基于Edmonds-Karp算法的输入排队调度

输入排队Crossbar调度算法是以获得交换机的输入端口和输出端口最大匹配,从而得到高吞吐量为目的.因而在调度算法理论研究中把应用了二部图最大匹配的Maximum Size Matching和 Maximum Weight Matching算法作为目前各种调度算法性能评价标准.Edmonds-Karp算法是图论中求解网络最大流的经典算法之一.该文介绍了如何使用Edmonds-Karp算法求解二部图的最大匹配问题,并且应用算法于输入排队调度算法仿真中,得出经典MSM和MWM算法的性能仿真曲线,为进一步研究调度算法打下了理论基础.     

匈牙利算法在输入排队调度仿真中的应用研究

匈牙利算法是图论中完成二分图匹配的经典算法之一。输入排队的Crossbar调度算法是以获得交换机的输入端口和输出端口最大匹配，从而得到高吞吐量为目的。因而在调度算法理论研究中应用了二分图最大匹配的Maximum Size Matching(MSM)和Maximum Weight Matching(MWM)算法成为各种调度算法性能的评价标准。文中介绍了匈牙利算法在输入排队调度算法仿真中的应用，并且得出相应典型算法的性能仿真曲线，从而为进一步研究调度算法打下理论基础。     

一种新的高速路由调度算法—SERENA算法研究

SERENA算法是一种基于输入排队(IQ)结构的路由调度算法。当输入输出端口的匹配关系在连续的时隙中存在相同的匹配子图时,将出现误差积累,导致性能下降。该文对此作出了改进,理论分析与仿真结果表明,改进后的算法性能有进一步提高。     

高速IP路由器中输入排队调度算法综述

高速IP路由器一般采用基于定长信元的交换结构,其可扩展性和性能分别受排队策略和调度算法的影响.基于输入排队策略的路由器具有良好的可扩展性,但需要一个有效的调度算法的支持,才能保证吞吐率和延迟等性能.主要讨论输入排队调度算法,将现有的调度算法分为4类:最大(无权重)匹配、最大权重匹配、稳定婚姻匹配和确定型调度.对每一类算法,从技术特点和性能指标两个方面进行比较和分析.最后给出了输入排队调度算法的发展趋势.     

一种求解二部图最大匹配问题新算法及其应用

提出了解决二部图最大匹配问题的分层网络优化算法,并应用新算法对排课问题进行求解。定义了分层网络的概念及匹配的规则,结合广度优先搜索策略生成分层网络体系,然后按网络逆序找出最大匹配。实验表明,算法在解决大规模二部图最大匹配的理论问题和实际应用问题时均能获得准确的结果,具备良好的性能。     

基于交叉点缓存状态的CICQ调度算法

针对现有的联合输入交叉点排队(CICQ)调度算法在设计时未充分利用交叉点缓存状态信息的问题,提出一种CICQ状态堆调度算法。该算法分布式地运行于CICQ结构的各个输入端口和输出端口。仿真结果表明,在均匀或非均匀流量模型下,基于该算法的CICQ结构都能获得与输出排队结构相当的性能,且具有较高的时延。     

基于输入排队的高速交换调度算法研究

高速交换网络一般采用基于定长信元的交换结构,其性能决定于排队策略和信元调度算法.输入排队策略只有和一个有效的调度算法相结合,才能保证交换结构具有良好的吞吐率和时延等性能.主要阐述了基于VOQ的最大数量匹配算法,最大权重匹配算法,稳定结合算法,神经网络算法等输入排队调度算法,分别从技术特点,性能指标和实现复杂度等多个方面进行比较和分析.分析了分布式和集中式两大类调度算法的工作方式,并根据各类算法的特点提出,神经网络算法可以通过定义其优先级函数实现其余各类算法.     

