计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2015年
6期
1826-1829
,共4页
李海莉%史梦琳%张震%宫阳阳%郭威%王雨
李海莉%史夢琳%張震%宮暘暘%郭威%王雨
리해리%사몽림%장진%궁양양%곽위%왕우
流量测量%均匀抽样%非线性%公平抽样
流量測量%均勻抽樣%非線性%公平抽樣
류량측량%균균추양%비선성%공평추양
traffic measurement%uniform sampling%non-linear%fair sampling
针对现有采样算法存在可扩展性和公平性差的问题,提出一种基于流数约减的非线性公平采样算法(adaptive fair sampling based on reducing flow numbers,AFS-RFN).AFS-RFN算法首先采用均匀抽样的方法对要统计流数进行约减,获得样本流集合;然后,对属于样本流集合的分组采用非线性的方法进行公平采样,实现控制统计流数目的同时保证统计流信息的准确性.仿真表明,与ANLS(adaptive non-linear sampling)算法相比,AFS-RFN算法大幅降低了存储开销,同时,将算法的公平性提高了60％.算法具有良好的可扩展性和公平性.
針對現有採樣算法存在可擴展性和公平性差的問題,提齣一種基于流數約減的非線性公平採樣算法(adaptive fair sampling based on reducing flow numbers,AFS-RFN).AFS-RFN算法首先採用均勻抽樣的方法對要統計流數進行約減,穫得樣本流集閤;然後,對屬于樣本流集閤的分組採用非線性的方法進行公平採樣,實現控製統計流數目的同時保證統計流信息的準確性.倣真錶明,與ANLS(adaptive non-linear sampling)算法相比,AFS-RFN算法大幅降低瞭存儲開銷,同時,將算法的公平性提高瞭60％.算法具有良好的可擴展性和公平性.
침대현유채양산법존재가확전성화공평성차적문제,제출일충기우류수약감적비선성공평채양산법(adaptive fair sampling based on reducing flow numbers,AFS-RFN).AFS-RFN산법수선채용균균추양적방법대요통계류수진행약감,획득양본류집합;연후,대속우양본류집합적분조채용비선성적방법진행공평채양,실현공제통계류수목적동시보증통계류신식적준학성.방진표명,여ANLS(adaptive non-linear sampling)산법상비,AFS-RFN산법대폭강저료존저개소,동시,장산법적공평성제고료60％.산법구유량호적가확전성화공평성.
