Admission Control and Bandwidth Allocation for Class A Traffic in RPR Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, we study the admission control and bandwidth allocation methods for classA traffic in RPR networks. First, we investigate the performance of classA traffic under the current RPR protocol. The simulation results show that RPR networks can support low-delay classA traffic even if the networks are congested with classB and classC traffic. The low-delay performance, however, is subject to the condition that the load of classA traffic must be properly controlled. Consequently, an admission control mechanism must be used for classA traffic. In this thesis, several admission control algorithms are studied. They are the Simple Sum algorithm, the Measured Sum algorithm, and the Equivalent Bandwidth algorithm. The simulation results show that the Equivalent Bandwidth algorithm is the most suitable to use as the admission control mechanism for classA traffic. The admission control mechanism makes admission decision based on the available bandwidth allocated to the classA traffic. The existing RPR standard assumes the bandwidth allocated for classA traffic at each node is fixed. The fixed bandwidth allocation introduces inflexibility and inefficient use of bandwidth for classA traffic. In this thesis, three bandwidth allocation algorithms are proposed to dynamically allocate bandwidth for classA traffic. These algorithms have different levels of complexity and can be applied to different traffic environments. Simulation results show that the proposed algorithms improve the bandwidth efficiency of the RPR networks. The proposed algorithms are also readily integrated with the existing Internet Quality of Services (QoS) paradigms such as Diffserv and RSVP services.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».