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AIMD算法在公平性收敛中的应用分析


□ 戴 航 慕德俊 张慧翔

  (西北工业大学 自动化学院, 西安 710072)
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  摘要:
  系统地分析了AIMD(addictive increase multiplicative decrease)算法在拥塞控制过程的公平性收敛中的应用,包括分布式动态资源分配模型、公平性指标函数、应用于公平性收敛的AIMD算法以及公平性收敛动力学分析等问题。
  关键词:拥塞控制; 公平性; 动态资源分配; 加增乘减算法; 公平性收敛; 动力学分析
  中图分类号:TP311文献标志码:A
  文章编号:10013695(2009)03106303
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  Analysis of AIMD algorithm to fairness convergence
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  DAI Hang, MU Dejun, ZHANG Huixiang
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  (College of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)
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  Abstract:
  This paper analyzed the application of AIMD(addictive increase multiplicative decrease) algorithm to the fairness convergence of congestion control process systematically, including the model of distributed dynamical resource management, the fairness index function, AIMD algorithm for the fairness convergence and the dynamical analysis of fairness convergence.
  Key words:congestion control; fairness;dynamical resource management; AIMD algorithm;fairness convergence;dynamical analysis
  
  Internet的拥塞控制协议主要有两种性能指标,即有效性和公平性[1]。对于Internet这样的开放巨系统,广大用户的公平性是非常重要的;再者,Internet的公平性问题是与Internet的QoS保障问题密切相关。因此,近年来对Internet公平性问题的研究日益增多[2~4]。文献[2]较早地提出了采用AIMD算法处理公平性问题,但仅限于静态分析,对于更为重要的公平性收敛的动态分析未予涉及。文献[3]采用MIMD(multiplicative increase multiplicative decrease)算法处理公平性问题。本文系统地分析了AIMD算法在拥塞控制过程的公平性收敛中的应用。 ......
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