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Enregistrement W2058665619 · doi:10.1109/ciss.2008.4558690

Can API-RCP be TCP friendly with RED?

2008· article· en· W2058665619 sur OpenAlexaff
Yang Hong, Oliver Yang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBottleneckRouterComputer scienceNetwork congestionComputer networkActive queue managementTCP Friendly Rate ControlQueueing theoryBandwidth (computing)QueueThe InternetCUBIC TCPRandom early detectionRobustness (evolution)Distributed computingNetwork packetOperating systemEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TCP is widely implemented for congestion control in current IP networks. As the network bandwidth increases, TCP becomes oscillatory and prone to instability, regardless of the queuing scheme. As a rate-based control scheme, XCP was proposed to obtain high link utilization in high bandwidth-delay product networks, while maintaining small queue size in the routers. XCP explicit feedbacks the congestion information in the bottleneck link to the source, and brings a flurry of research interests recently. However, XCP cannot settle to zero steady-state error due to the capacity estimation error, and may lead to arbitrarily low link utilization. Using solid control theoretical analysis and design, API-RCP has solved the potential problems of XCP successfully. Furthermore, API-RCP has simpler structure for real-time implementation. Due to its satisfactory transient network performance and its stability robustness to the dramatic change of the network traffic, API-RCP is a promising algorithm for practical implementation. Why can API-RCP solve the modeling deficiency of XCP? Can API-RCP be TCP friendly with TCP/RED (the current dominant congestion control mechanism in the Internet) in the same router? To answer these two questions, we have made control theoretical comparison of API-RCP with XCP and run OPNET simulation when the APIRCP and TCP/RED co-exist in the same router.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,178 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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