网络延迟（共12篇）
网络延迟 篇1
单位局域网,10M光纤通过光纤收发器接入机房,接入一个4口D-Link路由器作为核心交换机(静态IP),通过光纤转接到3栋办公楼的弱电井机柜,每个机柜配置24口TP-LINK交换机。在交换机上设置了不同的虚拟工作子网,不同办公楼的工作子网全部通过对应弱电井内的交换机,连接到单位局域网中,并通过路由器登记MAC地址后访问Internet网络[1]。这样就保证了每栋办公楼都能独立上网,并且各自的上网状态不受其他地方的影响。
近段时间网速不太稳定,远程登陆路由器“重启”后情况有所改善,但过段时间又出现了相同的故障现象。笔者首先怀疑是遭到了ARP攻击,因为当局域网内某台主机感染了ARP病毒时,就会向本局域网内某一网段所有主机发送ARP欺骗攻击,让原本流向网络中心的流量改道流向病毒主机,并通过病毒主机代理上网。因客户端具有防代理功能,造成受害者无法通过病毒主机上网。由于病毒发作时发出大量数据包会将网络拥塞,大家会感觉上网速度越来越慢,中毒者同样如此,中毒者感觉运行速度很慢时,可能会采取重新启动或其他措施。此时病毒短时间停止工作,大家会感到网络恢复正常。如此反复,就造成网络时断时续。参照以上疑似情况,笔者决定通过“arp-d”命令进行诊断,点击“开始”按钮->选择“运行”->输入“arp-d”->点击“确定”按钮(执行此操作后,如果能恢复正常则说明此次掉线可能是受ARP欺骗所致。“arp-d”命令用于清除并重建本机arp表并不能抵御ARP欺骗,执行后仍有可能再次遭受ARP攻击。),然后重新尝试上网,发现仍旧不能正常,看来此次故障与本机可能遭受ARP攻击无关,即本机应该没有遭受ARP攻击[2]。笔者决定再对本网进行检测,运行AntiArp程序,输入本网段的网关ip地址后,点击“获取网关MAC地址”,检查网关IP地址和MAC地址无误后,点击“自动保护”,AntiArp程序在软件提示框内未显示有病毒主机。至此,基本可以排除网络遭到了ARP攻击。
我们知道可以用ping命令来测试一下网络是否通畅,这在局域网的维护中经常用到,方法很简单,只需要在DOS或Windows的开始菜单下的“运行”子项中用ping命令加上所要测试的IP地址或主机名即可。笔者单位路由器IP为192.168.10.1,运行:ping 192.168.10.1-t,DOS屏幕方式显示如下所示的信息:
因为数据在网络中是被分成一个个数据包传输的,每个数据包中都有表示数据的信息和提供数据路由的桢。而数据包在一般介质中传播是总有一小部分由于两个终端的距离过大会丢失,而大部分数据包都会到达目的终端。所谓网络丢包率是数据包丢失部分与所传数据包总数的比值,正常传输时网络丢包率应该控制在一定范围内。理论上说路由器属于内网网关,ping路由器延迟一般都<1 ms。根据ping路由器出现延迟较高的情况,可以判断我们的网络已经出现故障[3]。打电话联系网络服务商,回馈说没有问题,笔者到机房用笔记本连接到光纤收发器测试发现上网正常没有出现丢包现象。既然网络服务商提供的接入信号正常,笔者判断可能是路由器故障,更换上备用路由器配置好相关设置后,把笔记本连接上路由器测试,竟然发现无法打开网页,再次ping路由器居然出现了如下所示的信息:
