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AIMD Additive Increase Multiplicative Decrease CA アルゴリズムは、損失が検出されると輻輳ウィンドウのサイズを半分にします。しかし、「直感」以外に、2 で割ることが (たとえば別の数値ではなく)最も効率的な方法であることを示唆する実験的/統計的または理論的な証拠はありますか? これを裏付ける、またはこの主張を調査している出版物または雑誌の論文を教えてもらえますか?

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すべてのアルゴリズムはこちら

https://en.wikipedia.org/wiki/TCP_congestion_control#Algorithms

輻輳ウィンドウを何らかの形で変更すると、予想されるさまざまな結果が得られます。

これを裏付ける、またはこの主張を調査している出版物または雑誌の論文を教えてもらえますか?

ヤン・リチャード・ヤン＆サイモン・S・ラムの論文が本論文でそれを調査

http://www.cs.utexas.edu/users/lam/Vita/Misc/YangLam00tr.pdf

このウィンドウ調整戦略を、一般的な加法的増加乗法的減少 (GAIMD) と呼びます。ＧＡＩＭＤフローの（平均）送信レートをα、βの関数として提示する。

著者は、AIMD の加算部分と乗算部分をパラメータ化し、それらを調査して、さまざまな TCP フローで改善できるかどうかを確認しました。この論文は、彼らが何をしたか、そしてどのような影響があったかについてかなり深く掘り下げています。要約する...

GAIMD フローは TCP に非常に適していることがわかりました。さらに、β が 1/2 ではなく 7/8 であるため、これらの GAIMD フローは TCP フローと比較してレート変動が小さくなっています。

論文の結論を信じるなら、それが2魔法の弾丸であると信じる理由はありません. 個人的には、best factorプロトコル、フローの種類など、あまりにも多くの変数に基づいているため、あるとは思えません。

于 2016-04-13T01:20:56.820 に答える