一种基于平均数据包长度的可变权值调度算法

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ns3 队列调度算法

ns3 队列调度算法队列调度算法是计算机网络领域中的重要内容，它在网络资源分配和性能优化方面起着关键作用。

在ns3中，队列调度算法被广泛应用于网络模拟和仿真中，以帮助研究人员评估和改进网络性能。

队列调度算法的主要目标是在网络中平衡流量和提高资源利用率。

它通过管理和控制数据包的排队和转发来实现这一目标。

常见的队列调度算法包括先进先出(FIFO)、公平队列(FQ)、权重公平队列(WFQ)、最短剩余时间优先(SRTF)等。

FIFO是最简单的队列调度算法，它按照数据包到达的顺序进行排队和转发。

然而，由于缺乏优先级控制，FIFO算法容易导致网络拥塞和性能下降。

为了解决这个问题，公平队列算法引入了带宽划分和优先级控制的概念。

它将网络流量划分为多个队列，并为每个队列分配一定的带宽。

这样，高优先级的流量可以获得更多的带宽，从而提高其服务质量。

权重公平队列算法是公平队列算法的扩展，它为每个队列分配不同的权重。

这样，低优先级队列可以获得更多的带宽，以确保网络中的各种流量都能得到公平的服务。

最短剩余时间优先是一种动态的队列调度算法，它根据数据包的剩余处理时间来决定下一步的调度。

这种算法能够在保证公平性的同时，最大限度地减少数据包的等待时间和延迟。

除了上述算法，还有一些其他的队列调度算法，如最小平均排队长度(Mean Queue Length)和最大最小公平(Max-Min Fairness)等。

这些算法在不同的场景和需求下，能够提供更加灵活和高效的队列调度策略。

队列调度算法在ns3中扮演着重要角色，它们能够帮助研究人员评估和优化网络性能。

通过合理选择和使用队列调度算法，我们能够提高网络资源的利用率，减少网络拥塞，从而提供更好的网络服务质量。

无线网络中WRR调度算法的改进

辽宁大学学报自然科学版第加卷第2期2013年J oU R N A L oF U A oN I N G U N I vER s nYN at u r al Sci enc es F_撇onV ol。

40N o．22013无线网络中W R R调度算法的改进尹凤杰+，金鑫，颜庆开，郗远浩(辽宁大学信息学院，辽宁沈阳110036)摘要：针对无线网络变长数据流调度不公平问题，在W R R算法的基础上提出一种用户之间公平分配资源的调度算法，该算法可以依据平均数据包长度自适应的改变权值，权值的改变考虑了小数据流的公平性．并使用两状态的马尔科夫来模拟无线信道的差错，有效避免了队列头部阻塞问题并保证了各用户之间的公平．关键词：W R R；无线网络；公平性；变长数据流中图分类号：T P393文献标志码：A文章编号：1000-5846(2013)02-0121-04T he M odi f i ed of W R R Schedul er A l gor i t hm i n W i r el ess N e t w or ks Y I N Feng-j i e‘，JI N X i n，Y A N Q m g-kai，X I Y uan-hao(Col l ege of Infor m a t i on，Li aoni ng U ni ve r si t y，Shenyang110036，C hi na)A bs t ract：A ccor di ng t O t he unf ai r sc hedul i ng pr obl e m s of var i abl e l engt h dat a f l ow i n w i r el es s ne t w or k，a sc hedul i ng al gor i t hm i s pr opos ed bas ed on t he W R R al gor i t hm w hi ch C al l di s t ri but er e s ou r ce s i n f ai r bet w een use r s．Theal gor i t hm can adapt i ve c ha nge w ei ght s ba se on t he a ve r a gepa cke t l engt h，cha ngi ng w ei ght s consi der t he f ai rnes s of sm al l dat a st r ea m．T he paper al s o U se S t w o st at e M ar kov m ode l t O si m ul a t e t he w i r el es s c ha nnel er r or．w hi c h avoi ds t he head of queue conges t i on pr obl em ef f ect i vel y and ensur es t he f ai rnes s bet w een U ser s．K e y w or ds：W R R；w i r el es s net w or k；f ai r nes s；var i a bl e l engt h dat a f l ow0引言调度算法对系统的性能起着关键的作用．在无线网络中一般情况下只有部分数据流在信道上可以调度，这与有线网络中数据流要么都能调度要么都不能调度的情况不同．所以，在无线网络环境下，由于用户移动和无线网络信道出错的因素，使资源预定和数据包调度比有线网络更加复杂．国内外的研究者近年来提出了许多无线网络调度算法．文献[1]把C SD PS和C BQ相结合，对不收疆日期：2012—10—25基金项目：国家自然科学基金(61003003)作者简介：尹风杰(1965一)，女，博士，教授，主要从事无线网络等研究122辽宁大学学报自然科学版2013拒同业务进行了优先级的区分，并改善了队列头部阻塞问题，但是它没有考虑补偿问题．为解决这一问题，文献[2]结合信道状态，对因为信道状态“坏”而没有发送出去的数据包进行了初步的补偿．但是这种算法是在等长的数据包情况下进行的．文献[3]对算法的权值进行了改进，但是该算法是在有线网络环境下进行改进的，并没有对无线网络信道环境进行考虑．本文结合以上考虑提出了A FW RR (A ver age Fai r W ei ght ed R ound R obi n)算法，用以解决上述问题．1A网咏R调度算法的描述本文算法是基于W R R M o设计的．愀能够为不同的队列分配不同比例的带宽，但是它会因分组变长存在公平性的问题．为了解决存在的问题，A FW R R算法根据平均包长动态的改变权值，它不测量全部的数据包长度，而是计算每个队列平均包长度，并根据平均包长度计算权值，并做适当的调整，以保证小数据包的队列得到一定比例的带宽。

wrr调度原理

wrr调度原理WRR调度（Weighted Round Robin）是一种用于网络流量调度的算法，主要用于平衡不同类型或优先级的数据流，以确保网络资源的公平分配和服务质量的保证。

