Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Utility optimization-based bandwidth allocation for elastic and inelastic services in peer-to-peer networks

Tytuł:
Utility optimization-based bandwidth allocation for elastic and inelastic services in peer-to-peer networks
Autorzy:
Li, Shiyong
Zhang, Yue
Wang, Yan
Sun, Wei
Tematy:
peer-to-peer network
bandwidth allocation
elastic services
inelastic services
utility function
sieć peer-to-peer
alokacja przepustowości
funkcja użyteczności
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2019, 29, 1; 111-123
1641-876X
2083-8492
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
This paper considers reasonable bandwidth allocation for multiclass services in peer-to-peer (P2P) networks, measures the satisfaction of each peer as a customer by a utility function when acquiring one service, and develops an optimization model for bandwidth allocation with the objective of utility maximization. Elastic services with concave utilities are first considered and the exact expression of optimal bandwidth allocation for each peer is deduced. In order to obtain an optimum in distributed P2P networks, we develop a gradient-based bandwidth allocation scheme and illustrate the performance with numerical examples. Then we investigate bandwidth allocation for inelastic services with sigmoidal utilities, which is a nonconvex optimization problem. In order to solve it, we analyze provider capacity provisioning for bandwidth allocation of inelastic services and modify the update rule for prices that service customers should pay. Numerical examples are finally given to illustrate that the improved scheme can also efficiently converge to the global optimum.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies