On Stability Region and Delay Performance of Linear-Memory Randomized Scheduling for Time-Varying Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Throughput optimal scheduling policies in general require the solution of a complex and often NP-hard optimization problem. Related literature has shown that in the context of time-varying channels, randomized scheduling policies can be employed to reduce the complexity of the optimization problem but at the expense of a memory requirement that is exponential in the number of data flows. In this paper, we consider a linear-memory randomized scheduling policy (LM-RSP) that is based on a pick-and-compare principle in a time-varying network with <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">N</i> one-hop data flows. For general ergodic channel processes, we study the performance of LM-RSP in terms of its stability region and average delay. Specifically, we show that LM-RSP can stabilize a fraction of the capacity region. Our analysis characterizes this fraction as well as the average delay as a function of channel variations and the efficiency of LM-RSP in choosing an appropriate schedule vector. Applying these results to a class of Markovian channels, we provide explicit results on the stability region and delay performance of LM-RSP.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle