Augmented Backpressure for Decentralized Management of Agentic Networks
The George Washington University（乔治华盛顿大学）
该研究针对智能体基础模型服务网络的控制缺口，提出记忆增强背压（MABP）框架，通过联合建模队列与上下文记忆动态，扩大稳定区域并提供性能保证，实现分布式管理。
2026-08-04 cs.NI
Link-Sharing Backpressure Routing In Wireless Multi-Hop Networks
本文提出MaxU链路共享方法，改进无线多跳网络中SP-BP路由的性能，缓解最后数据包问题并提升网络容量。
2025-12-10 cs.DC cs.NI cs.SY
Loop-Free Backpressure Routing Using Link-Reversal Algorithms
背压路由策略被认为是吞吐量最优策略，其支持数据网中的任何可行的业务需求，但是当分组穿过网络中的环路时可能具有较差的延迟性能。在本文中，我们研究了无环背压路由策略，转发数据包沿有向无环图（DAG），以避免循环问题。这些策略使用链路反转算法来改进DAG，以便支持任何可实现的业务需求。对于一个单一的商品网络，我们证明了一个DAG，支持一个给定的交通需求，可以找到有限数量的迭代后的链接反转过程。我们使用此开发一个联合链接反转和背压路由策略，称为无环背压（LFBP）算法。该算法在DAG上转发数据包，同时根据队列积压的增长动态更新DAG。我们通过模拟表明，这样一个基于DAG的政策，提高了经典的背压路由策略的延迟。我们还提出了一个多商品版本的LFBP算法，并通过仿真，我们表明其延迟性能优于背压。
2015-03-23 cs.NI
Ant Backpressure Routing for Wireless Multi-hop Networks with Mixed Traffic Patterns
针对无线多跳网络中混合流量下SP-BP存在的最后一包问题，提出完全分布式路由方案Ant-BP，结合SP-BP多径能力与ACO路由，允许FIFO共享链路容量，在保持吞吐量的同时改善延迟和交付率。
2024-08-22 cs.NI
Diversity Backpressure Scheduling and Routing with Mutual Information Accumulation in Wireless Ad-hoc Networks
我们建议和分析的算法，利用互信息积累的物理层传输方案的多跳无线ad-hoc网络的路由，并能够路由多个数据包流（商品）时，只有平均信道状态信息是存在的，只有本地。所提出的算法是修改的多样性背压（DIVBAR）算法，根据该算法，其商品具有最大的“背压度量”的数据包被选择发送，并通过最大的差分积压（队列长度）的链路转发。与传统的DIVBAR相比，每个接收节点在单独的“部分分组队列”中存储和累积部分接收的分组，从而增加在稍后可能的重传期间成功接收的概率。我们提出了两种变体的算法：DIVBAR-RMIA，其中所有的接收节点清除接收到的部分信息的数据包，一旦一个或多个接收节点首先解码的数据包;和DIVBAR-MIA，其中所有的接收节点保留部分信息的数据包，直到该数据包已到达其目的地。我们的特点与RMIA的网络容量区域，并证明（在某些温和的条件下），它是严格大于网络容量区域的重复（REP）传输方案，是由传统的DIVBAR。我们还证明了DIVBAR-RMIA是RMIA策略中的吞吐量最优策略，即，它利用RMIA实现了网络容量区域，这反过来证明了DIVBAR-RMIA在可实现的吞吐量上优于传统DIVBAR。此外，我们证明，DIVBAR-MIA执行至少以及DIVBAR-RMIA方面的吞吐量。模拟也证实了这些结果。
2013-05-24 cs.NI
Joint Task Offloading and Routing in Wireless Multi-hop Networks Using Biased Backpressure Algorithm
针对无线多跳网络中的计算卸载，提出基于有偏背压算法的联合卸载与路由方法，通过扩展图建模并动态调整路由，在大型网络中实现更小的完工时间。
2025-01-24 cs.DC cs.NI eess.SP
Ant Backpressure Routing for Dynamic Wireless Multi-hop Networks with Mixed Traffic Patterns
Rice University（莱斯大学）；DEVCOM Army Research Laboratory（美军研发司令部陆军研究实验室）
提出Ant Backpressure (Ant-BP)路由方案，通过虚拟SP-BP构建信息素转发概率并结合每邻居FIFO队列，解决混合流量下的最后数据包问题，提升延迟和交付率。
2026-05-22 cs.NI
Softpressure: A Schedule-Driven Backpressure Algorithm for Coping with Network Congestion
考虑工件在有向图中移动的时延最小化问题。在这个问题中，每个节点可能有几个链接，并被限制为一次服务一个链接。当作业在网络中移动时，它们只有在被某个节点服务之后才能通过该节点。其目标是最小化延迟的工作招致坐在队列等待被服务。两种不同的方法来解决这个问题已经出现了排队论和动态调度各自的工作：背压算法和调度驱动控制。在本文中，我们提出了一种混合的方法，这两种方法，将排队论的稳定性到一个时间表驱动的控制框架。然后，我们演示了这种混合方法如何优于其他两个在实时交通信号控制问题，其中的节点是交通灯，链接的道路，和工作的车辆。我们通过模拟表明，在严重拥塞的情况下，混合方法的结果在时间表驱动的控制和背压分别减少50%和15%的延迟。理论分析也证明了我们的结果。
2019-03-06 cs.MA cs.NI
Cross-layer Design and SDR Implementation of DSA, Backpressure Routing and Network Coding
