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異質網路環境中廣播演算法之效能評估

為了解決轉送japan中資的問題，作者蔡秉儒 這樣論述：

隨著網路技術的進步，異質性網路計算已成為廣泛被接受的計算平台。在分散式的異質性環境中，資訊的廣播是一項重要且基本運作方式。因此設計一套有效率的廣播機制將有助於整體的運算效能。在本篇論文中，我們提出數個廣播演算法，應用於單埠（one-port model）的異質性分散式網路。在廣播演算法中，我們分為以圖形為基礎與最小生成樹為基礎的演算法，在圖形為基礎的演算法當中我們提出了Nearest Neighbor First和Maximum Degree Neighbor First演算法，為了避免圖形中產生迴圈造成重複資料的傳遞，我們提出了預先排程和建立訊息轉送表(Message Forwarding

Table)來解決。在最小生成樹為基礎的演算法當中，我們依據網路拓僕建立了最小生成樹作為廣播的主要環境，以利執行較有效率的排程，並提出Nearest Neighbor First， Maximum Degree Neighbor First， Maximum Height Sub-tree First， Maximum Sub-Tree First and Maximum Weighted Sub-tree First等5個演算法。由於樹狀結構沒有迴圈，在高度異質的環境當中，Maximum Weighted Sub-tree First 顯示了優越的結果。在低異質的環境中，以最小生成樹為基礎

的Nearest Neighbor First演算法得到最好結果。