实现虚拟输出队列调度的神经网络方法  

A Neural Network Method Achieving Virtual Output Queuing Scheduling

作　　者：张便利[1] 常胜江[1] 李江卫[2] 熊涛[1] 郜洪云[1] 申金媛[3] 张延炘[1] 

机构地区：[1]南开大学现代光学研究所教育部光电信息技术重点实验室,天津300071 [2]南开大学出版社,天津300071 [3]郑州大学信息工程学院,河南郑州450052

出　　处：《光电子．激光》2005年第11期1316-1320,共5页Journal of Optoelectronics·Laser

基　　金：天津市自然自然科学基金资助项目(023800811);国家自然科学基金资助项目(60277022;60477009);教育部博士点基金资助项目(20030055022);天津市科技攻关培育资助项目(043100811);南开大学科技创新基金资助

摘　　要：基于虚拟输出队列(VOQ)缓存的Crossbar交换结构,提出了一种Hopfield神经网络(HNN)控制的信元交换调度方法。通过选取合适的能量函数,并在其中采用一种新的队列优先级函数,实现了信元的高效交换控制。计算机模拟结果表明,该算法可以将吞吐率提高到0.998,信元丢失率大大降低,时延特性也有很大改善。Based on the Crossbar switching fabrics with virtual output queuing（VOQ） buffers,an effective Hopfield neural network（HNN） based control approach for scheduling cell is proposed, By defining a new queuing priority function, in which priority is proportional to the number of cells in the buffer,and choosing appropriate parameters in energy function, the neural network scheduler can improve the performance of switching fabrics on quality of service（QoS） greatly. Simulation results show that the proposed approach can improve throughput to 0. 998 ,the cell loss rate is decreased near to 0 and the cell delay is reduced.

关 键 词：Hopfield神经网络(HNN) 虚拟输出队列(VOQ) 队列优先级函数 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]