Generation of Low-Delay and High-Stability Multicast Tree
Notice bibliographique
Résumé
Delay and stability are two key factors that affect the performance of multicast data transmission in a network. However, current algorithms of tree generation hardly meet the requirements of low delay and high stability simultaneously. Given a general network, the generation algorithm of a multicast tree with minimum delay and maximum stability is an NP-hard problem, without a precise and efficient algorithm. To address these challenges, this paper studies the generation of low-delay and high-stability multicast trees under the model of spanning tree based on stability probability, degree-constrained, edge-weighted for multicast (<i>T-SDE</i>). A class of algorithms was proposed which creates the multicast tree greedy on the ratio of fan-out to delay (<i>RFD</i>) and probability of stability of terminal to obtain a high performance in multicast. The proposed algorithms greedily select terminals with a large <i>RFD</i> and a high probability of stability as forwarding nodes in the generation of the multicast tree, where the larger <i>RFD</i> and higher stability of upstream nodes are beneficial to achieve a low transmission delay and high stability in multicast. The proposed <i>RFD</i> can be compatible with the original model, which can take advantage of network connectivity during the generation of a multicast tree. This paper carries out simulation experiments on Matlab R2016b to measure the performance of the proposed algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm can provide a smaller height, higher stability, and a lower transmission delay of the resulting multicast tree than other solutions. The spanning tree of the proposed algorithms can support low transmission delay and high stability in multicast transmission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».