检查各项设置没有发现错误,笔者几乎一筹莫展了,为什么更换了路由器以后故障变严重,Ping路由器严重丢包了呢?笔者试着Ping了一下网内其他机器地址,发现也时断时续,笔者想到备用路由器是个不带自动流量分配的普通路由器,不带自动流量分配的路由器接入较多台电脑时,因路由器性能太差,访问量过大以后出现无应答,再加上因为出现网速分享会拖慢整体网速。笔者把连接到路由器上的其他网线全部断开,只保留连接笔记本的那根网线让其独享网络,这样就不存在因是普通路由器原因造成网络不畅的顾虑了,再次测试,故障依旧。笔记本网卡肯定是完好的,所用网线RJ45头也未损坏,绝不是线路错误,照目前情况看来还是设备故障,笔者准备换回原来的路由器再看一下,拔网线过程中,忽然发现笔记本连接的网线所插路由器端口好像有异样,仔细观察可以看到端口里面有锈迹,看来是备用路由器因长时间放置受潮导致端口出现故障,这也意味着其自身的性能发生老化、硬件性能下降了,因此会出现数据丢包严重的现象。重新更换一个全新路由器后,故障现象消失,网络终于恢复正常了。
通过此次网络故障的排查工作,我们不难看出,Ping命令是个很实用的命令,当遇到网络故障时可以首先Ping一下路由器,这是最普遍也是最实用的检验方法,因为错误往往会出在这里,同时它也可以说明很多问题,我们才能有针对的进行故障排除。在管理、维护网络过程中,更要细心再细心观察设备状况,要定期对相关设备进行检修维护,不能依惯性思维认为备用设备一定就是正常的。
参考文献
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网络延迟 篇2
中公教育·给人改变未来的力量
延迟退休最新消息：延迟退休真的要来了 人社部已有
延迟退休方案
时事政治：吉林省公务员考试网为参加2016年吉林省公务员考试的考生准备了最新新闻事件：延迟退休真的要来了 人社部已有延迟退休方案。帮助省考考生了解最新新闻动态，从而积累申论热点，预祝考生备考成功。更多吉林省公务员考试时政热点信息欢迎访问吉林省公务员考试网。
人力资源和社会保障部部长尹蔚民2月29号透露，目前人社部已有延迟退休方案，要按相关程序报批后才能公开并向社会征求意见，今年肯定会拿出方案。另据人社部研究所所长金维刚近日透露，延迟退休方案出台后会有5年左右的过渡期，或到2022年正式实施。
延迟退休早晚会来，现在还在工作的你，快来看看这项政策会如何影响你吧!
延迟退休方案遵循三个原则
尹蔚民表示，延迟退休方案遵循三个原则，一个是渐进式原则。他举例说：“5年后你如果是60岁退休，方案实施后，可能是60岁零3个月;另一个人第二年退休，那5年后可能是60岁零6个月退休。” 其次，尹蔚民指出，国家将会对不同群体，针对其特点制定出区别对待的延迟退休方案。同时，尹蔚民表示，凡是涉及公共利益的都会广泛征求意见，今年将会公布方案，并向社会征求意见。
哪些人受退休年龄最新规定影响?
如果2022年落地实施，那么以下三个群体将会受到退休新政的影响。
1、到2022年，小于等于50岁女性工人(1972年以及以后出生的女性);
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中公教育·给人改变未来的力量
2、到2022年，小于等于55岁女性干部和男性工人，主要是从事繁重体力劳动的工人(1967年以及以后出生的人);
3、到2022年，小于等于60岁男性干部(1962年以及以后出生的男性)。
由此看出，延迟退休方案影响较大是70后和80后，根据人社部方案将实行“渐进式”延迟退休：每年延长几个月退休年龄，直到经过相当长时间达到新拟定的法定退休年龄。因此对于90后出生的人来说，到退休时估计已经完全赶上了新政。
具体到每个人会工作到何时退休?比如说，如果从2022年起实施延迟退休，每年延迟六个月，按照现行的退休框架(女职工50岁、女干部和男工人55岁、男干部60岁)，那么2022年退休年龄将分别是50.5岁、55.5岁和60.5岁。原本在这一年退休的人就要多干半年。以此类推，直到达到新的退休年龄为止。
每年到底延迟几个月退休?
