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Enregistrement W2296708642

Innovative Opportunistic Scheduling Algorithms for Networks with Packet-Level Dynamics

2007· dissertation· en· W2296708642 sur OpenAlexfundno aff
Lina Ma

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2007
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésComputer scienceNetwork packetComputer networkDistributed computingScheduling (production processes)Mathematical optimizationMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scheduling in wireless networks plays an important role. The undeterministic nature of the wireless channel is usually considered \nas an undesirable property. Recently, the idea of opportunistic scheduling is introduced and it takes advantage of the time-varying channel for performance improvement such as throughput and delay. \n \nSince the introduction of opportunistic scheduling, there are two main bodies of works. The first body of works assume that each user is greedy and has infinite backlog for transfer. With this assumption, fairness objective becomes an important factor in \ndesigning a scheduling algorithm to avoid severe starvation of certain users. Typical fairness involve processor sharing time \nfairness, proportional fairness, and minimum performance guarantee. On the other hand, delay performance is not a appropriate factor to evaluate the effectiveness of a scheduling algorithm because of the \ninfinite backlog assumption. In reality, this assumption is not true as data arrives and leaves the network randomly in practice. \n \nThe second body of works deal with the relaxation of the infinite backlog assumption. Thus, the notion of stability region arises. The definition of stability is that the queue at each source node remains finite. Stability region can be defined as the set of traffic intensities which can all be stabilized by the network. The well known throughput optimal algorithm is proven capable of achieving the largest stability region. \n \nIn this thesis, two innovative opportunistic scheduling algorithms which aim to minimize the amount of resources used to stabilize the \ncurrent traffics are proposed. The key feature of our algorithm is that the incoming traffic rates are available to the scheduler, whereas the throughput optimal algorithm has no such prior traffic knowledge. Performance comparisons are made by means of simulation to demonstrate that the proposed algorithms can achieve the same \nstability region as the throughput optimal algorithm. Moreover, the delay performance is better than that of the throughput optimal algorithm, especially under heavy traffic conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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