Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
|
isrm:laboratoare:08 [2013/10/24 14:24] dragos.niculescu |
isrm:laboratoare:08 [2019/12/24 18:39] (current) mbarbulescu |
||
|---|---|---|---|
| Line 1: | Line 1: | ||
| ==== Laboratorul 8 ==== | ==== Laboratorul 8 ==== | ||
| - | === Autointerferența, Multihop === | + | === Echitate(Fairness) === |
| - | === Rate multiple (MCS) === | + | |
| + | 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: | ||
| + | * utilizatorii cer părți egale, diferite, sau maximul disponibil | ||
| + | * utilizatorii pot utiliza efectiv părți egale sau diferite (e.g: wireless aproape/departe de BS) | ||
| + | * dependența între resursa primită și QoE nu e liniară (e.g: MPEG frames) | ||
| + | * eficiența globală nu este sacrificată prea mult pentru o echitate dorită (e.g: comunism) | ||
| + | * echitatea se obține doar pe termen lung (e.g: WiFi) | ||
| + | |||
| + | == 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: | ||
| + | * $x_i$ egale $ => Jain(x_i)=1$ echitate perfectă | ||
| + | * $x_1..x_k$ egale și $x_{k+1}..x_n=0 =>$ $Jain(x_i)=\frac{k}{n}$ | ||
| + | * $x_1$ ia totul, iar ceilalți nimic '$ => Jain(x_i)=\frac{1}{n}$ - inechitatea cea mai gravă | ||
| + | * independentă de populație | ||
| + | * independentă de dimensiunea $x_i$ | ||
| + | * continuă în [0..1] | ||
| + | |||
| + | == Echitatea ε == | ||
| + | * capturează inechitatea cea mai gravă | ||
| + | * $ \varepsilon(x) = \frac{\min_i x_i}{\max_i x_i} $ | ||
| + | * 0 = starving, 1 = echitate perfectă | ||
| + | |||
| + | |||
| + | Descărcați scriptul {{isrm:laboratoare:src: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. | ||
| + | |||
| + | * pentru 10 noduri, estimați rulând manual echitatea cu ferestre CW fixe de 7 vs 4095. Comentați. | ||
| + | * comparați echitatea pe termen scurt (1s), mediu(5s), lung (50s) | ||
| + | * pentru ferestre fixe CW = 7, 31, 511 realizați trei grafice care indică echitatea în funcție de numărul de clienți 2..20. Fiecare grafic conține 3 curbe pentru duratele pe care se face medierea(1s, 5s, 50s) | ||
| + | * cum explicați tendințele de creștere/scădere a echității cu: numărul de clienți, dimensiunea ferestrei, scara de timp considerată? (( 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. )) | ||
| + | * Pentru 802.11 standard, calculați echitatea pe termen scurt (5s) și pe termen lung (50s). Realizați grafice care să ilustreze variația echității cu numărul de clienți. | ||
| + | * cum este echitatea față de cazurile cu fereastră fixă? De ce? (( în 802.11, pe termen scurt "Rich get richer, poor get poorer")) | ||
| + | * cum se poate îmbunătăți echitatea pentru configurația dată? (modificați, rulați, plotați) (( Hint: renunțăm la capacitate pt echitate...)) | ||
| + | * Utilizarea RTS/CTS duce la creșterea echității? De ce? | ||
| + | * Ce se schimbă atunci când în loc de N fluxuri upstream, avem de exemplu 2 fluxuri downstream și N-2 upstream? (( WiFi produce o oarecare echitate între vorbitori, deci cele 2 fluxuri downstream pentru care AP este vorbitor vor primi împreună cât un flux upstream)) | ||
| + | * Rezultate | ||
| + | * Echitatea Jain pentru CW = 31 {{:isrm:laboratoare:08:jain.cw31.png?direct&200|}} | ||
| + | * Echitatea Jain pentru CW = 511 {{:isrm:laboratoare:08:jain.cw511.png?direct&200|}} | ||
| + | * Echitatea Jain pentru 802.11(CW=31..1023) {{:isrm:laboratoare:08:jain.802.11.png?direct&200|}} | ||
| + | * Echitatea Jain pentru 802.11 cu RTS {{:isrm:laboratoare:08:jain.802.11.rts.png?direct&200|}} | ||
| + | |||
| + | == Max-min Fairness (facultativ) == | ||
| + | Pentru fluxurile care au cereri diferite, echitatea [[http://en.wikipedia.org/wiki/Max-min_fairness | Max-min]] alocă gradual pentru fiecare conexiune până este satisfăcută cea mai mică, apoi se continuă cu cele rămase. | ||
| + | * Modificați rata pachetelor cerute de unele stații, și determinați dacă accesul la aer 802.11 este echitabil în sens Max-min. | ||