WRR调度算法根据每个数据流的权重来决定其发送次数，权重越高的数据流发送次数越多，从而实现了性能的均衡和服务质量的优化。

WRR调度算法基于循环队列的思想，通过对每个数据流分配一个权重值，并根据权重值来确定每个数据流的发送次数。

具体来说，WRR调度算法的原理包括以下几个步骤：1.权重分配：首先，根据网络流量的类型或优先级，为每个数据流分配一个权重值。

权重值可以根据网络流量的特性进行调整，以满足不同数据流的需求。

通常情况下，权重值越高的数据流会被分配更多的网络资源。

2.构建服务队列：接下来，根据权重值构建一个服务队列。

每个数据流对应一个服务队列，并根据其权重值的大小在队列中占有相应的位置。

权重值越大的数据流在服务队列中占有更多的位置。

3.调度过程：然后，WRR调度算法开始对数据流进行调度。

调度过程是一个循环的过程，不断轮流选择服务队列中的数据流，并发送数据。

具体地，每个调度周期内，WRR调度算法会选择一个服务队列，并从该队列中选择一个数据流进行发送。

然后，选择下一个服务队列，并从该队列中选择下一个数据流进行发送。

如果当前选择的数据流已经发送完毕，那么会选择下一个数据流进行发送。

这个过程一直循环，直到所有数据流被发送完毕。

4.调度权重更新：最后，在每次调度完成之后，可以根据实际情况对数据流的权重进行调整。

例如，如果某个数据流的发送次数较少，可以适当增加它的权重值，以使其在下一次调度中能够得到更多的发送机会。

这样可以进一步优化流量的均衡和服务质量。

WRR调度算法的优点在于它能够根据权重来实现不同数据流的公平调度，并通过动态调整权重来适应网络流量的变化。

它能够有效地处理突发流量和高负载的情况，从而提高网络的吞吐量和服务质量。

此外，WRR调度算法还具有简单、实用的特点，易于实现和管理。

karmada调度算法

karmada调度算法Karmada调度算法随着云计算技术的不断发展，容器技术在应用部署和管理领域的重要性日益凸显。

而容器编排系统则是容器技术的重要组成部分，它能够自动化地管理和调度容器集群中的应用程序。

Karmada调度算法作为一种新兴的容器编排系统，旨在解决多集群应用程序的调度问题。

它能够将应用程序跨多个Kubernetes集群进行调度，实现资源的合理利用和负载均衡。

Karmada调度算法的核心思想是根据应用程序的需求和集群的资源情况，将不同的任务分配到不同的集群中执行。

为了实现这一目标，Karmada调度算法引入了多个调度器和调度策略。

Karmada调度算法中的调度器负责将应用程序的任务分配到不同的集群中。

它会根据任务的资源需求、集群的资源状况以及调度策略来进行决策。

如果某个集群的资源不足以满足任务的需求，调度器将会将任务分配到其他资源充足的集群中执行。

Karmada调度算法中的调度策略是实现任务分配的关键。

它可以根据任务的特性和集群的特点来选择最合适的调度策略。

例如，如果任务需要高性能的计算资源，调度策略可以选择将任务分配给性能较强的集群；如果任务需要大规模的存储资源，调度策略可以选择将任务分配给存储能力较强的集群。

Karmada调度算法还考虑了集群之间的网络延迟和带宽等因素。

它会根据集群之间的网络状况，选择网络延迟较低和带宽较大的集群来执行任务，以提高任务的执行效率和性能。

总的来说，Karmada调度算法通过合理地调度和分配任务，实现了多集群应用程序的高效运行。

它能够根据应用程序的需求和集群的资源情况，将任务分配到最合适的集群中执行，提高了资源的利用率和应用程序的性能。

除了上述的调度策略，Karmada调度算法还具有一些其他特点。

首先，它支持多种不同的调度策略，可以根据实际需求进行灵活配置。

其次，Karmada调度算法还具有良好的可扩展性，可以适应不同规模和复杂度的应用场景。

在实际应用中，Karmada调度算法已经被广泛应用于各种多集群场景中。

工业互联网场景下5G_uRLLC_资源调度研究

第22期2023年11月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.22November,2023作者简介:钟云杰(1983 ),男,浙江桐乡人,高级工程师,本科;研究方向:系统集成,网络,信息安全,ERP ㊂工业互联网场景下5G uRLLC 资源调度研究钟云杰1,张金丽1,张潮阳2,严晓康2,沈晓辉2(1.新凤鸣集团股份有限公司,浙江桐乡314513;2.浙江五疆科技发展有限公司,浙江桐乡314513)摘要:针对工业互联网场景下5G uRLLC 资源调度问题,文章分析了工业互联网场景下uRLLC 业务的超低时延传输㊁高可靠性以及低数据量的要求,着重分析超低时延传输与高可靠性2项指标,针对上行传输场景与下行链路场景分析资源调度目标,分别设计了基于Q 学习算法的动态资源调度算法与基于终端业务调度时延要求的改进比例公平算法(DPF ),实现工业互联网场景下5G uRLLC 资源的合理调度㊂仿真分析结果表明,该调度方案在不同场景下均可以满足资源调度要求,上行传输场景的平均传输速率可达114.62bps ,下行链路场景可保证终端调度的优先级以及可靠性要求㊂关键词:工业互联网;5G 通信;uRLLC 业务;资源调度中图分类号:TN929㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀为了满足各类场景的应用需求,3GPP 提出了5G通信的3大应用场景,即高可靠低时延通信(uRLLC)㊁增强移动宽带(eMBB)㊁大规模机器类通信(mMTC)[1]㊂工业互联网场景对工业生产的信息传输可靠性要求较高,5G uRLLC 业务的应用可以在超低时延要求下,实现高可靠的工业生产数据传输,可以满足工业互联网场景的应用要求[2]㊂然而,工业互联网场景下5G uRLLC 资源调度问题始终影响着业务通信质量,需要采取合理的资源调度策略,提高时频资源的利用效率,从而充分保障数据传输性能㊂1㊀模型构建与问题描述1.1㊀上行传输场景㊀㊀上行传输场景的资源调度问题集中在uRLLC 与eMBB 混合业务的资源调度问题,此时基站范围内同时存在着m 个uRLLC 用户(N u )与n 个eMBB 用户(N b ),前者具有零星㊁随机发送给业务的特征,发送业务状态定义为0=休眠㊁1=激活,则uRLLC 用户的状态集为:NU ={state U 1,state U 2, ,state U m },state U i ɪ{0,1}(1)其中,state U i =0表示uRLLC 用户i 处于休眠状态,不需要分配资源;state U i =1表示uRLLC 用户i 处于激活状态㊂当总频率资源块数一定时,首先面向uRLLC 用户分配少部分资源,即私有资源,其余资源同时供2种用户使用,通过中断概率对传输可靠性进行约束㊂则资源调度问题可转化为最大化系统与速率为目标的优化问题,约束条件共有4项,分别为uRLLC 业务传输速率阈值约束㊁eMBB 业务传输速率阈值约束㊁共享资源数量约束㊁共享资源中用户数量约束,数学模型如下:max㊀㊀ðN ui =1R U i+ðN bi =1R B js.t.C 1:R U i ȡR U min ㊀∀stateU i =1C 2:R B j ȡR B min ㊀∀j C 3:F -x ȡF bC 4:’(N uact +N b )∗F b /F -x ⌉ȡN userf ȡ’(N uact +N b )F u /F -x ⌉(2)其中,C 1 C 4对应上述约束条件;R U i ㊁R B j 分别为uRLLC 用户与eMBB 用户的传输速率;R U min ㊁R B min分别为uRLLC 用户与eMBB 用户的最小传输速率;F 为总资源;x 为私有资源数量;F b 为eMBB 业务传输的资源块数;N uact 为uRLLC 用户激活数量㊂1.2㊀下行链路场景㊀㊀在下行链路场景中,业务终端随机分配到蜂窝网络中,由N 个小区组成,基站处于网络中心,每个小区的终端数为K ,有M 个资源块RB,且M <K ,单个RB 宽带为B㊂在满足传播可靠性要求下,小区n 终端k的下行传输速率R k为:R k=ðM m=1a n mk R n mk(P)(3)其中,a n mk=1为小区n资源块m调度给终端k; R n mk为对应的传输速率㊂整个系统的容量和为:ðN n=1ðK k=1ðM m=1a n mk R n mk(P)(4)下行链路场景的资源调度目标为使系统吞吐量与分配公平性达到最优化,需要满足下述约束条件:所有资源块分配的下行发射功率之和小于等于小区基站下行发射功率的上限;下行发射速率应大于等于0;各资源块每个时隙内只能向单一终端进行资源调度;业务通信应具有高可靠性;各业务终端的调度时延d n k需要满足其业务需求D n k,则该问题的数学模型为:max㊀㊀ðN n=1ðK k=1ðM m=1a n mk R n mk(P),∀mɪ{1,2, ,M} s.t.C5:ðM m=1p n mɤP max,∀nɪ{1,2, ,N}C6:R n mk(P)ȡ0,∀nɪ{1,2, ,N},∀kɪ{1,2, ,K}C7:ðK k=1a n mk=1,∀nɪ{1,2, ,N},∀m ɪ{1,2, ,M}C8:εd kɪ[10-7,10-4]C9:d n kɤD n k,∀nɪ{1,2, ,N},∀kɪ{1,2, ,K}(5) 2㊀工业互联网场景下5G uRLLC资源调度研究2.1㊀上行传输场景的5G uRLLC资源调度㊀㊀对于上行传输场景的5G uRLLC资源调度问题,本研究设计了一种基于Q学习算法的动态资源调度算法㊂在上行传输场景中,将基站设定为智能体学习资源分配策略,基站在学习时,可获取的状态S为: S={S1,S2, ,S m,S m+1, ,S m+n-1,S m+n}(6)其中,S m为用户m各项参数的集合,包括位置信息㊁用户状态信息㊁用户发射功率信息与信道状态信息㊂基站作为智能体,其动作空间应划分出私有资源分配与共享资源分配2种,私有资源分配行为定义为1,共享资源分配行为定义为0,因此基站可以执行的某一动作a为:a={kindf1,kindf2, ,kindf l, ,kindf F}, kindf lɪ{0,1}(7)其中,kindf l=0表示资源块l为私有资源;kindf l=1表示资源块l为共享资源㊂根据构建的数学模型,优化目标设定为最大化系统和速率,因此可以依据系统和速率进行奖励函数的设定,此外还需要考虑系统的资源分配需要充分保障数据传输的可靠性,即保障所有用户均可以成功传输,则此时可以满足C1㊁C22个约束条件,则奖励函数如下:r=ðN b B㊃log2(1+γB j)+ðN b[log2(1+γU i)-1ln2V(γUi)M Q-1(ε)]满足C1㊁C2㊀㊀0其他ìîíïïïïïïïïïï(8)其中,γUi㊁γB j分别为uRLLC用户与eMBB用户的信干燥比㊂状态转移矩阵是指描述状态改变的概率矩阵,马尔科夫模型的求解通常需要采用Model-free的方法, Q学习算法正符合这一要求[3]㊂基于Q学习算法的动态资源调度算法是以基站为中心面向不同业务进行资源分配的动态资源调度算法,在对模型训练时,采用贝尔曼方程设计Q值更新策略,通过对下一个状态的Q值推出当前状态的Q 值,以状态间的Q值比计算出增量,从而实现对Q值的不断更新㊂在设计的算法中,Q值的更新前提为新Q值大于当前Q值,设定的具体更新策略为:Q(s t,αt)=(1-α)Q(s t,αt)+α[r t(s t,αt)+μmax Q(s t+1,αt+1)](9)其中,α为学习率,αɪ[0,1]学习率的值决定了Q函数的更新速度;μ为折扣因子,μɪ[0,1],其值为0时,基站进行学习时更侧重即时奖励,其值为1时,基站进行学习时更侧重未来回报㊂当基站每更新一次Q值时,便需要利用ε贪婪策略进行下次学习动作的更新㊂该策略的具体流程如下:设定常数ε,取值范围为[0,1],当Q学习算法需要选取动作时,常数ε随机生成xɪ[0,1],随机生成的数x小于常数ε时,会在动作空间中随机选取下一动作,而大于时则在现有动作中选取最大Q值的动作作为下一动作㊂本研究设计的基于Q学习算法的动态资源调度算法具体流程如图1所示㊂2.2㊀下行链路场景的5G uRLLC资源调度㊀㊀对于下行链路场景的5G uRLLC资源调度问题,图1㊀基于Q学习算法的动态资源调度算法本研究设计了一种基于终端业务调度时延要求的DPF算法,该算法在对终端资源调度的优先级顺序进行判定时,主要依据调度时延要求㊁实时信道条件与获取到的平均资源数量,则调度优先级的判定公式如下:Z n,k(t)=z n,k(t)1Wðt-1τ=t-W Z n,k(i)1(φn k D n k)r(9)其中,W为单个调度时间窗口具有的调度时隙数量;z n,k(t)为调度时隙t小区n终端k的雨季瞬时速率;Z n,k(t)为终端实际速率,可以说明终端之前已经获取到的资源情况;D n k为终端的调度时延要求,可以说明在预计时隙数内可以完成终端业务数据的调度工作;φn