طريقة تحسين واحدة قائمة على خوارزمية تجمّع الأسماك الاصطناعية المنفصلة لأشجار توجيه متعددة متزامنة في طبقة التطبيقات

آلية تطبيق البث متعددة الأطراف هي وسيلة فعالة، حيث يحدد البث في طبقة التطبيقات مسار نقل البيانات من خلال شجرة توجيه. في التطبيقات العملية، تحدث عدة جلسات بث متعددة الأطراف في وقت واحد؛ ومع ذلك، فإن الدراسات التي تناولت هذا الموقف نادرة. حلاً قابلاً للتطبيق هو تحسين كل شجرة توجيه ALM متزامنة بشكل متسلسل. ومع ذلك، يمكن أن تؤدي هذه الطريقة إلى الازدحام في العقد، وحتى في حال اعتماد استراتيجية حجز درجة الخروج للعقد، قد لا يتم الحصول على حل أمثل. في هذه الدراسة، لحل مشكلة بناء شجرة التوجيه لجلسات بث طبقة التطبيقات المتعددة المتزامنة، تم بناء نموذج تحسين يقلل من التأخير العام وعدم الاستقرار، واقترحت طريقة تحسين واحدة بناءً على خوارزمية تجمّع الأسماك الاصطناعية المنفصلة (DAFSA). أولاً، يتم اختيار مجموعات العقد ستاينر المرتبطة بجلسات البث. ثم، يتم الحصول على أشجار التوجيه لكل جلسة بث من خلال خوارزمية الشجرة الممتدة المحسّنة بناءً على الرسم البياني الكامل المكون من مجموعات عقد ستاينر. تُظهر النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة يمكن أن تحصل في الوقت نفسه على عدة أشجار توجيه ALM متزامنة بتأخير إجمالي منخفض وعدم استقرار منخفض. حتى إذا كان الإدخال جلسة بث واحدة، فإنه يمكن أن يؤدي إلى أشجار توجيه ALM بتأخير أقل واستقرار أقل من الخوارزميات الأخرى، ويمكن أن يؤدي إدخال دالة العقوبة إلى تجنب مشكلة التكرار المفرط والأحمال الموجهة الزائدة على بعض الأجهزة النهائية بفعالية. بالإضافة إلى ذلك، فإن الخوارزمية المقترحة ليست حساسة لتغيرات المعلمات وتظهر خصائص استقرار وتقارب جيدة لشبكات بأحجام مختلفة.