论文部分内容阅读
对输入队列随机调度算法的取样问题进行了分析,指出由于输入队列的记忆特性,当前时隙的调度决策若具有最大权值,那么选取与这个最大权值相近的匹配作为下个时隙调度决策时的样点将以较大概率找到最大权值匹配.基于此本文设计了一种新的随机调度算法GALSA,GALSA利用演化策略来跟踪与每个时隙决策具有相近权值的匹配点.GALSA算法所需样点是O(N),因此其复杂性大大低于现有随机算法APSARA.且仿真结果表明GALSA的延迟性能与APSARA媲美.