Delay Bounds for Networks with Heavy-Tailed and Self-Similar Traffic
我们提供了上界的端到端的积压和延迟在网络中的重尾和自相似的流量。分析如下的网络演算的方法，其特征在于由包络函数和服务的服务曲线描述的流量。本文的一个关键贡献是推导出重尾自相似到达过程的概率样本路径界，这是由一个合适的包络表征，被称为"htss路径"。我们推导出一个重尾服务曲线的整个网络路径上的每个节点的服务时，其特征在于重尾服务曲线。我们得到的积压和延迟界限的特点是由一个HTSS信封和接收服务的厚尾服务曲线。推导出的性能界限是非渐近的，因为它们不假设一个稳态，大缓冲区，或许多来源制度。我们还探讨了延迟增长的规模作为路径长度的函数。附录中包含了高斯尾部分布的自相似流量的分析。
2009-11-19 cs.NI cs.PF
RL-QN: A Reinforcement Learning Framework for Optimal Control of Queueing Systems
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
随着信息技术的快速发展，网络系统变得越来越复杂，因此底层系统动力学往往是未知的或难以描述的。找到良好的网络控制策略对于实现期望的网络性能（例如，高吞吐量或低延迟）。在这项工作中，我们考虑使用基于模型的强化学习（RL）学习的最优控制政策，使网络的平均作业延迟（或相当于平均队列积压）最小化。然而，RL中的传统方法无法处理网络控制问题的无界状态空间。为了克服这一困难，我们提出了一种新的算法，称为强化学习的嵌入式网络（RL-QN），它适用于基于模型的RL方法的状态空间的有限子集，而应用一个已知的稳定政策的其余状态。我们建立了RL-QN下的平均排队积压与适当构造的子集可以任意接近的最优结果。我们评估RL-QN在动态服务器分配，路由和切换问题。仿真结果表明，RL-QN能有效地最小化平均排队积压。
2022-04-07 cs.LG cs.PF
Impact of Packetization on Network Calculus Analysis
本文通过反例揭示忽略分组化会使TSN和DetNet中常用服务曲线及性能界限出错，并将分组化效应纳入服务模型以推导修正结果。
2025-09-21 cs.NI cs.PF
Beyond Virtual Delay: Improving Packet Delay Bound in Network Calculus
Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学）
本文指出经典虚拟延迟界过于保守，提出一种仅基于到达曲线和服务曲线的新数据包延迟界，在漏桶到达曲线和速率-延迟服务曲线下严格优于经典界，并在时间敏感网络中验证。
2026-06-12 cs.NI cs.PF
DART: Aiming for Tail-Delay Control in Reconfigurable Networks
Hasso-Plattner-Institute Internet Technologies and Softwarization（哈索·普拉特纳研究所互联网技术与软件化）
针对可重构网络尾延迟控制问题，提出机会性承诺策略DART，在6种应力拓扑下其P99逗留时间较最强基线低达23%，适配异构等重构时间场景。
2026-09-02 cs.PF
Performance bounds in wormhole routing, a network calculus approach
提出了一种基于虫洞路由规则的前馈网络性能边界演算模型。我们感兴趣的是确定最大的端到端的延迟和积压的消息或数据包从源节点到目的地节点，通过网络中的一个给定的虚拟路径。我们的目标是给出一个计算性能界限的网络演算方法。首先，我们提出了一个新的概念的曲线，我们称之为包曲线。当允许长度不同时，曲线允许对给定数据流的分组长度的约束进行建模。其次，我们使用这个新的概念，提出了一种方法来计算剩余服务的数据流下的非抢占式服务的纪律。第三，我们建立了一个二进制交换机（有两个输入端口和两个输出端口），其中数据是根据虫洞纪律。我们提出了我们的方法来计算剩余的服务，并推导出最坏情况下的界限通过虫洞二进制交换机的流量。最后，我们用数值例子说明了这种方法，并展示了如何将其扩展到前馈网络。