延迟退休的方向已经确定，具体怎么延迟有很多看点。每年延迟几个月，那么到底是几个月，这是一个值得关注的问题。如果每年延迟的时间比较长，那么达到新退休年龄的过渡期就会缩短。反之，如果每年延迟的时间比较短，比如两个月或三个月，那么达到新退休年龄的过渡期就会比较长。
两种做法各有利弊，对普通大众来说，过渡时间长的话适应期相对就要长一些;过渡时间短则适应时间更短，到底如何改，这部分也应考虑民意。
按照尹部长“迟退休一年增加3个月”的例子，推算出延迟退休后的退休年龄计算公式：
女职工退休年龄=50+3×(50+出生年份-2021)/12 女干部退休年龄=55+3×(55+出生年份-2021)/12 男性退休年龄=60+3×(60+出生年份-2021)/12 我们选取同为1980年出生的女职工、女干部和男性来计算，则结果为： 1980年出生女职工退休年龄= 50+3×(50+1980-2021)/12=50+3×9/12=52.25岁 1980年出生女干部退休年龄= 55+3×(55+1980-2021)/12=55+3×14/12=58.5岁 1980年出生男性退休年龄= 60+3×(60+1980-2021)/12=60+3×19/12=64.75岁 注：
当(目前退休年龄+出生年份-2021)等于或大于最终确定的延迟退休最大增加年数(例如方案最终规定男性最多延迟到65岁退休，则最大增加年数为5年)时，结果均为最大退休年龄。
男女是同龄退休还是仍然进行区分?
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中公教育·给人改变未来的力量
除了每年到底延迟几个月之外。还有一点是延迟到多少岁退休，以及是否延续现在的男女退休年龄不同的框架。目前我国男女实行不一样的退休年龄。但有些国家男女退休年龄一样，比如美国日本等。实际上，女性的预期寿命一般比男性长，这也是部分人要求男女至少一样年龄退休的一大原因。
如果男女实行一样的退休年龄，是统一延迟到60岁还是65岁?如果延长到60，那实际上只是延迟女性和男工人的退休年龄。而如果同步延迟到65岁，对于女性特别是女性工人，这个跨度还是很大的，受影响的人会有很多。如果男女仍然是区别年龄来退休，这个间隔是不是还是现在的五岁，也值得关注。
养老金待遇是不是会降低?
对于延迟退休，当前公众关注的焦点还集中于养老金待遇。对此，人社部新闻发言人李忠表示，2014年以来，受多重因素影响，当期养老金支出大于基金征缴收入的省份有所增加。主要原因是养老金待遇水平连续上调，基金支出增加;人口老龄化效应逐步显现，参保人员中退休人数增速高于缴费人数;部分地区抚养比较高，负担较重。
不过，从养老保险基金收入支出情况看，2015年前10个月，全国基金总收入超过总支出2100多亿元，绝大多数省份基金累计结余额都超过8个月以上的基金支付额，基金运行总体平稳，能够确保当期养老保险待遇支付。目前养老保险基金筹资渠道中，财政补助是一个重要方面。对于少数历史欠账较多、基金支付能力较弱的老工业基地省份，将继续加大中央财政补助力度。另外，五中全会的公报中提到要加大国有资本充实社保基金力度，养老金应该会有保障。
我国现行退休年龄政策
1、在单位参保，并且从单位办理退休的：男性，工人和干部的退休时间是相同的，都是60岁退休;女干部，退休年龄是55岁，工人是50岁。
2、在个体窗口办理退休的：男性是60岁退休;女性进入个人窗口参保缴费超过3年的，一律按工人办理退休手续和待遇，50岁退休。没有超过3年达到退休年龄的，干部55岁退休，工人50岁退休。
3、从来没有工作单位的自由职业者，直接进入个人窗口参保并且退休的：男性60岁退休;女性55岁退休。