设计了一种跨层的认知无线电系统，该系统集成了动态频谱接入（DSA）、反压算法和多跳网络编码，支持单播和多播业务。与分布式协调和本地信息交换一起运行的完整协议栈通过软件定义无线电（SDR）实现，并在基于网络仿真测试平台的现实测试和评估（T\&E）系统中进行评估。在没有公共控制信道的情况下，每个SDR执行邻域发现、频谱感测和信道估计，并且执行背压算法的分布式扩展，该背压算法利用联合DSA和路由来优化频谱效用（其表示链路速率和业务拥塞）。背压算法扩展到支持多播流量与网络编码部署在虚拟队列（多播目的地）。除了在目的地处的满秩解码之外，还考虑秩亏解码以减少延迟。认知网络功能是用GNU Radio编程的，Python模块是为不同的层开发的。USRP无线电用作RF前端。提出了一种无线网络测试与评估系统来执行仿真测试，其中无线电通过无线网络仿真器来彼此通信，该无线网络仿真器根据路径损耗、衰落和拓扑效应来控制物理信道。针对不同的拓扑结构进行了仿真测试，以评估吞吐量、积压和能耗。结果验证了SDR的实现和DSA的联合效果，背压路由和网络编码在现实的信道和无线电硬件的影响。
2019-12-11 cs.NI
Optimal Backpressure Scheduling in Wireless Networks using Mutual Information Accumulation
在本文中，我们开发的调度策略，最大限度地提高了无线网络的稳定区域的假设下，互信息积累在物理层实现。当节点之间的链路质量不足以在单个时隙内解码分组时，系统可以跨多个时隙累积信息，最终解码分组。结果是一个扩展的稳定区域。弱连接的积累过程是时间耦合的，因此不满足独立同分布（i.i.d）假设，这是许多以前的分析在这方面。因此，问题设置也提出了新的分析挑战。我们提出了两个动态调度算法，以应付非独立同异解码的性质。第一种在每个$T$时隙执行调度，并且随着$T$变大而接近稳定区域的边界，但是以增加的平均延迟为代价。第二种方法为每条链路引入虚拟队列，并构造一个虚拟系统，其中每条链路引入两个虚拟节点。所构造的虚拟系统具有与原系统相同的稳定区域。通过对所构造系统中虚拟队列的控制，避免了非独立同分布分析的困难，获得了系统的完全稳定域。我们推导出这两种算法的性能界限，并通过仿真结果进行比较。
2012-07-14 cs.IT cs.NI math.IT
Generalizing Biased Backpressure Routing and Scheduling to Wireless Multi-hop Networks with Advanced Air-interfaces
针对无线多跳网络中BP路由在MIMO收发器下的数据包重复调度及最后数据包问题，提出基于Lyapunov漂移理论的Max-Utility链路共享与基于归因容量超图的MaxWeight调度方法，有效缓解了轻流量下的最后数据包问题并扩展了网络容量区域。
2025-04-30 cs.NI cs.SY eess.SP
Robotic Message Ferrying for Wireless Networks using Coarse-Grained Backpressure Control
Dept. of Electrical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA（电气工程系，南加州大学，洛杉矶，CA）
本文研究了机器人在无线网络中中继信息的容量区域，提出粗粒度背压中继算法，通过优化匹配实现稳定传输，证明在可控移动下可实现常数容量并保证有限延迟。
2013-08-13 cs.NI cs.RO cs.SY
Achieving Congestion Diversity in Multi-hop Wireless Mesh Networks
本文报告的第一个系统的研究，感知无线网状网络的路由算法，以实现改进的端到端的延迟性能。特别是，我们比较了802.11兼容的实现一组感知路由协议对我们的最先进的最短路径路由协议（SRCR）的实现。我们实现了适应于802.11实现的自[1]、[2]改编的支持路由算法Backpressure（BP）、增强型Backpressure（E-BP）。然后，我们提出并实现了拥塞分集协议（CDP）改编自[3]，认识到BP和E-BP的局限性，基于802.11的无线网络。SRCR仅利用链路质量，而BP依赖于队列差异来路由分组。CDP和E-BP依赖于距离度量，该度量考虑了网络中的队列积压和链路质量。E-BP通过对ETX和队列差异进行求和来计算其度量，而CDP通过计算到达目的地的最少消耗时间来确定其度量。我们的小型测试床由12个802.11g节点组成，使我们能够根据经验比较性能的路由协议（BP，E-BP和CDP）对基准SRCR。对于中高负载的UDP流量，我们观察到CDP表现出显着的改善，相对于其他协议的端-端延迟和吞吐量没有损失的TCP流量的性能。基于背压的路由算法（BP和E-BP）对UDP和TCP流量表现出较差的性能。最后，我们仔细研究了模块化方法对MAC层保持不变的路由设计的影响
2012-03-21 cs.NI
A General Class of Throughput Optimal Routing Policies in Multi-hop Wireless Networks
University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
针对多跳约束排队网络中的吞吐量最优路由/调度问题，提出一类基于连续、可微、分段二次李雅普诺夫函数的通用路由策略，并证明其吞吐量最优性，同时恢复背压路由的吞吐量最优性并证明拥塞分集机会路由的吞吐量最优性。
2011-03-10 cs.NI cs.SY eess.SY
Queueing Delay Minimization in Overloaded Networks
针对过载网络，提出速率比例与队列比例策略，通过保持节点进出速率比率或基于队列长度调整，实现最小化平均及最大排队时延，并验证优于背压等基准。
2024-11-06 cs.NI
A Benes Packet Network
Benes网络由简单的交换模块构成，具有许多优点，包括延迟小，只需要几乎线性数量的交换模块。作为电路交换机，Benes网络是无阻塞的，这意味着它们作为分组交换机是全吞吐量的，具有合适的路由。Benes网络中的路由可以通过分时排列来完成。然而，这种方法需要交换模块的集中控制和业务到达的统计知识。我们提出了一个基于背压的路由方案的Benes网络，结合端到端的拥塞控制。这种方法实现了网络的最大效用，并且每个模块只需要四个队列，与网络的大小无关。