2010-08-03 cs.NI cs.PF math.OC
Performance Bounds for Multiclass FIFO in Communication Networks: A Deterministic Case
多级FIFO用于通信网络中，例如输入交换路由器/交换机和无线网络。对于在这样的网络中提供服务保证的关注，至关重要的是要有分析结果，例如边界，多类FIFO的性能。令人惊讶的是，文献中很少有这样的结果。本文致力于填补这一空白。具体而言，一个单跳确定性的情况下进行了研究，延迟和积压的界限推导出，除了保证率和服务曲线特征，可以利用扩展到网络的情况下的分析。
2013-06-20 cs.PF
Deficit Round-Robin: A Second Network Calculus Analysis
缺陷轮循（DRR）是一种广泛使用的调度算法，它提供可变长度分组的公平调度。Boyer等人发现了DRR最差情况延迟的界限，他使用了严格的网络演算方法，并通过凸严格服务曲线来表征由一个感兴趣的流获得的服务。这些边界没有对干扰业务做任何假设，因此当干扰业务受到某些到达曲线的约束时，这些边界是悲观的。对于这种情况，提出了两项改进建议。前者，由Soni等人，使用来自半严格启发式的校正项;不幸的是，这些界限是不正确的，正如我们展示的反例。后者，由Bouillard，严格推导出凸严格的服务曲线DRR帐户的到达曲线的干扰流量的限制。在本文中，我们从两个方面改进了这些结果。首先，我们推导出一个非凸的严格的服务曲线DRR，提高博耶等人。当没有到达的干扰流量的限制。其次，我们提供了一个迭代法，以改善任何严格的服务曲线（包括Bouillard的）时，有到达的干扰流量的限制。到目前为止，我们的研究结果提供了DRR最著名的最坏情况下的延迟界限。它们是用伪逆方法得到的。
2021-06-02 cs.PF
Enhancing Performance Bounds of Multiple-Ring Networks with Cyclic Dependencies based on Network Calculus
具有循环依赖的环网络的性能界的收紧问题在文献中仍然是一个公开的问题。在本文中，我们解决了这样一个具有挑战性的问题的基础上网络演算。首先，我们回顾了传统的定时方法在该地区，并确定其主要局限性，在延迟界限悲观。之后，我们引入了一个新的概念，称为仅在收敛点（PMOC）支付多路复用，以克服这些限制。PMOC考虑了沿流路的流序列化现象，仅在收敛点处支付干扰流的突发。在这种概念下的有保证的端到端服务曲线已被定义和证明为单环和多环网络，以及在任意和固定优先级复用。单和多环网络的计算延迟界限的灵敏度分析进行相对于各种流量和网络参数，和它们的紧密性进行评估比较，可实现的最坏情况下的延迟。一个显着的增强的延迟界限，从而网络资源的效率和可扩展性，突出显示在我们的建议，参考传统的方法。最后，PMOC方法的效率，以提供定时保证的情况下，一个现实的航空电子应用得到证实。
2018-06-06 cs.NI cs.PF
A Basic Result on the Superposition of Arrival Processes in Deterministic Networks
时间敏感网络（TSN）和确定性网络（DetNet）是新兴的标准，以实现此类网络中的确定性，延迟关键通信。这自然（重新）引起人们对网络演算理论（NC）的注意，因为那里已经开发了一套丰富的延迟保证分析结果。人们可以预期，这些现有的网络演算结果将立即被TSN和DetNet采用。然而，TSN和DetNet中采用的流量规范与NC中的流量模型之间的根本差异使得这很困难，更不用说NC中存在长期的开放挑战了。为了解决这些问题，本文考虑了基于到达时间函数的最大加NC流量模型。特别地，对于前者，证明了TSN / DetNet和NC流量模型之间的映射。对于后者，发现并证明了基于到达时间函数的NC流量模型的叠加性。吸引人的是，证明的叠加属性显示了一个明确的类比与一个著名的对应流量模型在NC。这些结果有助于TSN / DetNet网络的延迟保证分析的系统理论的发展迈出了重要的一步。
