解決複雜網路最佳化問題之演算法設計; Designing Algorithms for Solving Complex Network Optimization Problems

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題名:	解決複雜網路最佳化問題之演算法設計;Designing Algorithms for Solving Complex Network Optimization Problems
作者:	洪英超
貢獻者:	統計研究所
關鍵詞:	數學類
日期:	2007-07-01
上傳時間:	2010-12-21 17:22:51 (UTC+8)
出版者:	行政院國家科學委員會
摘要:	網路的最基本問題是如何選擇控制參數值(或輸入因素)使某個重要的系統表現值達到最佳化。典型的系統表現值包括吞吐量(throughput)、逗留時間(sojourn time)、存貨量 (backlog)和顫動(jitter)等，這些表現值通常受到許多輸入因素的影響(如控制策略 control policies、到達與服務時間之機率分配、緩衝器大小等)。多年以來已有許多文獻探討如何決定吞吐量的問題，如飄移分析(drift analysis)、流體模型(fluid models)與樣本路徑分析(sample path analysis)等。但是對逗留時間和存貨量等表現值的分析，通常則必須仰賴很強的結構性假設。因此，電腦模擬(computer simulation)便成了分析這類問題的一個重要工具。藉由建構不同控制參數所影響的反應曲面(response surface)，電腦模擬可幫助我們瞭解複雜網路系統的動態關係。但是模擬複雜的系統在計算上通常是相當昂貴的(如龐大的 CPU 時間和有限的處理器個數)。所以，為了找出可以讓系統最佳化的控制參數組合，設計一個高效率的模擬方法便顯的非常重要。本研究計畫共分為二個部分。在第一部分我們探討一組叫做MaxProduct 的平行分散處理系統控制策略。此組控制策略在不同的應用上已經被証明有許多美好的性質。本研究目的是，藉由選取不同的序列權重 (weights)來改進MaxProduct 控制策略，進而讓系統的平均逗留時間(average sojourn time) 達到最小值。這一部分的研究動機來自於Armony 和Bambos 於2003 年提出的 FastEmpty 控制策略。除此之外，我們也提供一些理論証明來支持我們的研究動機與論點。最後，我們將利用電腦模擬的結果來驗證所提出方法的最佳化性質。本研究的第二部分可視為第一部分的延伸。在第二部分我們將介紹反應曲面法(Response Surface Methodology)並利用此方法解決更一般性的網路最佳化問題。這些問題包括了：(i)建構最佳的控制策略；(ii)網路容量歸化(capacity planning)；與(iii)一般性的成本函數(cost function)最佳化等。最後我們將反應曲面法運用在一網路系統上並証明此方法在解決最佳化問題上為一功能強大的工具。研究期間：9508 ~ 9607
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[統計研究所] 研究計畫

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