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去上海博物馆参观古埃及文物展,人太多,体验很差,我可以当讲解员的,但没人听,都只为拍照发圈。
在这里插入图片描述

平心而论,老家殷墟可与之一战,建议将殷墟交给国家运营,而不是一个地级市文旅。

无心观展,本就属于外出时间,分析拥塞控制不算不务正业,但到家后要最快速度记录,不能占用太多时间。

先看一个模型,展示 delay-based 是否可以随行。

设 x 为发送速率,y 为测量得到的 delivery rate,z 为携带时延抖动的可用带宽,则:

d x d t = z − x \dfrac{dx}{dt}=z-x dtdx=zx

z = r a n d o m . n o r m a l ( 30 , 25 ) z = random.normal(30, 25) z=random.normal(30,25)

d y d t = m i n ( z , x ) − y \dfrac{dy}{dt}=min(z,x)-y dtdy=min(z,x)y

一个确定参数和初始值的数值解图像如下:
在这里插入图片描述

可看出 x 随行 y。前提是你要控制好 sender 端参数。

接下来看 E_best 模型,设 x 为 E = bw / delay 效能,y 为 flow 在瓶颈处的实际分配带宽,z 为排队时延,3 条流共存的微分方程组如下:

d x 1 d t = y 1 z + R − x 1 \dfrac{dx_1}{dt}=\dfrac{y_1}{z + R}-x_1 dtdx1=z+Ry1x1

d x 2 d t = y 2 z + R − x 2 \dfrac{dx_2}{dt}=\dfrac{y_2}{z + R}-x_2 dtdx2=z+Ry2x2

d x 3 d t = y 3 z + R − x 3 \dfrac{dx_3}{dt}=\dfrac{y_3}{z + R}-x_3 dtdx3=z+Ry3x3

d y 1 d t = C ⋅ y 1 ⋅ z y 1 ⋅ z + I r e m a i n + y 2 ⋅ z + I r e m a i n + y 3 ⋅ z + I r e m a i n − y 1 \dfrac{dy_1}{dt}=C\cdot\dfrac{y_1\cdot z}{y_1\cdot z + I_{remain}+y_2\cdot z+ I_{remain}+y_3\cdot z+ I_{remain}}-y_1 dtdy1=Cy1z+Iremain+y2z+Iremain+y3z+Iremainy1zy1

d y 2 d t = C ⋅ y 2 ⋅ z y 1 ⋅ z + I r e m a i n + y 2 ⋅ z + I r e m a i n + y 3 ⋅ z + I r e m a i n − y 2 \dfrac{dy_2}{dt}=C\cdot\dfrac{y_2\cdot z}{y_1\cdot z + I_{remain}+y_2\cdot z+ I_{remain}+y_3\cdot z+ I_{remain}}-y_2 dtdy2=Cy1z+Iremain+y2z+Iremain+y3z+Iremainy2zy2

d y 3 d t = C ⋅ y 3 ⋅ z y 1 ⋅ z + I r e m a i n + y 2 ⋅ z + I r e m a i n + y 3 ⋅ z + I r e m a i n − y 3 \dfrac{dy_3}{dt}=C\cdot\dfrac{y_3\cdot z}{y_1\cdot z + I_{remain}+y_2\cdot z+ I_{remain}+y_3\cdot z+ I_{remain}}-y_3 dtdy3=Cy1z+Iremain+y2z+Iremain+y3z+Iremainy3zy3

z = C y 1 ⋅ z + I r e m a i n + y 2 ⋅ z + I r e m a i n + y 3 ⋅ z + I r e m a i n + n p . r a n d o m . n o r m a l ( 5 , 1 ) z=\dfrac{C}{y_1\cdot z + I_{remain}+y_2\cdot z+ I_{remain}+y_3\cdot z+ I_{remain}}+np.random.normal(5, 1) z=y1z+Iremain+y2z+Iremain+y3z+IremainC+np.random.normal(5,1)

数值解图像如下:
在这里插入图片描述

I 余量和 np.random.normal(5, 1) 影响收敛速度。还有一个性质即 inflight 收敛,inflight-in-buffer 会收敛到 ΣI,如下图所示:
在这里插入图片描述

这只要另一个负反馈收住 I 的表达式即可,有空再详述。

这就是 E_best 的简单论述。无需 probe,只追 E_best,自动效率最大化。

浙江温州皮鞋湿,下雨进水不会胖。

http://www.yayakq.cn/news/687800/

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