A hop‐by‐hop delay‐constrained routing algorithm with explicit loop avoidance and backup routing information
Notice bibliographique
Résumé
Abstract QoS Routing is crucial for QoS provisioning in high‐speed networks. In general, QoS routing can be classified into two paradigms: source routing and hop‐by‐hop routing. In source routing, the entire path to the destination node of a communication request is locally computed at the source node based on the global state that it maintains, which does not scale well to large networks. In hop‐by‐hop routing, a path‐selecting process is shared among intermediate nodes between the source node and the destination node, which can largely improve the protocol scalability. In this paper, we present the design of hop‐by‐hop routing with backup route information such that each intermediate node can recursively update the best knownfeasiblepath, if possible, by collectively utilizing the routing information gathered thus far and the information that it locally stores. Such a route is kept as abackuproute and its path cost is used as a reference to guide the subsequent routing process to search for a lower‐cost constrained path and avoid performance degradation. In this way, the information gathered is maximally utilized for improved performance. We prove the correctness of our presented algorithm and deduce its worst message complexity to beO(∣V∣2), where ∣V∣ is the number of network nodes. Simulation results indicate that, however, the designed algorithm requires much fewer messages on average. Therefore it scales well with respect to the network size. Moreover, simulation results demonstrate that the cost performance of our algorithm is near‐optimal. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».