当前位置: 首页 > news >正文

最终分配算法【论文材料】

文章目录

  • 一、最终分配算法
    • 1.1 平衡的情况
    • 1.2 不平衡的情况
    • 1.3 TDM 约束

一、最终分配算法

  上一步合法化后,group 的 TDM 情况大致分为两类,一类是平衡的,最大的一些 group 的 TDM 比较接近。另外一种情况就是不平衡的,最大的 group远超其他的 group【这种情况是由于该 group 的边远超其他网组】。对于,这两类情况,最终分配有不同的处理方式。

1.1 平衡的情况

  对于 e 来说,经过 e 的网络都会分配一个 TDM ,而 TDM 的倒数和要小于等于 1 【即 1≤1Te,n1+1Te,n2+⋯1Te,nm1 \le \frac{1}{T_{e,n1}}+ \frac{1}{T_{e,n2}} + \cdots \frac{1}{T_{e,nm}}1Te,n11+Te,n21+Te,nm1 】。所以我们可以尝试从 TDM 的倒数方面入手,可以将 TDM 的倒数可以看成我们为经过 e 的网络分配资源 r ,资源总和要小于等于 0 。

  经过前面的算法,会剩余一些资源,我们这步要做的就是利用这些剩余资源。对于平衡的情况,那么我们就将资源根据比例分配给每个边【肯定不能平均分配,对于 TDM 大的边,一些资源就可以降低比较大的 TDM ,所以 TDM 越大,分配的资源就要越多】。所以我们可以得到公式:
r′=r+R(e)⋅p\begin{equation} r'=r+R(e)\cdot p \end{equation} r=r+R(e)p
  其中 r 表示该边分配的资源,其倒数就是 TDM ;R(e) 表示 e 的剩余资源 ;p 表示该边分配资源的比例,考虑到 TDM 越大,则应该要分配越多的资源,所以比例我们可以这样设计,我们先计算经过 e 的网络的 TDM 总和【参与计算的是 Te,nT_{e,n}Te,n】,然后根据其 TDM 在总和的比例来分配。所以我们得到下面公式:
1Te,n′=1Te,n+(1−∑n∈Ne1Te,n)Te,nTe\begin{equation} \frac{1}{T'_{e,n}}=\frac{1}{T_{e,n}}+(1-\sum\limits_{n\in N_e}\frac{1}{T_{e,n}})\frac{T_{e,n}}{T_e} \end{equation} Te,n1=Te,n1+(1nNeTe,n1)TeTe,n
  右边通分得:
1Te,n′=Te+(1−∑n∈Ne1Te,n)Te,n2Te,nTe\frac{1}{T'_{e,n}}=\frac{T_e+(1-\sum\limits_{n\in N_e}\frac{1}{T_{e,n}})T^2_{e,n}}{T_{e,n}T_e}Te,n1=Te,nTeTe+(1nNeTe,n1)Te,n2
  两边同时倒数得:【就是公式 16 】
Te,n′=Te,nTeTe+(1−∑n∈Ne1Te,n)Te,n2T'_{e,n}=\frac{T_{e,n}T_e}{T_e+(1-\sum\limits_{n\in N_e}\frac{1}{T_{e,n}})T^2_{e,n}}Te,n=Te+(1nNeTe,n1)Te,n2Te,nTe

1.2 不平衡的情况

  对于不平衡的情况【不平衡的情况一定是存在一些网组的边很多,而在 TDM 合法化后,每条边都有概率加 1 ,所以整体就变得很大】

  在满足剩余资源 >=0 的情况下,我们则先将最大 group 的每条边的 TDM 都 - 2 ,同时记得更新剩余资源。

  在上一步,我们的剩余资源已经被消耗的比较多了,所以接下来就要考虑将剩下的剩余资源分配给哪些边,对于 TDM 比较大的边,分配给一点资源就可以降低比较多的 TDM 。例如:TDM 为 10 和 100 的两条边,分配给 0.1 的资源:

