Аноним

Маршрутизация пакетов: различия между версиями

Материал из WEGA
м
нет описания правки
мНет описания правки
 
Строка 30: Строка 30:




Вернемся ненадолго к первой задаче, а именно – к предварительному построению набора путей. Очевидно, наша цель заключается в нахождении для конкретного множества пакетов, с заранее заданными источниками и пунктами назначения, множества путей, которое минимизирует сумму с + d. Шринивасан и Тео [12] разработали оффлайновый алгоритм, выдающий множество путей, для которого сумма c + d доказуемо отличается от оптимальной не более чем на константный коэффициент. Вместе с оффлайновым результатом LMR получаем задачу аппроксимации с постоянным коэффициентом для оффлайновой задачи маршрутизации пакетов с промежуточным хранением. Стоит отметить важность подхода, стремящегося минимизировать c + d, а не только c; получить планы, отличающиеся на константный коэффициент от оптимальных для нагруженности c, очень непросто, и было показано, что это связано с разрывом целостности при управлении несколькими товарными потоками [1, 2].
Вернемся ненадолго к первой задаче, а именно – к предварительному построению набора путей. Очевидно, наша цель заключается в нахождении для конкретного множества пакетов, с заранее заданными источниками и пунктами назначения, множества путей, которое минимизирует сумму с + d. Шринивасан и Тео [12] разработали оффлайновый алгоритм, выдающий множество путей, для которого сумма c + d доказуемо отличается от оптимальной не более чем на константный коэффициент. Вместе с оффлайновым результатом LMR получаем аппроксимационную задачу с постоянным коэффициентом для оффлайновой задачи маршрутизации пакетов с промежуточным хранением. Стоит отметить важность подхода, стремящегося минимизировать c + d, а не только c; получить планы, отличающиеся на константный коэффициент от оптимальных для нагруженности c, очень непросто, и было показано, что это связано с разрывом целостности при управлении несколькими товарными потоками [1, 2].


== Применение ==
== Применение ==
Строка 46: Строка 46:




В контексте задачи планирования набора заданий неизвестно, можно ли улучшить алгоритм аппроксимации с константным коэффициентом для ациклической задачи планирования набора заданий с единичной длиной без вытеснения, подразумеваемой LMR, до PTAS. Неизвестно также, существует ли алгоритм аппроксимации с константным коэффициентом для заданий произвольной длины.
В контексте задачи планирования набора заданий неизвестно, можно ли улучшить аппроксимационный алгоритм с константным коэффициентом для ациклической задачи планирования набора заданий с единичной длиной без вытеснения, подразумеваемой LMR, до PTAS. Неизвестно также, существует ли аппроксимационный алгоритм с константным коэффициентом для заданий произвольной длины.


== Литература ==
== Литература ==
4431

правка