2018-09-30 cs.PF
Network Calculus Bounds for Time-Sensitive Networks: A Revisit
本文重新审视时间敏感网络的网络演算边界，指出基础 min-plus 服务模型常忽视分组化效应，为此引入结合 min-plus 与 max-plus 分支的集成分析方法，扩展出 $g^{x}$-server 模型以推导出改进的服务与延迟边界。
2024-03-20 cs.NI cs.PF
Quality and Cost of Deterministic Network Calculus - Design and Evaluation of an Accurate and Fast Analysis
网络是现代安全关键系统的组成部分，认证要求为数据传输提供保证。确定性网络演算（DNC）可以计算数据流端到端延迟的最坏情况。DNC结果的精度不断提高，产生了两个DNC分支：经典的代数分析和最近的优化分析。基于优化的分支为紧边界提供了理论解决方案。然而，它的计算成本随着网络规模呈指数增长（可能是超级）。因此，提出了一种以精度和计算成本为代价的启发式优化公式。在本文中，我们挑战基于优化的DNC与一个新的代数DNC算法。我们证明：（i）目前没有优化公式与网络规模以及（ii）代数DNC可以在精度和计算成本这两个方面都有很大的改进。为此，我们贡献了一种新的DNC算法，转移到代数DNC的最佳可达到的延迟范围的优化搜索。它实现了高度的准确性，我们的新效率改进大大降低了分析成本。在大量的数值实验中，我们观察到我们的延迟界限平均仅偏离基于优化的延迟界限1.142%，而计算时间同时减少了几个数量级。
2017-05-16 cs.NI cs.PF
Modelling on the Guaranteed QoS for Wireless Sensor Networks: A Network Calculus Approach
无线传感器网络是近十年来新兴的高技术领域之一。它们的实时应用要求提供有保证的服务质量（QoS）。本文的主要贡献是一个系统框架和保证QoS模型，适合于无线传感器网络。为此，我们开发了一个基于虚拟缓冲区共享的传感器节点模型，并提出了一个两层调度模型，使用网络演算。在此基础上，给出了一个QoS保证模型，包括缓冲队列长度/时延/有效带宽的上界，单跳/多跳时延/抖动/有效带宽的上界。数值结果表明，系统框架和保证QoS模型对于不同类型的流（包括自相似业务流）具有可扩展性，并且流量调节器参数和传感器节点服务曲线对它们有影响。我们的建议导致缓冲区尺寸，保证QoS的支持和控制的无线传感器网络。
2011-04-24 cs.NI cs.PF
A Non-stationary Service Curve Model for Performance Analysis of Transient Phases
目前已知用于各种相关封装系统的稳态解决方案，从排队论、有效带宽和网络演算。另一方面，在瞬态阶段期间的行为在很小程度上被理解，因为其分析带来了重大挑战。然而，考虑到大多数短寿命流，具有不同原因的瞬态效应（例如TCP慢启动、无线网络中的睡眠调度或蜂窝网络中的信令）是主要的。本文提出了一种通用的再生服务过程模型来描述系统的瞬态行为。该模型导致了一个概念的非平稳服务曲线，可以方便地集成到框架的随机网络演算。我们推导出各自的睡眠调度模型，并显示了显着的影响瞬态阶段的积压和延迟。我们还考虑测量方法，估计服务的一个未知的系统从选定的探测流量的观察。我们发现，流行的速率扫描方法不能很好地恢复过渡阶段的服务。这种限制是根本性的，因为它是由非固定服务曲线的非凸性解释的。第二个关键的困难被证明是由于网络服务过程的超可加性。我们设计了一种新的两阶段探测技术，首先确定一个最小的模式的探测流量。此探测器用于获得对未知瞬态服务的准确估计。
2015-06-15 cs.NI cs.PF
Stochastic Network Calculus with Localized Application of Martingales
