I det här dokumentet tar vi itu med problemet med att gemensamt fastställa den optimala kodningsstrategin och schemaläggningsbesluten när mottagare får lagerdata från flera servrar. De skiktade uppgifterna kodas med hjälp av Prioriterad Random Linear Coding (PRLC) för att vara motståndskraftig mot kanalförlust samtidigt som man respekterar de ojämlika nivåerna av betydelse i data, och datablock överförs samtidigt för att minska avkodningsförseningar och förbättra leveransprestandan. Vi formulerar det optimala problemet med kodning och schemaläggning i vårt nya ramverk med hjälp av Markov Decision Processes (MDP), som är effektiva verktyg för att modellera anpassning av streamingsystem. Förstärkta inlärningsmetoder föreslås sedan för att ta fram lösningar med minskad komplexitet för beräkning av adaptiva kodnings- och schemaläggningsproblem. De nya metoderna för att stärka inlärningen och MDP-lösningen undersöks i ett belysande exempel på skalbar videoöverföring. Våra metoder erbjuder stora prestandavinster jämfört med konkurrerande metoder som levererar datablocken sekventiellt. Den experimentella utvärderingen visar också att våra nya algoritmer erbjuder kontinuerlig uppspelning och garanterar små kvalitetsvariationer vilket inte är fallet för baslinjelösningar. Slutligen belyser vårt arbete detta arbete har inletts medan de två första författarna var på EPFL. Det har fått stöd av den schweiziska nationella vetenskapsstiftelsen, genom bidrag PZ00P2-121906, PZ00P2-137275, och projektet Adaptive Network Coding for Video Communications som finansieras av Hasler Foundation. 1 oktober 2014 UTKAST 2 fördelar med att förstärka inlärningsalgoritmer för att förutsäga tidsutvecklingen av datakrav och för att besluta om optimala beslut om kodning och schemaläggning.
Arbetet REF föreslog streaming schemaläggning för flera servrar av Markov beslutsprocesser, men det hade hög computational komplexitet.
Adaptive Prioritized Random Linear Coding and Scheduling for Layered Data Delivery from Multiple Servers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}