9、网络路由、交换与缓存内存层次结构解析

网络路由、交换与缓存内存层次结构解析

1. 路由与交换

在网络通信中,死锁是一个潜在的危险。不过,我们可以通过采用合适的路由算法,如维度有序路由,或者使用虚拟通道来避免死锁。

网络中还存在一个普遍问题,即多个消息可能同时传输,并试图同时使用相同的网络链路。当这种情况发生时,部分消息传输必须被阻塞,而其他消息则允许继续传输。用于协调网络中并发消息传输的技术被称为流量控制机制。这种技术在各种网络中都非常重要,包括局域网和广域网。像 TCP 这样的流行协议就包含了复杂的流量控制机制,以获得较高的有效网络带宽。

流量控制机制通常旨在避免网络拥塞,以确保消息能够快速传输。链路级流量控制机制是其中一个重要方面,它主要考虑消息或数据包在网络单条链路上的传输情况。假设一条链路连接了两个交换机 A 和 B,当一个数据包要从 A 传输到 B 时,如果 A 和 B 之间的链路空闲,数据包可以从 A 的输出端口传输到 B 的输入端口,然后再转发到 B 的合适输出端口。但如果 B 繁忙,可能会出现 B 的输入端口没有足够的缓冲区空间来存储来自 A 的数据包的情况。这时,数据包必须保留在 A 的输出缓冲区中,直到 B 的输入缓冲区有足够的空间。这可能会给 A 之前的交换机带来反向压力,从而导致网络拥塞的风险。链路级流量控制机制的原理是,当接收交换机的输入缓冲区空间不足时,会向发送交换机提供反馈,以阻止额外数据包的传输。这种反馈会在网络中迅速向后传播,直到到达原始发送节点。发送节点可以通过降低传输速率来避免进一步的数据包延迟。

然而,链路级流量控制虽然有助于减少拥塞,但反馈传播可能太慢,当反馈到达原始发送者时,网络可能已经拥塞。端到端流量控制通过直接向原始发送者提供反馈,可能会导致更快的反应。TC

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
评论
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