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World File Search System大流量
基于排队的大流量管理系统...
在现代通信和信息交换领域，网络流量监控是理解和提高网络性能的重要机制。网络系统日益复杂，需要采用强大的方法来分析和管理数据流，确保高效运行和最佳用户体验。在此背景下，本研究计划着手构建一个基础网络流量分析模型，其根源在于排队理论的原理。本研究承认网络流量动态与排队原理之间错综复杂的相互作用，这为理解和预测拥塞模式提供了一个结构化的框架。通过排队理论的视角，该项目旨在揭示网络流量的细微行为，为优化性能和资源分配的明智决策铺平道路。具体来说，本研究围绕两个不同的排队模型——（M/M/1）：（（C+1）/FCFS）和（M/M/2）：（（C+1）/FCFS）——进行战略性选择，以预测网络流量的稳定拥塞率。
有向平面图中的多源多源最大流量
他们分别向所有来源和下沉，但这种减少并不能保留平面性。使用Orlin的算法进行稀疏图[21]导致O（n 2 / log N）的运行时间。对于少于u的整数容量，可以使用Goldberg and Rao [9]的算法，它导致O（n1。5 log n log u）。Miller和Naor [19]首先研究了具有多个来源和水槽的平面图中的最大流量。他们为所有水槽和来源都位于单个面边界的情况下给出了一种分裂和争议算法。插入Henzinger等人的线性最短路径算法。[12]产生O（n log n）的运行时间。Borradaile和Harutyunyan具有相同的运行时间的迭代算法[2]。Miller和Naor还为源头和水槽位于K不同面部边界的情况下提供了一种算法。使用O（n log N） - 时源单源单源单源最大流量算法和klein [3]产生O（k 2 n log 2 n）的运行时间。Miller和Naor表明，当知道多少商品在每个来源和每个水槽都产生/消耗时，可以找到一致的流量路由，而尊重ARC容量的一致路由可以降低到最短的最短路径[19]，可以在O（n log 2 N/ log log 2 n/ log log log N n n/ log log N n n n n/ log log n n）时[20]。