2012-08-02 cs.NI math.OC
Load Balancing with Partial Queue Information - Threshold Optimality and Indexability
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文研究部分队列信息下的负载均衡问题，将其建模为RMAB，通过定义新状态验证Whittle可索引性，并推导出低复杂度的Whittle索引策略，分别处理有限队列和阻塞队列模型。
2026-09-24 cs.NI
Biased Backpressure Routing Using Link Features and Graph Neural Networks
Rice University（莱斯大学）；University of Novi Sad（诺威萨德大学）；US Army’s DEVCOM Army Research Laboratory（美国陆军DEVCOM陆军研究实验室）
针对无线多跳网络中反压路由时延高的问题，提出基于链路调度占空比与图卷积神经网络的边加权最短路径有偏反压路由方案，解决了现有SP-BP的三大挑战，在保持吞吐量最优与低开销的同时有效降低端到端时延。
2024-09-12 cs.LG cs.NI eess.SP
Optimal Network Control in Partially-Controllable Networks
许多最佳网络控制算法的有效性（例如，背压）依赖于所有节点都是完全可控的前提。然而，这些算法在部分可控的网络中可能会产生较差的性能，其中节点的子集是不可控的，并且使用一些未知的策略。这种部分可控的模型在诸如重叠网络的真实世界网络系统中越来越重要。在本文中，我们设计的最优网络控制算法，可以稳定的部分可控网络。我们首先研究的情况下，不可控的节点使用一个不可知的策略，并提出了一个低复杂度的吞吐量优化算法，称为跟踪最大权重（TMW），它增强了原来的最大权重算法与不可控的节点所使用的政策的明确学习。接下来，我们调查的情况下，不可控的节点使用依赖于策略和问题制定为一个MDP未知的动态的竞争。我们提出了一种新的强化学习算法，称为截断上置信度强化学习（TUCRL），并证明了TUCRL实现了可调的吞吐量，延迟和收敛速度之间的三方权衡。
2019-01-06 cs.NI
Throughput Maximization in Uncooperative Spectrum Sharing Networks
在无线网络中的吞吐量最优传输调度在文献中已经被充分考虑的问题，并且用于实现最优性的方法，最大权重调度，已经已知了几十年。该算法通过自适应调度传输相对于每个用户的随机业务需求，实现最优性。为了实现该方法，用户必须向网络控制器报告他们的队列积压，并且必须快速响应所得到的资源分配。然而，许多当前部署的无线系统不能执行这些任务，而是期望占用固定的资源分配。为了适应这些限制，自适应调度算法需要交互地估计这些不合作的用户的队列积压，并作出调度决策，以考虑他们的预测行为。在这项工作中，我们解决了与不合作的遗留系统的调度问题，通过开发算法来完成这些任务。我们首先制定的问题，推断不合作系统的队列积压作为一个部分可观察的马尔可夫决策过程，并继续展示我们的学习算法可以成功地用于基于队列长度的调度策略。我们的理论分析的特点的网络的吞吐量稳定区域，并使用仿真结果进行验证。
2020-08-04 cs.NI cs.SY eess.SY
Empirical Evaluation of the Heat-Diffusion Collection Protocol for Wireless Sensor Networks
热扩散（HD）路由是我们最近开发的多跳无线网络的热感知路由策略的启发热力学。在以前的理论研究中，我们已经表明，HD路由保证吞吐量最优，最大限度地减少二次路由成本，最大限度地减少网络上的队列拥塞，并提供路由成本和排队延迟之间的权衡，是帕累托最优的。虽然引人注目，但这些保证是基于理想化的假设（包括全局同步，集中控制和无限缓冲区），迄今为止仅通过简化的数值模拟进行评估。我们在这里提出了第一个实用的分散版本的HD算法，我们称之为热扩散收集协议（HDCP），用于无线传感器网络。我们提出了一个彻底的评估HDCP的基础上，真正的试验台实验，包括其性能的比较分析，相对于最先进的收集树协议（CTP）和背压收集协议（BCP）的无线传感器网络。我们发现，HDCP具有显着更高的吞吐量区域和更大的抗干扰能力相比，CTP。然而，我们也发现，HDCP的最佳性能是最好的BCP的性能，由于在他们的邻居排名，我们通过肯德尔的Tau检验验证的相似性。
2018-09-02 cs.NI
Wireless Scheduling with Partial Channel State Information: Large Deviations and Optimality
我们考虑一个服务器服务的时隙排队系统的多个基于数据包的流，与外源数据包到达和随时间变化的服务速率。在每次，服务器可以在调度子集中的流以用于服务之前仅观测流的子集（来自可观测子集的固定集合内）的瞬时服务速率。我们有兴趣在队列长度感知调度，以保持队列短，并开发调度算法，只使用部分服务率信息的通道的子集，以尽量减少在系统中的队列溢出的可能性。具体来说，我们提出了一个新的联合子集采样和调度算法，称为最大指数，只使用当前的队列长度来挑选一个子集的流，并随后使用指数规则调度流。当可观察子集的集合是不相交的，我们表明，最大-Exp实现了最好的指数衰减率，在所有调度算法中使用部分信息，在系统中的最长队列的尾部。为此，我们采用新的分析技术研究调度算法的性能，使用部分状态，这可能是独立的利益。这些包括新的样本路径大偏差的结果，获得的过程中的非随机，可预测的独立和同分布的随机变量序列的采样。这些结果的结果是，调度与部分状态信息产生的速率函数显着不同于调度与全信道信息。在可观察子集是单例流的特殊情况下，即，当实际上没有先验信道状态信息时，Max-Exp简化为简单地服务具有最长队列的流;因此，我们的结果表明，在没有任何信道状态信息的情况下总是服务最长队列是大偏差最优的。