  • 对于 TDM 为 10 的边, TDM 可以从 10 降到 5 ,只减少了 5 。
    【原本该边占有资源为 110\frac{1}{10}101,在分配 0.1 的资源就是 110+110=15\frac{1}{10}+\frac{1}{10}=\frac{1}{5}101+101=51,TDM 为 5 】
  • 对于 TDM 为 100 的边,则其 TDM 可以从 100 降到 10,减少了 90。
    【原本该边的资源为 1100\frac{1}{100}1001,分配给 0.1 的资源后就是 1100+110=11100\frac{1}{100}+\frac{1}{10}=\frac{11}{100}1001+101=10011,TDM 为 10011≈9.8\frac{100}{11} ≈ 9.8111009.8 ,合法化后为 10 】

  所以,我们优先考虑降资源分配给 TDM 较大的边,如何考虑这条边是否要分配资源 ,我们则按照这条边的 TDM 是否大于穿过这条边的 net 数决定。【只是选取一个阈值,因为对于不同的 e 来说,他们内部的资源分配情况不一样,比如有的 TDM 为 2,4,4 。有的 TDM 为 10 个 10 。所以不同的 e 必须要选取不同的阈值,而穿过 e 的网络数就比较合适】

  对于 e 来说,有很多条边,我们先统计需要分配资源的边的 TDM 和 sum ,然后根据该边在 sum 的占比分配资源,就像公式 (2) 那样,只不过我们将资源分配给部分边,所以占比的分母 TeT_eTe 就要修改为前面统计的部分边的 TDM 和。

  例如:边 e 存在 TDM :2 ,10,10,10。根据该算法,网络数是 4 ,剩余资源为 1−12−110−110−110=2101-\frac12-\frac{1}{10}-\frac{1}{10}-\frac{1}{10}=\frac{2}{10}121101101101=102

  • TDM 为 2 的边不分配资源,因为他的 TDM 小于网络数 4 。
  • 所以我们将这 210\frac{2}{10}102 的资源分配给 TDM 为 10 的三条边。每条边占比为 1030\frac{10}{30}3010,所以每条边的资源都是 110+2101030=16\frac{1}{10}+\frac{2}{10}\frac{10}{30}=\frac{1}{6}101+1023010=61 ,即每条边的 TDM 都变为 6

1.3 TDM 约束

  对于 TDM 约束,肯定是满足的,我们只是将剩余资源再分配而已,无论怎么分配,资源总量肯定小于等于 1 。

http://www.lryc.cn/news/593741.html

相关文章:

  • 力扣24:两两交换链表中的节点
  • [FFmpeg] 输入输出访问 | 管道系统 | AVIOContext 与 URLProtocol | 门面模式
  • 外观设计模式
  • 零基础学习性能测试第二章-linux服务器监控:CPU监控
  • Redis字符串操作指南:从入门到实战应用
  • SQLShift:一款异构数据库存储过程迁移工具
  • c++ 基本语法易错与技巧总结
  • 模型的评估与选择
  • 【52】MFC入门到精通——(CComboBox)下拉框选项顺序与初始化不一致,默认显示项也不一致
  • yolov8-pos/yolov11-pos openvino C++部署
  • bash方式启动模型训练
  • OpenCV特征点提取算法orb、surf、sift对比
  • 相机参数的格式与作用
  • 算法基础知识总结
  • MYSQL 第一次作业
  • 量子计算与AI融合的技术突破与实践路径
  • scalelsd 笔记 线段识别 本地部署 模型架构
  • 【面试题】大厂高压面经实录丨第三期
  • SpringBoot服装推荐系统实战
  • 石子问题(区间dp)
  • 泛型机制详解
  • Java中缓存的使用浅讲
  • 从代码学习深度强化学习 - SAC PyTorch版
  • openmv小车追小球
  • PCA主成分分析
  • xss-labs1-8题
  • lvs笔记
  • JAVA高级第六章 输入和输出处理(一)
  • python类Keys
  • OpenCV 官翻 2 - 图像处理