其他国家和地区，在退休时间、退休保障各方面是如何安排的? 先来看中国香港。香港特别行政区的老龄化现象比较严重，因为退休保障不够完善，很多老人在退休后继续找工作做兼职。
香港特区的人口老龄化速度很快，目前有115万名65岁或以上的老人，大概30年后差不多每三老人中就有一位是老年人。其次香港没有法定退休年龄，但是大多数企业都是55-65岁为退休年龄。去年年底香港政府开始进行关于全民退休保障公众咨询，提出单身长者资产不多于8万港元，每月可领取3230港元。但是有学者认为，应该不分贫富，年满65岁就可以领到这笔钱。
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中公教育·给人改变未来的力量
日本的老龄化现象更严重，日本政府非常重视老年人的就业或者再就业。日本总人口在世界第十位左右，但老年人就业却是世界第一。
自动延迟替换文件 篇3
以替换文件为例，运行PendMove的主界面后依次点击“添加文件到列表/已有文件/浏览”按钮，在弹出的窗口选择被占用而无法替换的旧文件（如图1）。然后点击“新文件”，在弹出的窗口选中替换的新文件，并点击“保存”按钮。
接下来返回主界面，可以在“显示列表”中看到操作任务（如图2）。设置完成以后不需要进行任何操作，只是当电脑下一次启动运行的时候，这款小工具就会自动根据“显示列表”中的任务，依次对设置的文件进行替换，从而完成对文件的替换操作。
网络延迟 篇4
关键词：网络编码,延迟,无线网络,吞吐量,编码机会
0 引言
在传统的网络中, 网络节点的作用仅仅是完成对数据包的存储和转发。直到2000年网络编码[1]概念的提出, 网络节点担任的角色才得以发生改变:网络编码允许网络节点对接收到的多个数据包编码后再发送出去。这样可以大大提高单次传输携带的信息量、减少传输次数、缓解网络拥塞以及提高网络吞吐量。
无线网络与生俱来的广播特性和侦听能力使得它非常适合网络编码的应用。Kitti等[2]在20个节点的无线网络试验床上实现了基于机会路由和异或操作网络编码的无线协议COPE。然而数据包在数量上的不公平性对编码机会的产生带来了巨大的影响。文献[3]提出了人为地延迟网络节点中暂时不能编码的数据包的发送时间, 以制造更多的编码机会。但是该方法是针对TCP流提出的, 并不适用在UDP流上。Seferoglu等人[4,5,6]提出了基于丢包策略的编码感知算法用于调节各个数据流的发送速率, 用来均衡不同流中的数据包以达到增加编码机会的目的。文献[7-8]对具有编码感知能力的路由协议展开了研究, 针对COPE较被动的编码方式, 在路由选择过程当中适当地选择编码机会较高的路由。
1 COPE原理
COPE的基本工作原理可以用图1所示的X型拓扑来说明。假设该拓扑中存在2条数据流如表1所示, 节点1要向节点3发送数据包a, 节点4要向节点5发送数据包b。在某一时刻, 中间节点2同时获得了数据包a和数据包b, 节点5侦听到数据包a, 节点3侦听到数据包b, 并且节点2可以获知到它的邻居节点所存数据包信息。此时在节点2处采取异或编码方式得到ab, 然后将该编码包广播发送出去。在节点5和节点3处利用本地的数据包信息可以分别从编码包ab中解码出自己想要的数据包。由此可见, COPE通过3次发送达到了原来发送4次的效果, 使得网络的吞吐量提高了33.3%。
2 MDCNC基本思想
从增加编码机会的角度出发, 对采用COPE编码机制的UDP流无线网络展开研究, 提出一种基于最小延迟代价的网络编码方法——— (Minimum Delay Cost Network Coding, MDCNC) 。