2015-03-31 cs.IT cs.NI math.IT
Stability of Multiclass Queueing Networks under Longest-Queue and Longest-Dominating-Queue Scheduling
研究了多类排队网络鲁棒调度策略的稳定性问题。这些是开放的网络，具有任意的路由矩阵和几个不相交的队列组，其中一次最多只能服务一个队列。到达和潜在的服务过程和路由决策的队列是独立的，平稳和遍历。如果调度策略不依赖于到达率和服务率，也不依赖于路由概率，则称为鲁棒调度策略。一个策略被称为吞吐量最优的，如果它使系统稳定，只要参数是这样的系统可以是稳定的。我们提出了两个强大的政策：最长队列调度和一个新的政策，称为最长支配队列调度。我们表明，最长队列调度是吞吐量最优的两组两个队列。我们还证明了吞吐量最优的最长支配队列调度时，网络拓扑结构是无环的，对于任意数量的组和队列。
2015-05-11 cs.NI math.PR
Parallel Scheduling Algorithm based on Complex Coloring for Input-Queued Switches
本文探讨了一种新的边着色代数方法--复着色法在输入排队交换机调度问题中的应用。提出的分布式并行调度算法具有两个重要特征：最优性和可重构性。最优性确保算法总是以最少数量的所需颜色返回正确的着色，并且如果底层图仅稍微改变，则recruitment允许部分地重新着色现有的连接模式。所提出的调度算法的运行时间是在每帧$O(\log^2 N)$的数量级上，并且分摊的时间复杂度（计算每个时隙的匹配的时间）仅为$O(\log N)$。该调度算法在面对流量波动时具有很强的鲁棒性。由于变量密度越高，变量消除过程的效率越高，因此复杂着色为非均匀输入业务模式提供了自然的自适应解决方案。所提出的分组交换调度算法可以实现接近100%的吞吐量。
2016-06-23 cs.DC cs.NI
Reinforcement Learning for Opportunistic Routing in Software-Defined LEO-Terrestrial Systems
School of Electrical and Mechanical Engineering, University of Adelaide（阿德莱德大学电气与机械工程学院）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）；Electronics and Telecommunications Research Institute（电子电信研究院）
本文提出了一种基于软件定义网络的强化学习方法，用于优化低地球轨道-地面系统的机智路由，以减少传输延迟并提高数据传输的可靠性。
2026-01-20 cs.LG cs.NI
On the Design of Efficient CSMA Algorithms for Wireless Networks
最近，它已被证明，CSMA算法，使用基于队列长度的链路权重可以实现吞吐量最优的无线网络。特别是，Rajagopalan，Shah和Shin（2009）的一个关键结果表明，如果链路权重被选择为log（log（q））的形式（其中q是队列长度），则可以实现吞吐量最优。在本文中，我们收紧他们的结果表明，吞吐量最优性保持甚至与形式log（q）/g（q）的权重函数，其中g（q）可以是一个函数，增加任意缓慢。结果的重要性是由于log（q）/g（q）形式的权重函数在实践中似乎实现了最佳延迟性能。
2010-03-06 cs.NI math.PR
Information Theory vs. Queueing Theory for Resource Allocation in Multiple Access Channels
本文研究了在固定发射功率的衰落高斯多址信道中的速率分配问题。我们的目标是最大化一般凹效用函数的预期实现率的用户。在文献中有不同的方法来解决这个问题。从信息论的角度来看，速率分配只使用信道状态信息。排队论方法利用全局队列长度信息进行速率分配，以保证吞吐量最优以及最大化速率的效用函数。在这项工作中，我们使这两种方法之间的连接表明，信息理论容量区域的多址信道和其稳定区域是等价的。此外，我们的数值结果表明，一个简单的贪婪的政策，不使用的长度信息可以优于基于长度的政策的收敛速度和公平性。
2008-10-07 cs.IT cs.NI math.IT
Throughput Optimal Routing in Overlay Networks
最大吞吐量需要通过在不同网络节点处分叉业务来实现路径分集。在这项工作中，我们考虑一个网络中的流量分叉只允许在一个子集的节点称为\emph{routers}，而其余的节点（称为\emph{forwarders}）不能分叉的流量，因此只转发指定路径上的数据包。这实现了路由器的覆盖网络，其中每个覆盖链路对应于物理网络中的路径。我们研究动态路由实现的覆盖。我们开发了一个基于服务的政策，这是最大限度地稳定（吞吐量最优）的网络场景中，覆盖链路不对应于重叠的物理路径的限制类。仿真结果表明，我们的政策产生更好的延迟动态政策，允许在所有节点的分歧，如背压政策。此外，我们提供了一个启发式的扩展，我们提出的覆盖路由方案的不受限制的网络类。
2014-09-05 cs.NI
Towards Fast-Convergence, Low-Delay and Low-Complexity Network Optimization
分布式网络优化已经研究了十多年。然而，我们仍然没有一个很好的想法，如何设计方案，可以同时提供良好的性能，跨维度的效用最优性，收敛速度和延迟。为了解决这些挑战，在本文中，我们提出了一个新的算法框架，所有这些指标接近最优。我们的新算法的显着特点是三重：（i）快速收敛：它收敛只有$O(\log(1/ε))$迭代，是所有现有算法中最快的速度;（ii）低延迟：它保证了有限的队列长度的最佳效用;（iii）简单的实现：该算法的控制变量是基于虚拟队列，不需要维护每个流的信息。该方法建立在交替方向乘子法中的一种不精确Uzawa方法的基础上，为证明这种方法的全局和线性收敛速度提供了一条新的理论途径，而不需要对约束矩阵作满秩假设.