支持多优先级分组交换调度算法研究及其调度器设计

输入缓存交换结构的特点是缓存器和交换结构的运行速率与端口速率相等、实现容易,但存在队头阻塞。如果采用虚拟输出排队方法和适当的分组调度算法可予以消除,使吞吐率达到100%。文章首先研究讨论了并行迭代匹配算法,滑动迭代匹配调度算法的基本原理、迭代仲裁步骤及其硬件实现;对高速分组交换调度算法的性能进行了分析比较。然后给出了在高速输入队列交换机中实现多优先级调度算法的调度器设计与实现方案。经设计实现证明高速分组交换调度算法不仅硬件实现简单,而且具有良好的特性。     

多部图的匹配算法研究

本文给出了一个多部图的商匹配问题的定义,提出了求解多部图商匹配问题的一个算法。该算法使用圈与割集中偶图的交相结合的方法,利用求二部图的最大匹配算法,求解多部图的最大商匹配问题。     

二部图最大匹配问题的分层网络优化模型

为解决二部图最大匹配问题,提出了分层网络及网络逆序的概念,在此基础上建立了一种分层网络优化模型及其算法。给出了算法的思想、步骤、实例、时间复杂度分析,概述了求解二部图最大匹配问题的常见算法,与分层网络优化算法进行比较。实验验证,算法可读性强,易于理解和操作,在解决大规模二部图最大匹配问题时具有良好的性能。     

一种高速crossbar调度算法及其性能分析

分析了高速crossbar调度算法iSLIP在处理突发业务时性能严重恶化的原因。结合LQF/iLQF算法的思想,提出了又一种输入排队crossbar调度算法iPGQM。仿真结果表明:该调度算法在均匀业务流量下和iSLIP算法的性能基本相同;在突发业务的条件下,iPGQM算法具有更好的抗突发特性;特别在重负载的条件下,与iSLIP算法相比,不仅具有更高的吞吐量,而且平均延迟降低了10%左右。     

基于二分图卷积表示的推荐算法

随着数据驱动智能技术的快速发展,个性化推荐算法及相关应用成为了研究热点。推荐可视为将用户与物品进行匹配的问题,但用户与物品之间存在的语义差距不便于两者之间的直接匹配。现有的许多基于深度学习的推荐算法采用的思路都是将不同空间中的实体映射到统一潜在语义空间,利用其嵌入表示来进行匹配度计算。随着网络表示学习方法的出现,由于用户和物品的交互可构成二分图,用户和物品的嵌入表示可被视作二分图节点表示,许多基于二分图节点表示的推荐算法被提出,但现有算法仍难以对高阶交互信息进行有效提取。针对这一问题,文中提出了一种基于二分图卷积表示学习的推荐算法BGCRRA(Bipartite Graph Convolution Representation-based Recommendation Algorithm)。该算法首先将用户和物品交互视作二分图,然后通过实现自适应融合多阶、多层次的图卷积模型来对节点进行嵌入表示,最后计算用户和物品的匹配度,并实现推荐。文中在3个公开的数据集上进行对比实验,通过将该算法与当前表现优异的算法进行HR和NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)指标的比较分析,验证了所提推荐算法的有效性。     

Scheduling with Conflicts on Bipartite and Interval Graphs

In this paper, we consider the on-line scheduling of jobs that may be competing for mutually exclusive resources. We model the conflicts between jobs with a conflict graph, so that the set of all concurrently running jobs must form an independent set in the graph. This model is natural and general enough to have applications in a variety of settings; however, we are motivated by the following two specific applications: traffic intersection control and session scheduling in high speed local area networks with spatial reuse. Our results focus on two special classes of graphs motivated by our applications: bipartite graphs and interval graphs. The cost function we use is maximum response time. In all of the upper bounds, we devise algorithms which maintain a set of invariants which bound the accumulation of jobs on cliques (in the case of bipartite graphs, edges) in the graph. The lower bounds show that the invariants maintained by the algorithms are tight to within a constant factor. For a specific graph which arises in the traffic intersection control problem, we show a simple algorithm which achieves the optimal competitive ratio.     