k为各终端的时延需求权值;τ为系统时延指数因子㊂具体算法流程如下㊂(1)将终端速率R0作为初始化速率㊂(2)设定调度时隙为t0,所有小区a均需要进行信道资源调度,计算调度时隙前W轮调度各终端b的平均速率:R_ave(a,b,t0)=1/Wðt0-1t=t0-W R(a,b,t)㊂(3)所有终端都可以获得RB调度,同时下行传输功率进行均分处理,求得不同终端的预计可达传输速率:R_exp(a,b,t0)㊂(4)对所有终端的优先级进行更新,并按照降序方式进行排列,将小区M个资源块按照顺序分配到前M个终端㊂t=t0时隙的信道资源调度结束后,进行功率分配,当完成本轮的资源调度与功率分配后,接着开始下一轮的资源调度,重新从流程(1)开始㊂3㊀仿真验证与分析㊀㊀为了验证本研究提出的工业互联网场景下5G uRLLC资源调度方案的有效性,本节分别对2种场景的资源调度算法进行仿真验证,仿真参数设定如表1所示㊂针对上行传输场景,仿真了用户数量变化时,不同资源分配方案对传输速率的影响,eMBB㊁uRLLC的用户数量分别设定为5㊁10,在仿真条件下,系统迭代收敛代数为84次,因此设定最大迭代次数K为100㊂经验证,随着uRLLC用户数量不断增加,设计的资源调度算法对系统与速率提升效果越好,对比资源复用方案与资源预分配方案,分别平均提升了38.98%与48.74%㊂同时,在uRLLC平均传输速率方面,本研究算法也有明显优势,平均传输速率可达114.62bps㊂针对下行链路场景,仿真了小区终端数量变化对系统可靠性与传输速率的影响㊂在仿真条件下,设计的调度算法可满足不同等级终端的调度优先级要求,且当小区终端数量提高时,可靠性越高,系统吞吐量越小,越可以保证调度公平性,即可以保证所有终端均可以获取到信道资源调度,可以满足资源调度要求㊂4㊀结语㊀㊀工业互联网对资源调度提出了高可靠低时延的要求,5G uRLLC业务可以满足其资源调度要求,本研究工业互联网场景下5G uRLLC资源调度方案,上行表1㊀主要参数传输场景采用基于Q学习算法的动态资源调度算法,下行链路场景采用基于终端业务调度时延要求的DPF算法,从而实现全场景下的合理资源调度㊂参考文献[1]刘建明.面向5G URLLC业务的无线超低时延技术方案探讨[J].数字通信世界,2023(7):77-79.[2]梁建.5G URLLC应用场景中低时延㊁高可靠关键技术分析[J].数字通信世界,2023(7):89-91. [3]俞海猛,隋仕伟,张云凯.面向智能电网的5G高可靠低时延下行链路资源调度方法[J].科技视界, 2022(33):11-13.(编辑㊀沈㊀强)Research on5G uRLLC resource scheduling in industrial internet scenarioZhong Yunjie1Zhang Jinli1Zhang Chaoyang2Yan Xiaokang2Shen Xiaohui21.Xin Fengming Group Co. Ltd. Tongxiang314513 China2.Zhejiang Wujiang Technology Development Co. Ltd. Tongxiang314513 ChinaAbstract Aiming at the5G uRLLC resource scheduling problem in industrial Internet scenarios the article analyses the requirements of ultra-low latency transmission high reliability and low data volume of uRLLC services in industrial Internet scenarios focuses on the resource scheduling objectives of uplink transmission scenarios and downlink scenarios from the two indexes of ultra-low latency transmission and high reliability and designs the dynamic resource scheduling algorithms and improved proportional fairness algorithms DPF based on the Q-learning algorithm to achieve the5G uRLLC resource scheduling under industrial Internet scenarios respectively.The dynamic resource scheduling algorithm based on Q-learning algorithm and the improved proportional fairness algorithm DPF based on the delay requirement of terminal service scheduling are designed respectively to realise the reasonable scheduling of 5G uRLLC resources in the industrial Internet scenario.Simulation analysis results show that the scheduling scheme can meet the resource scheduling requirements in different scenarios and the average transmission rate of uplink transmission scenario can reach114.62bps and the downlink scenario can ensure the priority of terminal scheduling as well as the reliability requirements.Key words industrial internet 5G communication uRLLC service resource scheduling。