2017-07-17 cs.NI math.OC
Asymptotically Tight Steady-State Queue Length Bounds Implied By Drift Conditions
Foster-Lyapunov定理及其变体是研究混沌系统稳定性的主要工具。此外，众所周知，在稳态下将李雅普诺夫函数的漂移设置为等于零提供了对预期队列长度的限制。然而，这样的界限往往是非常宽松的，因为事实上，他们无法捕捉资源池效应。本文的主要贡献是表明，“设置的李雅普诺夫函数的漂移等于零”的方法可以用来获得的稳态队列长度，这是紧在繁忙的限制。关键是要建立一个适当的概念，状态空间崩溃的加权队列长度差异的稳态时刻，并使用此状态空间崩溃的结果时，设置李雅普诺夫漂移等于零。作为该方法的应用，我们证明了Stolyar的最大权重调度策略下运行的无线网络的大流量最优结果的稳态等效。
2013-06-27 cs.NI math.PR
Throughput Optimal Decentralized Scheduling of Multi-Hop Networks with End-to-End Deadline Constraints: II Wireless Networks with Interference
研究多跳无线网络中端到端截止期限约束下的去中心化调度问题，提出基于位置和年龄的路由调度策略以最大化吞吐量，强调其与传统稳定性的关键差异。
2017-09-12 cs.LG cs.NE cs.NI
Low-Complexity Switch Scheduling Algorithms: Delay Optimality in Heavy Traffic
受数据中心网络应用的启发，本文研究了输入排队交换机的调度问题。虽然交换机中的吞吐量最大化算法是众所周知的，但延迟分析只是最近才开发出来的。它最近表明，著名的MaxWeight算法实现了最佳的缩放平均队列长度在稳定状态下，在繁忙的交通制度，是在一个因素小于$2$的一个普遍的下界。然而，MaxWeight由于其高时间复杂度而没有在实践中使用。在本文中，我们研究了几个低复杂度的算法，并表明他们的重流量性能是相同的最大权重。我们首先提出了一个负面的结果，挑选一个随机的时间表没有最佳的大流量缩放的队列长度，即使在均匀的流量。然后，我们表明，如果一个选择最好的两个匹配或修改一个随机匹配，即使是一点点，使用所谓的翻转操作，它会导致MaxWeight一样的大流量性能均匀的流量。然后，我们专注于非均匀流量的情况下，并表明，一个大类的低时间复杂度的算法具有相同的高流量性能的最大权重，只要它是确保一个最大权重匹配经常足够。我们还简要地讨论了这些算法的性能在大规模的高流量制度时，交换机的大小增加，同时与负载。最后，我们对一个新的算法进行了实证研究，比较其性能与现有的一些算法。
2021-05-17 cs.NI math.PR
Broadcasting Algorithm with Per-neighbor Queues
诸如P2P流传输系统的广播系统代表支持多达数百万在线用户的重要网络应用。高效的广播机制是系统设计的核心。尽管大量的努力，开发有效的广播算法，以下重要的问题仍然是开放的：如何实现最大的广播速率，在分布式的方式与每个用户维护的信息队列只为它的直接邻居？在这项工作中，我们首先推导出一个创新的配方的问题，在非循环覆盖网络与任意的网络容量约束。然后，基于公式，我们开发了一个分布式算法，以实现最大的广播速率和每个用户只保持一个队列每个邻居。由于其轻量级的性质，我们的算法可以很好地扩展网络的大小，并保持强大的高系统动态。最后，通过仿真实验验证了算法在不同网络容量模型下的最优性。仿真结果进一步表明，我们算法的收敛时间随着网络规模线性增长，这为未来的研究提出了一个有趣的方向。
2013-12-12 cs.NI
Processor Based Active Queue Management for providing QoS in Multimedia Application
本文的目的是实现基于主动网络的主动队列管理技术，利用基于网络处理器（NP）的路由器提供服务质量（QoS），以增强多媒体应用。使用Intel IXP 2400 NP模拟器评估性能。结果表明，基于主动网络的主动队列管理算法在拥塞情况下具有比RED算法更好的性能，能够以最小的时延和队列丢失实现高速的分组分类，从而支持多媒体应用。使用模拟，我们表明，该系统可以提供保证优先流与提高网络利用率，其中带宽是根据优先级的流之间共享。我们首先分析了负载分配方案的可行性和最优性，然后分别针对非延迟敏感流和延迟敏感流提出了解决方案。已经进行了严格的模拟和实验，以评估性能。
2010-04-11 cs.MM cs.NI
Load Balancing in Heterogeneous Server Clusters: Insights From a Product-Form Queueing Model
有效地利用数据中心中的服务器需要性能分析方法，不仅要考虑需求的随机性，还要考虑服务器的异构性。虽然最近的几项工作证明了最优结果的异构性意识的变体的经典负载平衡算法在多服务器制度，我们仍然缺乏一个基本的理解有限大小的系统的性能上的异质性的影响。在本文中，我们考虑了一个负载平衡算法，导致产品形式的共享模型，因此，即使服务器的数量是有限的，可以准确地分析。我们开发了新的分析方法，利用其产品形式的平稳分布，以了解服务器的速度和缓冲区长度对性能的联合影响。这些分析结果得到了涵盖各种情景的数值评估的支持和补充。
2021-09-02 cs.NI math.PR
Queue-Based Random-Access Algorithms: Fluid Limits and Stability Issues
