隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算

基于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算的性能分析技術(shù)研究1/10國防科技大學(xué)------李煥忠劉永霞SNC與DNC

DNC是一種基于最小加代數(shù)的確定性排隊(duì)分析理論，基于DNC可以分析數(shù)據(jù)流在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中流量積壓和傳輸延遲的上界，DNC分析的是最壞情況下的網(wǎng)絡(luò)性能，使得通常情況下，網(wǎng)絡(luò)資源的利用率都不高。SNC通過概率模型來描述網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流和節(jié)點(diǎn)提供的服務(wù)特性。

SNC與DNC的一個(gè)根本不同點(diǎn)：DNC具有一個(gè)性質(zhì)良好的代數(shù)結(jié)構(gòu)作為理論基礎(chǔ)，而SNC中，是將概率運(yùn)算融合到最小加代數(shù)中，這就破壞了最小加代數(shù)原有的良好數(shù)學(xué)性質(zhì)。2/10

SNC應(yīng)用的主要問題如何選取合適的到達(dá)曲線和服務(wù)曲線，以得到更好的性能分析結(jié)果。理論分析的結(jié)果是否可以足夠接近實(shí)際情況下的性能。在隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算的專著StochasticNetworkCalculus中，Jiang等人歸納了以下網(wǎng)絡(luò)性能分析理論需要具備的五條基本性質(zhì)：1.推導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)性能參數(shù)2.推導(dǎo)輸出流的流量模型3.推導(dǎo)串聯(lián)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)模型4.推導(dǎo)節(jié)點(diǎn)提供給每個(gè)流的服務(wù)模型5.推導(dǎo)多個(gè)數(shù)據(jù)流聚合的流量模型3/104/10Prb-MinPlus不協(xié)調(diào)

當(dāng)前SNC理論研究的主要思路是在DNC上引進(jìn)概率運(yùn)算，以擴(kuò)展得到帶概率上界的性能分析定理。因而，SNC的理論困難集中表現(xiàn)在了概率運(yùn)算與最小加代數(shù)之間的不協(xié)調(diào)性，在Jiang-SNC中最小加代數(shù)與概率運(yùn)算從根本上是不協(xié)調(diào)（簡稱為Prb-MinPlus不協(xié)調(diào)

5/106/10兩個(gè)主要的創(chuàng)造性研究成果是：從公理化的角度建立了不基于最小加代數(shù)的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算理論（NMP-SNC，NonMin-PlusSNC），代數(shù)基礎(chǔ)上解決了SNC中由Prb-MinPlus不協(xié)調(diào)引起的理論困難，其思路是避免概率運(yùn)算和最小加代數(shù)在SNC中同時(shí)出現(xiàn)。構(gòu)建了隨機(jī)實(shí)時(shí)演算理論SRTC，在實(shí)際應(yīng)用中可以分析實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的軟實(shí)時(shí)特性，促進(jìn)SNC在實(shí)時(shí)系統(tǒng)性能分析領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。7/10總結(jié)

NMP-SNC相對(duì)于Jiang-SNC來說主要有san大改進(jìn)：

1）大幅度降低了理論的復(fù)雜性；

2）NMP-SNC要比Jiang-SNC具有更廣泛的適用性。3）顯著提高了性能分析結(jié)果的精度。8