本文通过将鞅分析与基于仅一次支付复用性质的随机网络演算结果相结合，提高了随机网络演算对网络中端到端时延等性能界限的计算准确性，并展示了一类可受益的非平凡网络，验证了所得界限比传统方法更紧致。
2024-01-18 cs.PF math.PR
Improving Performance Bounds for Weighted Round-Robin Schedulers under Constrained Cross-Traffic
加权轮询（WRR）是一种有效的，但特别容易实现的数据包调度器。在WRR的实施，交织加权轮循，略有修改，已被提出作为一个增强的初始版本，并已在最近进行了调查。网络演算是一个通用的框架来建模和分析这样的网络路由器。通过这种方式，可以推导出网络性能指标的理论上限，如延迟或积压。在我们以前的工作中，我们推导出的性能界限表明，这两个循环的变种属于一类称为带宽共享政策;然而，由于证明是不完全的，因此我们不能得出循环调度器是带宽共享策略的结论（在可变数据包大小下）。为此，在随后的勘误表中，我们引入所谓的资源隔离策略，并将循环调度器示为该类的成员。我们首先介绍我们在[CNS 22 -1]中发表的原创作品，然后是更正之前提到的缺点的错误。在我们的勘误表中，与[CNS 22 -1]相比，我们提供了稍微差一点的延迟界限;然而，在我们所有的实验中，它们显著优于最新技术水平。
2022-12-12 cs.NI cs.PF
Stochastic Service Curve and Delay Bound Analysis: A Single Node Case
考虑具有恒定容量（以bps为单位）的分组交换网络节点，其中每个流内的分组以先进先出（FIFO）方式被服务。虽然这个单节点系统可能是最简单的计算机通信系统，其随机服务曲线表征和独立的情况下，随机网络演算（snetcal）的分析仍然是基本的，许多关键问题仍然令人惊讶的开放。具体来说，当输入是一个单一的流，什么随机服务曲线和延迟边界的节点提供？当所考虑的流与另一个流共享节点时，节点向所考虑的流提供什么样的随机服务曲线和延迟界限，如果两个流是独立的，这种独立性可以被利用吗？本文的目的是为这些基本问题提供答案。
2013-03-12 cs.NI cs.PF
Statistical Delay Bound for WirelessHART Networks
在本文中，我们提供了一个无线工业网络的性能分析框架，推导出服务曲线和延迟违规概率的界限。为了这个目的，我们使用（min，x）随机网络演算以及最近提出的递归公式的端到端的延迟绑定的无线异构网络。导出的结果映射到过程自动化中使用的WirelessHART网络，并通过仿真进行验证。除了WirelessHART，我们的研究结果可以应用于任何无线网络的物理层符合IEEE 802.15.4标准，而其MAC协议采用TDMA和信道跳频，如ISA100.11a或TSCH为基础的网络。所提供的延迟分析是特别有用的，在网络设计阶段，提供进一步的研究潜力，在QoS约束的无线工业网络的最佳路由和电源管理。
2016-07-27 cs.NI cs.PF
Service Modeling and Delay Analysis of Packet Delivery over a Wireless Link
对于无线链路上的分组传递的延迟分析，引入了几个新的想法。一种是构造等效的$G/G/1$无损耗路由模型以简化分析，通过利用从测量获得的分组出错率、分组服务时间和分组丢失率的经验模型来实现。第二种是利用经典的排队论结果来近似平均时延。对于时延分布的估计，利用了新发展的随机网络演算（SNC）理论，形成了第三种思想。为了使这个SNC为基础的分析，随机服务曲线表征的链接，依赖于从经验模型获得的数据包服务时间模型。聚焦链路是802.15.4无线链路。在广泛的设置下进行了广泛的实验研究。实验结果验证了所提出的思想。验证结果表明，所提出的方法，结合经验和分析模式，是有效的服务建模和延迟分析。这表明了一个综合的方法，现在发现以前，定量的了解通过无线链路的数据包传输的延迟性能。
2022-08-04 cs.NI cs.PF