Optimal scheduling algorithms in WDM optical interconnects with limited range wavelength conversion capability

Optical communication is a promising candidate for many emerging networking and parallel/distributed computing applications because of its huge bandwidth. Wavelength division multiplexing (WDM) is a technique that can better utilize the optical bandwidth by dividing the bandwidth of a fiber into multiple wavelength channels. In this paper, we study optimal scheduling algorithms to resolve output contentions in bufferless time slotted WDM optical interconnects with wavelength conversion ability. We consider the general case of limited range wavelength conversion with arbitrary conversion capability, as limited range wavelength conversion is easier to implement and more cost effective than full range wavelength conversion, and it also includes full range wavelength conversion as a special case. We first consider the conversion scheme in which each wavelength can be converted to multiple wavelengths in an interval of wavelengths and the intervals for different wavelengths are "ordered". We show that the problem of maximizing network throughput can be formalized as finding a maximum matching in a bipartite graph. We then give an optimal scheduling algorithm called the first available algorithm that runs in O(k) time, where k is the number of wavelengths per fiber. We also study the case where the connection requests have different priorities. We formalize the problem as finding an optimal matching in a weighted bipartite graph and give a scheduling algorithm called the downwards expanding algorithm that runs in O(kD + Nklog(Nk)) time where N is the number of input fibers of the interconnect and D is the conversion degree. Finally, we consider the circular symmetrical wavelength conversion scheme and give optimal scheduling algorithms for nonprioritized scheduling in O(Dk) time and prioritized scheduling in O(k/sup 2/+Nklog(Nk)) time.     

一种支持DiffServ模型的CICQ调度策略

结合大规模接入汇聚路由器需要对不同汇聚业务流进行不同的处理这一实际需求，基于CICQ交换结构，该文给出了一种支持DiffServ模型的调度策略(DS)，该算法以“节点行为”方式对业务流进行调度。和以往算法相比，DS采取了分布式的控制策略，并且具有较低的时间复杂度，工程上更易实现。仿真结果表明，DS不仅能够为EF和AF业务提供带宽保证，而且具有良好的时延性能。     

同构计算环境中一种快速有效的静态任务调度算法

快速有效的调度任务是多处理器计算环境中的一个关键问题．目前任务调度算法中刻画任务依赖关系最流行的模型是DAG,在以前的文献中,提出了一种新的更实际、更普遍的TTIG模型及其相应的MATE算法(基于同构计算环境)．延伸了TTIG模型,并提出基于同构系统的新的算法及两种启发式方法(GBHA1和GBHA2)．GBHA以组的形式尽量消除图中回路,因而能获得任务图的全局信息,具有更好的调度性能．在模拟实验中,将此算法与MATE和其他同构环境中基于DAG的有效调度算法,在不同测试条件下进行了比较,结果显示GBHA在性能上明显优于MATE,与基于DAG模型的调度算法比较而言,在性能方面各有千秋,但在算法时间复杂度方面具有显著的优势．     

卫星CICQ交换系统调度算法研究

联合输入交叉点排队(CICQ)交换结构由于在交叉点引入少量缓存,可以将输入端口和输出端口进行有效隔离,降低调度算法的复杂度,并适用于大容量交换。为此,研究基于交叉点缓存的各种调度算法和基于CICQ的交换结构,提出一种基于流量控制的FCSA算法,通过OPNET仿真分析表明该算法在均匀分布和突发业务源的情况下具有较好的时延性能,并且复杂度低,吞吐量大。将该算法应用于星载交换机,结果表明,该算法可以满足星载交换机多业务突发传输的特点,易于硬件实施。     

一种Credit调度算法的改进算法

通过分析Vmware ESX和Xen中的CPU调度算法,发现其调度算法都以分区队列模型为基础,因此提出建立共享队列的模型对Credit算法进行改进,然后运用排队论对模型进行理论分析和模拟实验。根据模拟实验结果对改进的调度算法进行性能评估。     

面向子流的低延迟数据调度算法

P2P流媒体是分发流媒体数据的高效方式,而数据传输延迟是决定P2P流媒体系统性能的重要参数。在分析"拉"模式数据调度模式传输延迟的基础上,本文在"推"、"拉"混合的调度模式下提出一种新的面向子流的低延迟数据调度算法。首先子流的调度问题被转换成等价的带权二部图匹配问题,其次针对转换后的二部图改进匈牙利算法,提出最小延迟、最大匹配的启发式匹配算法。该算法在保证最大匹配的同时使得每条子流的延迟尽可能地低。模拟实验表明本文的算法能够极大降低数据传输延迟。