我们使用流体极限来探索无线网络的（在）稳定性与基于随机接入算法。基于随机接入的方案是简单的，本质上是固有的分布式的，但提供的能力，以匹配最佳的吞吐量性能的集中式调度机制在广泛的场景。不幸的是，已经建立吞吐量最优的激活规则的类型可能导致过多的队列长度和延迟。使用更积极/持久的访问方案可以提高延迟性能，但不提供任何通用的最大稳定性保证。为了获得定性的洞察力和调查（在）更积极/持久的激活规则的稳定性，我们研究流体限制的动态缩放的空间和时间。在某些情况下，流体极限具有平滑的确定性特征，并保持最大的稳定性，而在其他情况下，它们表现出随机振荡特性，从而带来重大的技术挑战。在后一种情况下，更积极的接入方案继续在一些网络中提供最大的稳定性，但可能会导致其他网络的不稳定性。仿真实验验证了分析结果。
2013-02-24 cs.IT cs.NI math.IT
Queue-Architecture and Stability Analysis in Cooperative Relay Networks
使用通过数据速率耦合的比特管道的物理层编码的抽象不足以捕获诸如协作中继网络中的节点协作的概念。因此，基于这种抽象的网络稳定性分析是有效的非合作计划单独和合作计划的意义。从这一点出发，本文开发了一个框架，将信息理论的编码方案与网络稳定性分析。该框架不将系统约束于任何特定的可实现方案，即，中继器可以使用其选择的任何协作编码策略，无论是放大/压缩/解码还是任何交替转发方案。本文重点研究了相干持续时间与分组/码字持续时间具有相同数量级、信道分布未知和衰落状态仅为因果关系已知的情况。本文的主要贡献是两方面的：首先，它开发了一个低复杂度的交换架构，使合作中继网络的稳定运行，第二，它建立了一个简单的网络算法，利用这种交换架构的吞吐量最优。
2010-07-07 cs.IT cs.NI math.IT
Wireless Network Design Under Service Constraints
针对流媒体业务中的缓冲下溢等服务约束，提出一种基于代价函数的无线队列网络控制策略，兼顾吞吐量最优性与约束灵活性，并通过理论稳定性和仿真验证性能。
2012-08-14 cs.NI cs.SY eess.SY
Throughput Optimal Decentralized Scheduling with Single-bit State Feedback for a Class of Queueing Systems
出于资源受限的无线物联网（IoT）的介质访问控制，我们考虑减少队列状态信息的队列调度问题。特别是，我们考虑一个时隙调度模型与$N$传感器节点，与成对的依赖关系，使节点$i$和$i + 1,~0 < i < N$不能一起发送。我们开发了新的吞吐量最优调度策略，只需要每个队列的空非空状态，我们术语队列非空为基础（QNB）的政策。我们提出了一种策略拼接技术，结合调度策略的小型网络，以构建吞吐量最优的政策，为较大的网络，其中一些还旨在低延迟。对于$N = 3,$存在一个队列长度和最优的QNB调度策略。然而，我们发现，对于$N > 4,$有没有QNB的政策，是最佳的所有到达率向量的容量区域的总和队列长度。然后，我们将我们的结果扩展到一类更一般的干扰约束，我们称之为集群的集团（CoC）冲突图。我们考虑两种类型的CoC网络，即，团的线性阵列（LAoC）和团的星（SoC）网络。我们开发QNB的政策，这些类的网络，研究其稳定性和延迟特性，并提出和分析技术，以减少在整个网络中传播的调度状态信息的量。在SoC环境中，我们提出了一个吞吐量最优的策略，只使用网络中的节点可以通过感知信道上的活动（或缺乏活动）来收集的信息。我们的吞吐量最优的结果依赖于两个新的参数：一个李雅普诺夫漂移引理特别适合于队列长度不可知的政策，并显示出强大的稳定性的优先级分析。
2020-02-19 cs.NI cs.PF
Delay Performance and Mixing Times in Random-Access Networks
我们探讨了无线随机接入网络中可实现的延迟性能。虽然相对简单，本质上是固有分布的，但适当设计的基于随机接入的方案提供了惊人的能力，可以在广泛的场景中匹配集中式调度机制的最佳吞吐量性能。然而，已经建立吞吐量最优性的特定类型的激活规则可能产生过多的队列和延迟。出于这个问题，我们研究是否延迟性能差是固有的这些计划的基本操作，或引起的特定类型的激活规则。我们推导出延迟下界的基于激活规则，这提供了根本的洞察力的原因过度延迟。对于固定的激活率，我们得到的下限表明，延迟和混合时间可以显着增长，在某些拓扑结构的负载以及。
2013-05-16 cs.NI math.PR
Throughput-Optimal Load Balancing for Intra Datacenter Networks
网络中心的流量负载均衡可以消除热点，提高网络利用率。本文在软件定义网络环境下，提出了一种稳定的网内负载均衡算法。控制平面在连续的时间间隔上配置数据平面。虽然MaxWeight算法可以应用于此设置并提供某些吞吐量最优属性，但其bang-bang控制结构在每个间隔上奖励单个流并禁止链路容量共享。本文提出了一种新的算法，是吞吐量最优，并允许链路容量共享，导致低队列占用率。该算法有意模仿加权公平交换，提供公平和优雅的交互与TCP流量。启发的见解，从分析，启发式的改进也开发操作与实际的交换机和TCP流。网络仿真器的仿真结果表明，该算法的性能优于广泛使用的等价多径（ECMP）技术。
2016-12-06 cs.NI math.OC
Throughput-Optimal Scheduling via Rate Learning
本文提出 SYL“边学习边调度”方法，通过学习平均速率并选择期望匹配该速率的调度，使决策摆脱队列积压依赖，在交叉开关实验中保持吞吐量最优并降低部分流延迟。
2024-09-13 cs.NI cs.SY eess.SY
Minimum-Length Scheduling with Finite Queues: Solution Characterization and Algorithmic Framework
