超高速网络中高级资源预留的吞吐量最优在线算法

高级信道预留正成为需要传输大文件的超高速网络的一项重要功能，其应用包括科学数据传输和数据库备份。在本文中，我们提出了两种用于高级预留的新在线算法，称为 BatchAll 和 BatchLim，基于多商品流论证，保证实现最优吞吐量性能。研究表明，这两种算法均具有多项式时间复杂度，并且对于带宽增强 $1+\epsilon$ 的网络，其最大延迟具有可证明的界。BatchLim 算法能在请求提交时立即返回连接的完成时间，但其竞争比略逊于 BatchAll。我们还提出了一种简单方法，限制算法使用的并行路径数量，同时可证明地限定传输吞吐量的最大降低因子。我们表明，尽管不同路径的数量可能呈指数级大，但近似流所需的实际路径数量相当小，且与网络中的边数成正比。针对多种拓扑的模拟显示，在实践中，3 到 5 条并行路径足以实现接近最优的性能。我们还通过分析和模拟，将这些竞争算法的性能与贪婪基准进行了比较。