Table of Contents

Laboratorul 8

Echitate(Fairness)

În calculatoare și comunicații sunt folosite diverse metrici ale echității pentru a determina împărțirea “echitabilă” a resurselor. Am folosit ghilimelele deoarece există mai multe modele conceptuale de echitate, cu alte cuvinte, dreptatea nu este numai una! Problema echității se modulează diferit în funcție de următoarele aspecte:

Jain's Fairness Index

În cazul în care toate cererile sunt egale, iar $x_i$ este cantitatea obținută de participantul $i$:

\[ Jain(x_i)=\frac{(\sum_{i=1}^{n}{x_i})^2}{n \sum_{i=1}^{n}{x_i^2}} \] \[ Jain(x_i) \in [0,1] \]

Proprietăți:

Echitatea ε

Descărcați scriptul cw-fair.tcl care folosește parametrii: -rlen -cwmin -cwmax. În script este definită durata simulării simtime. Topologia folosită este cu un AP în mijloc, și rlen-1 stații dispuse circular la distanță egală care transmit UDP către AP.

Max-min Fairness (facultativ)

Pentru fluxurile care au cereri diferite, echitatea Max-min alocă gradual pentru fiecare conexiune până este satisfăcută cea mai mică, apoi se continuă cu cele rămase.

1) Echitatea este determinată (și) de coliziuni. Populație: mai mulți vorbitori înseamnă mai multe șanse de coliziune; Fereastra prea mică duce la mai multe coliziuni; Timp: pe termen lung, toți participanții au relativ aceleași șanse de a obține mediul, sau de a intra în coliziune.
2) în 802.11, pe termen scurt “Rich get richer, poor get poorer”
3) Hint: renunțăm la capacitate pt echitate…
4) WiFi produce o oarecare echitate între vorbitori, deci cele 2 fluxuri downstream pentru care AP este vorbitor vor primi împreună cât un flux upstream