加权优先级排队模型与性能分析

"这篇论文是《计算机与通信》杂志2018年6期刊登的一篇文章，由Dariusz Strzeciwilk和Wlodek M. Zuberek共同撰写，探讨了分组交换网络中加权优先级排队的建模与性能分析。通过定时Petri网模型和离散事件模拟方法，研究了加权优先级排队策略在消除低优先级流量阻塞方面的优势，并分析了队列容量限制对系统性能的影响。" 加权优先级排队是一种网络调度策略，它在传统的优先级排队基础上进行改进，旨在避免高优先级流量对低优先级流量的阻塞。在这一策略中，每个优先级类被分配了一个权重，这个权重决定了该类流量可以占用的网络带宽比例，类似于加权公平排队（Weighted Fair Queuing, WFK）的概念。然而，与WFQ不同的是，加权优先级排队确保了即使在高优先级流量繁忙时，低优先级流量也能得到一定的带宽保障，从而避免了服务的完全阻塞。 文章采用定时Petri网作为理论工具，这是一种形式化的建模方法，特别适用于描述和分析复杂的并发系统，如网络中的数据包传输。通过构建加权优先级排队的定时Petri网模型，作者能够精确地表示和模拟网络中不同流量类别的交互和竞争，以及它们如何共享网络资源。 利用这个模型，论文进行了离散事件模拟，这是评估系统性能的常用技术。通过模拟，研究人员能够获取简单的队列系统的性能特性，如延迟、丢包率和服务质量等关键指标。此外，他们还深入研究了队列容量的限制如何影响这些性能特征，揭示了容量规划在网络优化中的重要性。 论文指出，队列容量的有限性可能会影响系统整体性能，包括增加等待时间、提高丢包概率以及不均匀的服务分配。通过调整权重和队列容量，网络管理员可以优化资源分配，确保不同优先级流量的公平性和效率。 这篇论文提供了对加权优先级排队机制的深入理解，强调了其在分组交换网络中的应用价值，同时提出了一个有效的建模和分析框架，为网络性能优化提供了理论支持。其研究成果对于网络设计者和管理员来说具有重要的实践指导意义。