全国技能认证考试无线网优L1L2L3题库集

答案 ABC ABCDE ABC D ABCDE ABC D D D D B B C
T300定时器的作用是（）: 当系统消息改变后，网络以何种方式通知UE: 哪种情形下可以进行无竞争的随机接入小区更新属于下列那个范围的流程 NetMAX能进行的分析是_ 定时器T310的作用是: CDT分析功能界面里，在CDT话单中右键，选择选项中哪三个选项，就可以看到对应的每条话单的上下行EMI值。基于MR数据的EMI分析功能，MRR采集数据特性是在用户呼叫保存过程，无线网络侧按照MOS评估周期默认___秒，来输出相关采集参数，对于每个周期点都可以进行MOS DSCP业务深度识别数据统计用户在呼叫过程使用的业务类型的流量，目前分类一共有___个业务，按照上下行分开统计，在某段时间内可以同时使用多种业务，CDT只上报某段时间类使用过业务的类型和上下行流量。下列哪些数据不可以直接作为网络结构评估的数据源（）如果出现eNB的告警“小区退服，天线故障”（1018006），不可能是以下哪种原因造成的（）哪个频段的宏站可用TD-LTE频点最多？（）以下操作中需要O接口正常才能执行成功的有（） SAE网络的边界网管，提供承载控制、计费、地址分配和非3GGP接入等功能的网元（以下操作中可能导致小区退服告警的是（）当终端测得的服务小区的信号质量低于（）门限值时，开始进行同频邻小区的测量和重选过程（）在X2 handover中，由哪个网元负责通知 SGW修改承载（） TCP/IP已经成为网际互连事实上标准，它不同于OSI的七层模型，TCP/IP 使用更为简单的几层模型（）当用ftp方式从PC机上向Server传送软件包时，压缩文件用( )格式传送。（）按照TMN架构，网管OMC920属于（）。 eNodeB的信令跟踪功能可以跟踪下列哪些接口信令。（）通过查看网元统计报表这个功能统计网元的（）信息。当网元测量结果遗失时，通过哪个操作对遗失数据进行补采（）。进行驻波比测试时，使用MML命令（）。以下哪些参数修改后，eNodeB的小区将复位？（）通过以下哪条命令可以查询操作维护通道是否正常？（）通过以下哪条命令可以查询S1接口信令链路是否正常？（）下列哪条命令可以查询光模块的传输模式（）使用MML命令（），可以查看统计目前eNodeB站点用户数。 WEBLMT维护DBS3900时，无法完成的操作有（）。 eRAN6.1版本基站配置的UMPT,近端维护登录用户名和密码默认为（）

WiMax技术及其Qos调度算法的研究

之外，轮询分配是最简单的调度算法之一。它按
表２Ｗｉｘ的Ｑｏ调度业务使用比较ＭａＳ
调度业务
类型
业务特性固定速率实对数据业
保证机制Ｂ周期性提供固定大小的数ｓ据授权突发
技经济市场
２Ｗｉ）的ＱｏＭａ（Ｓ机制
ｗｉａ提供ＱＳＭ）【ｏ的基本机制是将通过ＭＣ口发送的包Ａ接与传输ＣＤ标识的业务流相关联，Ｉ使得该数据包获得该服务流
的ＱＳｏ支持。一个业务流是数据包的单向流，具有特定的ＱＳｏ。移动站（）ＭＳ和基站（Ｓ根据为业务流定义的ＱＳ参数集合来Ｂ）ｏ提供ＱＳ服务。ｏＷｉｘ的ＭＡＭａＣ层ＱＳ主要有三方面的作用［ｏ５１。首先，它通
机制
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可变速率实时业务
Ｂｓ有规律的为ｓｓ提供发送带需要消耗带宽请求萃轮询时乜宽请求的传输机会延（对时延保证）应
列，这样是为了避免行头（Ｌ阻塞。然而，ＨＯ）可以优化队列和减少需求队列数。接下来，基于ＱＳ参数和一些额外的信息，ｏ如信道状态情况等，ＬＢＤ — Ｓ调度器决定哪一个队列提供服务和决定有多少个服务数据单元应该被传送给ＭＳ。
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过最初的服务流创建并对服务流的ＱＳ参数进行配置。第二，ｏ是对服务流的动态管理，包括动态业务流增加（ｓ、ＤＡ）动态业务流删除（Ｓ）ＤＤ和动态业务流修改（Ｓ）三，ＤＣ。第在通信过程中对ＭＣ的数据包进行分类，并依据服务流的类别区分优先级调Ａ度，实现了将ＱＳ机制内置于ｗｉｘＭＡｏＭａＣ层协议内部。ＩＥ８２１义了五种ＱＳ服务类型：主动授权业务ＥＥ０．６定ｏ（Ｇ）实时轮询业务（Ｓ、ＵＳ、ａ）加强实时轮询业务（ｎＳ、ｅＰ）非实时轮询业务（ｎＳ、ｎＰ）尽力服务业务（Ｅｏ这些业务调度业务都有Ｂ自己ＱＳｏ参数，在表２中对它们进行了比较。ＵＳ用于传输固Ｇ定速率的实时业务，如Ｔ／１以及没有静默压缩的ＶＩ，ｓ１ＥｏＰ等Ｂ周期性地为其提供固定长度的带宽授权。它的ＱＳ要求最高，ｏ包括最大允许速率、最大时延、抖动等。ｒＳ用于支持可变速率ｔＰ实时业务，为满足动态变化的业务需求而设计。Ｂ是ｓ为它提供周期性的单播轮询请求机会，让用户站（ｓ提出带宽请求，ｓ）然后Ｂｓ进行带宽的授权。它的主要ＱＳ数为最小保证速率、ｏ参最大允许速率、最大时延等。ｅｔＳ是ＵＳ和ｒＳ的折衷，ｒＰＧｔＰ通过主动授权的方式提供带宽授权，但是ｅｔＳ与ＵＳ比，ｒＰＧ相前者长度是可变的，后者是固定的。它的ＱＳ参数与ｒＳ同。ｎＰｏｔ相ＰｎＳ支持变长分组的非实时业务，如ＦＰＢ提供周期较长的单播请求ｒ，ｓ机会，也可以使用竞争请求机会，ｏ参数主要包括最小保证速ＱＳ率、最大允许速率。ＢＥ支持尽力而为业务，Ｅｍａ，如 — ｉ没有最小ｌ速率和时延要求。物种业务的优先级从高到低依次为

hrrn(高响应比优先算法)例题带权平均周转时间

hrrn(高响应比优先算法)例题带权平均周转时间文章标题：深度解析hrrn(高响应比优先算法)：例题和带权平均周转时间在计算机科学领域，调度算法是非常重要的一部分，它决定了计算机系统中各个任务的执行顺序和优先级。

