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Enregistrement W2003480200 · doi:10.1109/tcomm.2014.2359875

Limiting Properties of Overloaded Multiuser Wireless Systems With Throughput-Optimal Scheduling

2014· article· en· W2003480200 sur OpenAlexaff
Xuan Wang, Lin Cai

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaximum throughput schedulingScheduling (production processes)Computer scienceQueueRound-robin schedulingWirelessThroughputMathematical optimizationProportionally fairDistributed computingBuffer overflowJob shop schedulingFair-share schedulingDynamic priority schedulingComputer networkMathematicsQuality of service

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughput-optimal scheduling has been widely discussed due to its capability to stabilize single-hop multiuser wireless systems if possible. However, most of the previous discussions focused on the underloaded scenario, i.e., the arrival rate lies inside the achievable rate region. The behavior of throughput-optimal scheduling in overloaded multiuser wireless systems is the focus of this paper. We first show that, with the infinite buffer assumption, although all the queues are unstable, both the average throughput and a function of queue length converge as time evolves. In addition, the average throughput is the solution to a convex optimization problem whose objective is determined by the scheduling algorithm. By investigating the average throughput of two special throughput-optimal scheduling algorithms, i.e., the generalized MaxWeight and Log-Rule, we find that users can be prioritized by tuning the parameters associated with the scheduling algorithm, but the fairness is not likely to be guaranteed and some users may starve. Second, by studying the finite buffer system, we show that whether the buffer is dedicated to each queue or shared among queues has a great impact on the system performance, and the potential user starvation problem can be alleviated by a proper design.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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