我们考虑一组发射机-接收机对，或链接，共享一个共同的信道，并解决在最短的时间内清空积压的队列在发射机的问题。这个问题相当于确定链路的激活子集及其持续时间，以形成最小长度的时间表。调度问题已经研究了各种配方之前。在本文中，我们提出了基本的见解和解决方案的特征，包括：（i）表明对于任何连续的和递增的速率函数，问题的复杂性仍然很高，（ii）公式化并证明对应于使用“一次一个”或“一次全部”策略清空队列的两个基本调度策略的充分必要的最优性条件，（iii）提出并证明了传输速率仅是链路激活集基数的函数的特殊情况的易处理性。这些结果是独立的物理层的系统规范，是有效的任何形式的速率函数。然后，我们开发了一个算法框架。该框架包括精确以及次优，但快速，调度算法，所有在一个统一的原则设计。最后通过计算实验研究了几种具体算法的性能。
2012-07-19 cs.IT cs.NI math.IT
Exploiting the Past to Reduce Delay in CSMA Scheduling: A High-order Markov Chain Approach
最近几个基于Glauber动力学模型的CSMA算法已被提出用于多跳无线调度，作为可行的解决方案，以实现吞吐量最优，但实现简单。然而，它们的延迟性能仍然不能令人满意，这主要是由于底层马尔可夫链的性质，它对链路状态如何随时间演变施加了基本约束。在本文中，我们提出了一种新的方法，以更好的路由和延迟性能，基于我们的观察，该算法不需要是马尔可夫的，只要它可以实现在一个分布式的方式，实现相同的吞吐量最优，同时提供更好的延迟性能一般的网络拓扑结构。我们的方法取决于利用过去的状态信息观察到的本地链路，然后构建一个高阶马尔可夫链的可行的链路时间表的演变。我们表明，在理论和仿真，我们提出的算法，命名为延迟CSMA，增加了几乎没有额外的开销到现有的基于CSMA的算法，实现了吞吐量最优的链路权重作为本地队列长度的函数通常的选择下，也提供了更好的延迟性能，有效地“去相关”的链路状态过程（从而消除链路饥饿）在任何任意的网络拓扑结构。从我们广泛的模拟中，我们观察到，在我们的算法下的延迟往往可以减少20倍，在广泛的情况下，相比标准的基于Glauber动力学的CSMA算法。
2013-07-31 cs.NI cs.PF
Stability Analysis of Device-to-Device Relay-Assisted Cellular Networks
针对D2D中继辅助蜂窝网络，本文考虑突发到达、用户移动和中继自有流量，刻画稳定性区域，并提出联合资源分配与功率控制策略以实现吞吐量最优。
2018-10-31 cs.IT cs.NI math.IT
Q-CSMA: Queue-Length Based CSMA/CA Algorithms for Achieving Maximum Throughput and Low Delay in Wireless Networks
最近，它已被证明，CSMA型随机接入算法可以实现最大可能的吞吐量在ad hoc无线网络。然而，这些算法假设一个理想化的连续时间CSMA协议，冲突永远不会发生。此外，仿真结果表明，这些算法的延迟性能可以是相当差的。另一方面，虽然一些简单的算法（如贪婪最大调度的分布式近似）可以产生更好的延迟性能为一个大的集合的到达率，他们可能只达到一小部分的容量区域一般。在本文中，我们提出了一个离散时间版本的CSMA算法。我们的研究结果的核心是一个离散时间分布式随机算法，这是基于所谓的格劳伯动力学从统计物理，其中多个链接被允许在一个单一的时隙更新其状态的概括。该算法生成无冲突的传输调度，同时明确考虑冲突的协议的控制阶段，从而放松了完美的CSMA假设。更重要的是，该算法允许我们将机制，导致非常好的延迟性能，同时保持吞吐量最优属性。它还解决了与无线网络相关的隐藏和暴露终端问题。
2009-12-16 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal Control for Generalized Network-Flow Problems
我们考虑的问题，吞吐量最优的数据包传播，在存在任意混合的单播，广播，组播和任播流量，在一般的无线网络。我们提出了一个在线的动态策略，称为通用最大权重（UMW），有效地解决了上述问题。据我们所知，UMW是第一个吞吐量优化算法的通用性，在广义网络流问题的背景下。从概念上讲，UMW策略是通过放松与多跳路由相关的优先约束，然后解决虚拟队列网络上的最小成本路由和最大权重调度问题而得出的。当专门用于单播设置时，UMW策略产生吞吐量最优的无周期路由和链路调度策略。这与公知的吞吐量最优背压（BP）策略形成对比，该策略允许分组循环，从而导致过度的延迟。大量的仿真结果表明，所提出的UMW政策相比，BP政策引起的延迟小得多。UMW策略的吞吐量最优性的证明结合了随机李雅普诺夫理论的思想和对抗排队论的样本路径参数，并且可能具有独立的理论兴趣。
2016-11-26 cs.NI math.OC
Toward Low-Cost and Stable Blockchain Networks
Iowa State University（爱荷华州立大学）
区块链网络被认为是安全分布式系统的未来，近年来受到业界和学术界越来越多的关注。然而，区块链挖矿过程需要高昂的硬件成本，并消耗大量的能源（研究表明，比特币挖矿消耗的能源几乎与爱尔兰的用电量相同）。为了解决区块链网络的高挖掘成本问题，本文提出了一种区块链挖掘资源分配算法，以降低基于PoW（基于工作量证明）的区块链网络的挖掘成本。我们首先提出了一个一般区块链网络的分析模型。在我们的排队模型中，事务随机到达队列，并以批处理的方式提供服务，服务率概率分布未知，不知道任何优先级机制。然后，我们利用李雅普诺夫优化技术，提出了一个动态的采矿资源分配算法（DMRA），这是参数化的调整参数$K>0$。我们表明，我们的算法实现了$[O(1/K), O(K)]$成本最优间隙与延迟权衡。我们的模拟结果也证明了DMRA在降低采矿成本方面的有效性。
2020-02-26 cs.CR cs.DC cs.LG
Relational Deep Reinforcement Learning for Routing in Wireless Networks
Wesleyan University（卫斯理大学）；University of Connecticut（康涅狄格大学）；Fordham University（福特汉姆大学）