其中，hrrn(高响应比优先算法)作为一种常用的调度算法，具有较高的实用性和性能。

本文将对hrrn 调度算法进行深入的解析，并通过例题和带权平均周转时间来说明其使用方法和效果。

1. hrrn调度算法简介hrrn调度算法是一种基于响应比的优先级调度算法，其核心思想是根据任务的等待时间和执行时间来计算响应比，以确定下一个执行的任务。

在hrrn算法中，响应比的计算公式为 (等待时间 + 执行时间) / 执行时间，响应比越高的任务，优先级越高，被优先执行。

2. hrrn调度算法的优势相较于其他调度算法，hrrn算法具有以下优势：- 不会出现饥饿现象：因为hrrn算法考虑了任务的等待时间，可以有效避免长时间等待的任务被忽视的情况。

- 优先级平衡：hrrn算法根据任务的等待时间和执行时间来计算响应比，能够较好地平衡任务的执行顺序，使得高响应比的任务得到优先执行。

3. 例题分析接下来，通过一个例题来具体分析hrrn调度算法的应用。

假设有三个任务，它们的执行时间分别为2、4、6个时间单位，到达时间分别为0、2、4个时间单位。

根据hrrn调度算法，我们来计算各个任务的响应比。

任务1：到达时间0，执行时间2，等待时间0，响应比= (0+2)/2 = 1.0任务2：到达时间2，执行时间4，等待时间2，响应比= (2+4)/4 = 1.5任务3：到达时间4，执行时间6，等待时间4，响应比= (4+6)/6 = 1.67根据响应比的计算结果，任务3的响应比最高，因此被选为下一个执行的任务。

接着是任务2，最后是任务1。

这样，就实现了任务的有序执行，且避免了饥饿现象。

4. 带权平均周转时间的计算在了解hrrn调度算法的具体应用后，我们还可以通过计算带权平均周转时间来评估该算法的性能。

5G通信系统中的调度算法与资源分配策略

5G通信系统中的调度算法与资源分配策略随着技术的不断发展，移动通信系统正在迎来一次巨大的变革。

第五代移动通信系统（5G）作为下一代移动通信技术的代表，为人们提供了更快、更稳定的无线网络连接。

在5G通信系统中，调度算法和资源分配策略发挥着至关重要的作用，以确保网络能够高效地分配资源，并提供优质的通信服务。

调度算法是指在多用户同时访问通信系统时，确定哪个用户在什么时候使用资源的方法。

有效的调度算法可以最大化系统容量、提高用户体验和网络性能。

一种常见的调度算法是基于“资源块”（Resource Block, RB）的分配。

资源块是5G通信系统中的最小资源单位，可以被用于传输一个时隙（Time Slot）的数据。

调度算法可以根据用户请求的数据量、信道质量和网络负载等因素，动态地分配资源块给不同的用户。

通过考虑这些因素，调度器可以保持公平的资源分配，同时最大化系统的吞吐量。

此外，混合自适应调度算法也是5G通信系统中的重要调度策略。

该算法基于网络的负载情况和信道质量，动态地调整资源分配策略。

例如，在网络拥塞的情况下，调度器可以减少用户的资源分配，以减轻网络负载，保持整体的性能稳定。

同时，在信道质量较好的情况下，调度器可以增加用户的资源分配，以提高用户体验。

另外，还有基于优先级的调度算法可以根据不同用户的优先级级别来分配资源。

这种算法可以优先满足高优先级用户的需求，确保重要数据的及时传输。

通过调整不同用户的优先级，调度器可以灵活地处理用户的不同需求，提供定制化的服务。

在资源分配策略方面，5G通信系统采用多小区和小区间干扰协调技术，以优化资源分配。

这些：技术可以通过资源共享等方式，降低小区间的干扰，从而提高系统容量和用户体验。

同时，5G通信系统还采用了基于波束赋形技术的资源分配策略。

这种技术可以将天线的波束指向特定用户，提供更高的信号质量和更低的干扰。

此外，为了提高资源的利用效率，5G通信系统还采用了动态频谱分配的策略。

qos队列调度算法研究及应用

qos队列调度算法研究及应用QoS (Quality of Service)队列调度算法是一种在交换节点上应用的机制，这种机制可以实现队列的优先级调度，增强网络的QoS保证能力。

既可以给实时流带来低延迟的吞吐量，也可以给非实时流带来适量的带宽。

队列调度算法的目的是通过合理的调度策略，使网络资源的分配更加公平，能够保证给各种类型的流实现可预测的质量。

研究QoS调度算法的主要目的是提高网络服务质量，而研究具体算法旨在解决网络质量问题。

常用的QoS队列调度算法有Weight Fair Queuing（WFQ）、Virtual Clock（VC）等。

WFQ算法基本思想是，在网络节点上通过对队列中流量带宽数量进行计算，实现对流量的优先级调度，从而提高网络资源的利用率。

该算法中使用了流调度的虚拟时钟技术，这种技术可以实现多用户同时使用网络中的资源，把真实时间和虚拟时间关联起来，确定每个用户在虚拟时钟中的上下文，通过调整系统参数，调整每个用户在虚拟时钟中的位置，以实现质量保障。

Virtual Clock算法是一种把传输物理层、网络层和传输层联系在一起的机制，它可以把传输速率转换到流量管理领域，为QoS保证提供一种解决方案。

算法的具体实现是使用一个有状态的令牌桶作为时钟，根据每个流的传输速率，将令牌桶对每个流的传输进行控制，实现每个流传输的QoS规定。

应用QoS队列调度算法可以保证网络资源的公平分配，提高网络服务质量。

目前，QoS队列调度算法应用较为广泛，主要应用在无线传输技术、服务流技术、数据传输和路由等领域。

QoS队列调度算法对实现有效的流量控制具有重要作用。

同时，这种算法在智能网络中也有重要的作用，可以实现路由优化、多媒体流的确认以及实时任务的优先调度。

算任务调度算法

算任务调度算法任务调度算法有很多种，以下是一些常见的任务调度算法：1. 先到先服务算法（FCFS）：也被称为FIFO，CPU按照进程的到达顺序处理进程，进程运行到自己放弃占用CPU。

