网络可用带宽大数据流量调度模型仿真

网络可用带宽大数据流量调度模型仿真
张慾;敖永霞
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2022(39)8
【摘要】由于当前的调度模型忽略了对可用带宽流量特征的提取,导致宽带的吞吐量、能量节省率以及内存利用率均较低,且流量调度时延增加。

构建新的大数据网络可用的带宽流量调度模型。

通过四阶累积自适应特征提取方法提取大数据网络可用带宽流量特征。

根据流量特征提取结果,设定最小计算时延和最大内存利用率为目标函数,构建大数据网络可用带宽流量调度模型。

采用蚁群算法求解调度模型,最终获取最优调度路径。

实验结果表明,所提模型能够有效提升宽带的吞吐量、能量节省率以及内存利用率,同时还能够有效降低宽带流量的计算时延。

【总页数】5页(P394-397)
【作者】张慾;敖永霞
【作者单位】福建农林大学计算机与信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
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