BOLA：用于在线视频的近最优码率自适应

现代视频播放器采用复杂算法来适应用户所观看视频的码率。码率自适应需要在降低视频卡顿（重新缓冲）概率与提升视频质量之间进行权衡。码率过高会导致频繁重新缓冲，而码率过低则导致视频质量差。视频提供商将视频分割为短片段，并将每个片段以多种码率编码。视频播放器自适应地选择要下载的每段片段的码率，可能为连续片段选择不同码率。我们将码率自适应表述为一个效用最大化问题，并设计了一种名为 BOLA 的在线控制算法，该算法使用 Lyapunov 优化来最小化重新缓冲并最大化视频质量。我们证明，对于与视频缓冲区大小相关的控制参数 V，BOLA 实现的时间平均效用在加性项 O(1/V) 内接近最优值。此外，与先前工作不同，BOLA 不需要预测可用网络带宽。我们在使用一组网络轨迹的模拟网络环境中对 BOLA 进行了经验验证。我们表明 BOLA 实现了近最优效用，且在许多情况下显著优于当前最先进算法。我们的工作对现实世界视频播放器以及演进中的视频传输 DASH 标准有直接影响。我们还实现了 BOLA 的更新版本，该版本现已成为标准参考播放器 dash.js 的一部分，并被 Akamai、BBC、CBS 和 Orange 等多家视频提供商用于生产环境。