这个调度策略既可以支持抢占也可以不支持抢占。

2. 最短工作优先算法（SJF）：这个算法同样既可以支持抢占也可以不支持抢占。

该算法可以最小化地缩短每个进程的等待时间。

它可以在批处理系统中比较容易实现，因为该系统的CPU时间是可以提前知道的。

因此，它不可以在交互式系统中运行。

在这个算法中，处理器需要提前知道进程会被分配多少CPU时间。

3. 基于优先级的调度算法：基于优先级的调度算法一般上是不支持抢占的，也是在批处理系统中最常见的调度算法之一。

4. 轮转法：轮转算法是所有调度算法中最简单也最容易实现的一种方法。

轮转法简单地在一串节点中线性轮转，平衡器将新请求发给节点表中的下一个节点，如此连续下去。

这个算法在DNS域名轮询中被广泛使用。

但是简单应用轮转法DNS转换，可能造成持续访问同一节点，从而干扰正常的网络负载平衡，使网络平衡系统无法高效工作。

轮转法典型适用于集群中所有节点的处理能力和性能均相同的情况，在实际应用中，一般将它与其他简单方法联合使用时比较有效。

5. 加权法：加权算法根据节点的优先级或权值来分配负载。

权值是基于各节点能力的假设或估计值。

加权方法只能与其他方法合用，是它们的一个很好的补充。

6. 散列法：散列法也叫哈希法（Hash），通过单射不可逆的Hash函数，按照某种规则将网络请求发往集群节点。

以上信息仅供参考，具体使用哪种任务调度算法需要根据实际情况来决定。

wfq权重调度算法

wfq权重调度算法WFQ（Weighted Fair Queueing，简称WFQ）是一种用于流量调度的算法，它在计算机网络中实现有效的资源利用和公平的带宽分配。

WFQ通过为每个数据流分配一个虚拟时钟，并按照时钟的进度来完成流量调度。

在WFQ中，每个数据流被赋予一个权重，权重通常基于数据流的需求、重要性或优先级。

权重用于确定每个数据流的带宽分配比例。

在调度过程中，WFQ根据权重为每个数据流分配带宽，权重较高的数据流将获得更多的带宽。

WFQ算法基于虚拟时钟技术，每个数据流都有自己的虚拟时钟，时钟的进度决定了数据包的发送顺序。

当数据包到达时，根据其所属数据流的权重和虚拟时钟的进度，确定该数据包的发送顺序。

这种调度机制确保了权重较高的数据流能够获得更多的传输机会，从而实现公平的排队和传输。

WFQ的优点包括：1. 公平性：WFQ为不同数据流分配不同的权重，权重较高的数据流将获得更多的带宽，保证了不同数据流的公平性。

2. 灵活性：WFQ可以根据实际需求为数据流动态调整权重，适应不同的网络环境和流量负载。

3. 高效性：WFQ能够有效地利用网络资源，保证各个应用程序获得公平的带宽分配，提高了网络的利用率。

然而，WFQ也存在一些缺点：1. 计算复杂度：WFQ需要为每个数据流计算虚拟时钟和权重比例，增加了计算的复杂度。

2. 精确性：WFQ的权重分配可能无法完全准确地反映每个数据流的实时需求和优先级。

3. 带宽利用率：在某些情况下，WFQ可能会导致带宽的浪费，例如当某个数据流的带宽需求较低时，其剩余的带宽可能无法被其他数据流充分利用。

总的来说，WFQ是一种有效的流量调度算法，它通过权重的分配来实现公平性和灵活性，适用于不同的网络环境和流量负载。

虽然存在一些缺点，但在实际应用中可以根据具体情况进行优化和改进。

cfs公平调度算法解读

cfs公平调度算法解读CFS（Completely Fair Scheduler）是一种公平调度算法，主要用于操作系统中的进程调度。

它的目标是为每个进程提供公平共享CPU时间。

CFS算法基于红黑树数据结构来管理进程的运行时间。

每个进程被赋予一个权重（weight），用于衡量其优先级。

权重越高的进程会被分配更多的CPU时间。

CFS算法通过以下步骤进行进程调度：1. 定义进程的虚拟运行时间（virtual runtime），以纳秒为单位。

该值表示进程已经运行的时间，并根据进程的权重进行调整。

2. 维护一个红黑树来管理所有进程，其中每个进程的虚拟运行时间作为键。

这样可以方便地找到虚拟运行时间最小的进程。

3. 当一个进程运行时，算法会根据进程的权重和已运行时间来更新其虚拟运行时间。

4. 在每个时间片结束时，选择虚拟运行时间最小的进程来运行。

5. 在发生进程切换时，更新每个进程的虚拟运行时间。

CFS算法的优点是能够公平地分配CPU时间给所有进程，避免某些进程长时间占用CPU而导致其他进程不能运行的情况。

它还能够根据进程的权重来调整优先级，使得高优先级的进程能够获得更多的CPU时间。

然而，CFS算法也存在一些缺点。

例如，在大规模的多核系统中，红黑树的管理和维护可能会导致较大的开销。

此外，如果有很多进程具有相同的权重，调度器可能会频繁地进行进程切换，从而增加系统开销。

综上所述，CFS算法是一种公平调度算法，能够合理地分配CPU时间给所有进程。

然而，它也存在一些性能上的问题，需要在实际应用中进行权衡和优化。

cfs调度算法原理

CFS调度算法1. 概述CFS（Completely Fair Scheduler）是Linux操作系统中的一种调度算法，它是基于红黑树实现的一种公平调度算法。

CFS调度算法的目标是使所有任务获得公平的CPU时间片，并且能够按照任务的优先级进行合理分配。

CFS调度算法是Linux内核默认的调度算法，从2.6.23版本开始引入。

2. 原理CFS调度算法主要通过动态权重和虚拟运行时间来实现公平调度。

2.1 动态权重CFS将每个进程看作一个红黑树节点，该节点的虚拟运行时间（virtual runtime）与进程优先级成正比。

虚拟运行时间表示进程在CPU上使用的时间。

通过动态权重机制，CFS给予不同优先级的进程不同数量的CPU时间片。

动态权重由以下公式计算：weight = (MAX_WEIGHT * priority) / (MIN_PRIORITY * NICE_0_LOAD)其中，MAX_WEIGHT是最大权重值，MIN_PRIORITY是最小优先级值（较高数值表示较低优先级），NICE_0_LOAD是普通优先级进程相对于最高优先级进程所占用的CPU时间片比例。

