【摘 要】
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现有机会路由选择未考虑数据流的分布,可能使候选节点空闲或过载,导致网络吞吐量提升有限.本文将多并发流的机会路由描述成一个凸优化问题,基于对偶和子梯度方法,提出分布式
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现有机会路由选择未考虑数据流的分布,可能使候选节点空闲或过载,导致网络吞吐量提升有限.本文将多并发流的机会路由描述成一个凸优化问题,基于对偶和子梯度方法,提出分布式联合候选节点选择和速率分配的多流机会路由算法（Opportunistic Routing for Multi-Flow,ORMF）.该算法迭代进行流速率分配,并在速率分配过程中完成候选节点选择.实验结果表明,与基于期望传输次数和期望任意传输次数指标的机会路由相比,ORMF平均可提高33.4%和27.9%的汇聚吞吐量.
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