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Enregistrement W1974179724 · doi:10.1117/12.509441

Performance evaluation of a new fairness control scheme for ring networks with spatial reuse

2003· article· en· W1974179724 sur OpenAlexaff
Helen Tang, Ioannis Lambadaris

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkReuseQueueing theoryQueueBandwidth (computing)Node (physics)Ring networkNetwork packetThroughputScheme (mathematics)Distributed computingNetwork topologyWirelessTelecommunicationsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider a ring in which simultaneous transmission of messages by different stations is allowed, a property referred to as spatial reuse. A ring network with spatial reuse can achieve a network level throughput much higher than the channel rate. A widely used scheme to achieve spatial reuse is Buffer Insertion Ring (BIR). However, because non-preemptive priority is given to the ring traffic, BIR scheme can lead to fairness problems in distributing the ring bandwidth among distinct nodes. In this paper, we propose a novel approach that provides fair access to all nodes and features low complexity. Within each node, the proposed approach allocates a separate queue for every upstream node. Each queue receives its fair share of the ring bandwidth based on an assigned weight value. Performance of the proposed scheme in terms of fairness and average packet delay has been evaluated through both simulations and analysis. The results show that the new scheme called <i>Source-Based Queuing</i> (SBQ) can provide fairness with less end-to-end delay compare to the BIR scheme.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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