通过动态权重机制，CFS实现了对优先级较高的进程分配更多的CPU时间片，从而提高了系统的响应速度。

2.2 虚拟运行时间虚拟运行时间是指进程在红黑树中所占用的节点上已经运行的时间。

CFS通过维护进程的虚拟运行时间来实现公平调度。

当一个进程被选中运行时，CFS会根据该进程在红黑树中所占用节点上的虚拟运行时间与其权重进行比较。

如果该进程的虚拟运行时间小于其权重，则将其放入运行队列，并执行一段时间。

否则，将该进程重新插入红黑树，并选择下一个节点进行执行。

通过维护虚拟运行时间，CFS保证了每个进程都能按照其权重获得公平的CPU时间片。

3. 调度流程CFS调度算法具体的调度流程如下：1.初始化：创建一个红黑树作为调度器中所有任务的数据结构。

2.选择任务：从红黑树中选择一个虚拟运行时间最小且优先级最高的任务。

基于公平原则的调度算法

基于公平原则的调度算法随着计算机技术的发展和应用的普及，人们对于系统性能和用户体验的需求也越来越高。

在多用户环境下，如何公平地分配资源，使每个用户都能够得到合理的服务，成为了一个重要的问题。

基于公平原则的调度算法应运而生。

基于公平原则的调度算法旨在实现资源的公平分配，使得每个用户都能够按照其需求获得相应的服务。

这里的资源可以是计算机的CPU、内存等硬件资源，也可以是网络带宽、磁盘空间等软件资源。

公平的调度算法可以提高系统的整体性能，减少资源浪费，同时增强用户的满意度。

在基于公平原则的调度算法中，最常用的算法之一是公平队列调度（Fair Queueing）。

公平队列调度通过将用户的请求分配到不同的队列中，然后按照一定的规则依次从各个队列中取出请求进行处理，从而实现资源的公平分配。

这种调度算法可以确保每个用户都能够按照其请求的先后顺序得到服务，避免了某些用户长时间等待而无法及时得到响应的情况。

除了公平队列调度算法，还有其他一些常用的基于公平原则的调度算法，如公平份额调度（Fair-share Scheduling）、公平比例公平调度（Proportional Fair Scheduling）等。

这些算法都以公平为原则，通过合理分配资源，使得每个用户都能够得到相应的服务。

其中，公平份额调度算法根据用户的优先级和资源需求，为每个用户分配一定的资源份额，从而实现资源的公平分配；公平比例公平调度算法则根据用户的需求和系统的负载情况，动态调整用户的服务比例，使得每个用户都能够得到相应的服务。

基于公平原则的调度算法在实际应用中具有广泛的应用场景。

例如，在云计算环境下，用户通过云服务提供商租用计算资源，而云服务提供商需要公平地为每个用户提供资源。

基于公平原则的调度算法可以确保每个用户都能够按照其需求得到相应的资源，避免了某些用户过度占用资源而导致其他用户无法得到服务的情况。

在设计和实现基于公平原则的调度算法时，需要考虑多个因素，如用户的优先级、资源的需求和系统的负载情况等。

cfs公平调度算法解读

cfs公平调度算法解读CFS（Completely Fair Scheduler）是Linux内核中的一种公平调度算法，它的目标是实现对多个进程的公平调度，确保每个进程都能够公平地获得CPU的使用权。

CFS算法的设计理念是基于时间片的概念，通过动态调整时间片的长度来实现公平调度。

CFS算法的核心思想是将CPU的使用权分配给进程的虚拟运行时间（virtual runtime）最小的进程。

虚拟运行时间是一个相对概念，它表示进程在理想情况下应该获得的CPU时间。

CFS算法通过不断地更新进程的虚拟运行时间，使得每个进程都能够按照其应有的比例获得CPU的使用权。

CFS算法的实现主要依赖于红黑树这种数据结构。

红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它能够在O(log n)的时间复杂度内完成插入、删除和查找操作。

CFS算法将所有的进程按照虚拟运行时间的大小顺序插入到红黑树中，每次选择虚拟运行时间最小的进程来执行。

CFS算法通过动态调整时间片的长度来实现公平调度。

时间片的长度取决于进程的优先级和进程的虚拟运行时间。

优先级较高的进程会获得较长的时间片，而虚拟运行时间较小的进程也会获得较长的时间片。

这样一来，优先级较高的进程和虚拟运行时间较小的进程都能够更频繁地获得CPU的使用权，从而实现了公平调度。

CFS算法还引入了一个概念叫做“实时性”。

实时性是指进程在一段时间内获得CPU的使用权的比例。

CFS算法通过不断地调整时间片的长度，使得每个进程的实时性都能够接近其应有的比例。

这样一来，每个进程都能够在一定程度上满足其对CPU的需求，从而实现了公平调度。

CFS算法的公平性是相对的，它并不能保证每个进程都能够完全公平地获得CPU的使用权。

因为在实际情况下，还有其他因素会影响进程的运行，比如I/O操作、中断处理等。

但是CFS算法能够尽量地保证每个进程都能够按照其应有的比例获得CPU的使用权，从而实现了相对公平的调度。

总之，CFS公平调度算法是Linux内核中的一种公平调度算法，它通过动态调整时间片的长度来实现对多个进程的公平调度。