虑前面的建模假设并消除之前发现的不一致性,给出两个状态机的修订版本,称为“可靠传输介质下的INVITE事务状态机”,而原始文档中的状态机称为“原始状态机”。

原始状态机中定义了多个定时器来处理消息丢失或处理/传输延迟。当传输介质可靠时,原始INVITE服务器事务中的请求(INVITE和ACK)和最终响应(非1xx)只发送一次。因此,INVITE客户端事务的定时器A和INVITE服务器事务的定时器G不再适用。此外,由于原始INVITE服务器事务的定时器I在可靠传输介质下设置为零

Kriging_NSGA3_Topsis克里金预测模型做代理模型多目标遗传3代结合熵权法反求最佳因变量及自变量(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于克里金(Kriging)代理模型、多目标遗传算法NSGA-III和TOPSIS决策方法相结合的技术路线,用于反求最优的因变量及对应的自变量组合。该方法首先利用克里金模型对复杂系统进行近似建模,降低计算成本;随后通过NSGA-III算法进行三代多目标优化,获得帕累托前沿解集;最后结合熵权法确定各目标权重,并使用TOPSIS方法从解集中筛选出最接近理想解的最佳方案。整个流程在Matlab平台上实现,适用于工程优化中高耗时仿真模型的替代多目标折衷分析。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事工程优化设计的工程师;熟悉代理模型、遗传算法多属性决策方法的学习者优先。; 使用场景及目标:①解决计算昂贵的多目标优化问题,如结构设计、能源系统参数优化等;②掌握克里金代理模型构建、NSGA-III算法应用及熵权-TOPSIS集成决策的全流程实现;③复现高水平学术论文中的优化方法,提升科研创新能力。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐步调试运行,理解每一步的数据流向算法逻辑,重点关注代理模型精度验证、NSGA-III参数设置及熵权法权重计算过程,以实现对整体方法的深入掌握灵活应用。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值