虽然已经广泛地研究了无线网络中的路由，但是现有的协议通常是针对特定的网络条件集而设计的，因此不能适应这些条件中的任何急剧变化。例如，为连接的网络设计的协议不能容易地应用于断开的网络。在本文中，我们开发了一种基于深度强化学习的分布式路由策略，该策略可推广到不同的流量模式、拥塞水平、网络连接和链路动态。我们在设计中进行了以下关键创新：（i）使用关系特征作为近似决策空间的深度神经网络的输入，这使得我们的算法能够推广到不同的网络条件，（ii）使用以分组为中心的决策，通过将分组而不是无线设备视为强化学习代理，将路由问题转换为情景任务，这提供了一种在学习期间准确地传播和建模奖励的自然方式，以及（iii）使用延长时间动作来对分组在队列中等待所花费的时间建模，这减少了所需的训练数据量并允许学习算法更快地收敛。我们评估我们的路由算法使用数据包级模拟器，并表明我们的算法在训练过程中学习的政策是能够推广到更大，更拥挤的网络，不同的拓扑结构，和不同的链路动态。我们的算法优于最短路径和背压路由的数据包交付和延迟每包。
2020-12-31 cs.AI cs.NI
Delay-Based Back-Pressure Scheduling in Multihop Wireless Networks
在多跳无线网络中，调度是一种关键且具有挑战性的资源分配机制。这是众所周知的调度方案，有利于具有较大队列长度的链路可以实现高吞吐量性能。然而，由于众所周知的最后一个分组问题，这些基于分组长度的方案可能潜在地遭受大的（甚至无限的）分组延迟，由此属于某些流的分组可能由于缺乏后续分组到达而被过度延迟。基于延迟的方案有可能通过基于分组遇到的延迟来调度链路来解决这个最后分组问题。然而，表征这些基于延迟的方案的吞吐量最优性在多跳无线网络中很大程度上是一个开放的问题（除了在有限的情况下，流量是单跳）。在本文中，我们研究基于延迟的调度方案，多跳流量的情况下，固定的路由。我们开发了一个调度方案的基础上，一个新的延迟度量，并表明，该方案实现了最佳的吞吐量性能。此外，我们进行模拟，以支持我们的分析结果，并表明，基于延迟的调度成功地消除了过多的数据包延迟，同时它实现了相同的吞吐量区域的基于长度的方案。
2012-11-07 cs.NI cs.PF
Throughput-Optimal Multi-hop Broadcast Algorithms
本文针对任意拓扑结构的多跳网络设计了吞吐量最优的动态广播算法。以前的大多数广播算法都是沿着以源节点为根的生成树路由数据包.对于大型动态网络，计算和维护一组生成树是没有效率的，因为网络拓扑可能频繁变化。在本文中，我们设计了一类动态算法，使包的包，包的路由决策，从而避免了需要维护任何全球的拓扑结构，如生成树。我们的算法可以方便地理解为一个不平凡的推广熟悉的背压算法，使单播数据包路由和路由的决定，根据报文长度信息，而不维护端到端的路径。然而，在广播问题中，很难定义排队结构，由于缺乏一个工作守恒原理，这是由数据包重复。我们设计并证明了一个基于虚拟队列的算法的最优性，其中虚拟队列是为顶点子集定义的。然后，我们提出了一种多类广播策略，它结合了上述调度算法与基于类的按顺序分组交付约束，从而显着降低了复杂性。最后，我们通过大量的数值模拟评估所提出的算法的性能。
2016-04-02 cs.DS cs.IT cs.NI
Communication Bottlenecks in Scale-Free Networks
我们认为，网络拓扑结构的最优性的数据包路由量化的$γ_c$，数据包插入超过拥塞和队列增长的发生率的影响。本文的主要结果是表明，对于任何网络，存在一个绝对的上限，表示在顶点分隔符，为缩放的$γ_c$与网络大小$N$，无论使用的路由算法。然后，我们推导出一个估计的上界无标度网络，并介绍了一种新的静态路由协议，这是优于最短路径路由下激烈的数据包插入率。
2006-04-06 cond-mat.stat-mech cs.NI
Distributed Random Access Algorithm: Scheduling and Congesion Control
本文证明了速率稳定性，哈里斯复发，和ε-最优的CSMA算法的退避参数的每个节点是基于其积压。这些算法只需要局部信息，易于实现。该设置是具有固定冲突图的无线节点的网络，该固定冲突图标识同时传输冲突的节点对。本文研究了两种算法。第一种算法调度传输以跟上给定的分组到达速率。第二个算法控制的到来，除了调度，并试图最大限度地提高在不同节点的数据包流的效用之和。对于第一种算法，本文证明了严格可行到达率的速率稳定性和Harris递归的队列。对于第二种算法，本文证明了ε-最优性。这两种算法在步长减小的情况下都是严格地利用局部信息进行操作，而在步长恒定的情况下，则利用网络中节点数量的附加信息进行操作。
2009-07-07 cs.IT cs.NI math.IT
Fast and Secure Routing Algorithms for Quantum Key Distribution Networks
研究了量子密钥分发（QKD）网络中最大可达速率下的安全分组路由问题。假设QKD协议生成对称私钥对以用于网络中的每个链路上的安全通信。量子密钥生成过程使用随机计数过程建模。数据包首先使用可用于每一跳的量子密钥进行加密，然后在链路上点对点传输。这种情况下的一个基本问题是设计安全且可实现容量的路由策略，该策略考虑到加密密钥的时变可用性和有限的链路容量。在本文中，我们提出了一个新的安全的吞吐量最优策略称为串联队列分解（TQD）。TQD策略是通过将QKD过程与Sinha和Modiano早些时候提出的通用最大权重路由策略相结合而得出的。我们表明，TQD策略解决了广泛的一类流量，包括单播，广播，多播和任播的安全和高效的数据包路由的问题。建议的分解减少了问题的广义网络流问题没有关键的可用性约束的转换后的网络。TQD策略的吞吐量最优性的证明使用了李雅普诺夫稳定性理论来分析相互依赖的分组转发过程和密钥存储动态。最后，我们证明了竞争力的TQD政策在现有的算法通过数值比较他们的模拟器，我们建立在最先进的OMNeT++网络模拟器平台的顶部。
2022-05-27 cs.NI quant-ph