在图2中, 假设有3条数据流分别记做f1、f2和f3, 各条流的路径如表2所示;则对于f1和f2, 节点2是它们的可编码节点。因为节点1向节点2发送来自于f1的数据包可以被节点5侦听到, 节点4向节点5发送的来自于f2的数据包可以被节点3侦听到, 此时如果将来自于2条数据流的数据包在节点2处编码后再发送出去, 那么在节点5和节点3处分别可以解码出各自所需要的数据包。但是对于f3, 在节点2处无法找到可以同它编码的数据流。因为节点7无法侦听到节点1或者节点4发送的数据包, 因此若来自于f3的数据包在节点2处同f1或f2中任何一个编码后都不能在节点7处完成解码。我们称这种情况为节点2是f3的非可编码节点。
以上情况是针对UDP流展开讨论的, 如果是TCP流则不会有这种情况发生, 因为TCP流与UDP流的不同之处在于TCP流存在一个ACK确认机制, 文献[3]正是有效利用了ACK的确认机制, 将路径相同但是方向相反的ACK包同要传输的数据包编码, 使得网络编码有可能发生在沿途任何一个中继节点上。而对于UDP数据流来说不是在每个节点处都存在网络编码的机会。图2中如果采用文献[3]的延迟策略, 则当节点2获得发送数据的机会且刚好待发送数据包是来自于f3时, 为了等待可能到来的编码机会, 会暂时不发送该数据包。但是该编码机会是不存在的, 称这种延迟为非必要延迟。
MDCNC的基本思想就是减少不必要延迟次数、降低必要延迟时间, 用牺牲很小的端到端延迟时间来获取更多的编码机会, 相比原有的COPE协议, MDCNC可以带来更高的吞吐量。
3 MDCNC实现
3.1 可编码条件
在给出MDCNC的实现方法之前, 首先给出确定可编码节点的算法。文献[2]指出, 节点v要向n个下一跳节点r1, ..., rn分别发送n个数据包p1, ..., pn, 节点v处可以将这n个数据包异或编码的充分必要条件是每个下一跳节点ri都已经拥有n-1个数据包pj, 其中j≠i。文中仍然考虑2跳以内的网络编码情况, 给出可编码节点要满足的条件:
式中, c表示待判定节点, F表示新增加的一条数据流, 用Fi标识c处已经存在的其中一条数据流。N (c) 表示c的一跳邻居节点集合。U (c, F) 表示F上c的上一跳节点, D (c, F) 表示F上c的下一跳节点。若要判断节点c是否为新增数据流F的可编码节点, 只要满足式 (1) 和式 (2) , 就能说明节点c为新增数据流F的可编码节点。
3.2 路由发现过程
当节点Vsrc准备向节点Vdest发送数据并发现路由表中没有相应路由项时, Vsrc启动路由请求过程。
步骤1:Vsrc生成一个RREQ包并向自己的邻居节点广播出去, 在被广播之前需要初始化RREQ包中的一系列参数。每个中间节点Vi将首先丢弃路径记录中已经包含Vi的地址的RREQ包, 以防止出现路由环路。否则, RREQ包中的信息被更新后广播出去。
步骤2:RREQ到达目的节点Vdest之后, 目的节点会选择一条最优路径, 然后生成一个路由回复RREP包, 将其沿着与来时相反的方向发送至源节点Vsrc。每个中间节点Vi首先根据RREP包中的信息更新路由表以建立到目的节点的正向路由。然后, Vi根据邻居信息应用式 (1) 来判断本身是否为该路由的可编码节点, Vi将该判断结果记录下来。Vi继续转发RREP包。
步骤3:源节点Vsrc接收到RREP后, 开始根据选定的路径发送数据包。
路由发现过程是在现有的AODV路由协议上做的改进, 只需要加入步骤2中可编码节点的判断, 这样做的好处是实现了网络的平滑过度。
3.3 MDCNC实施方案
图3中的算法流程图描述了MDCNC编码的具体实现方案, 整个过程可以分为发送和接收两部分。在每个节点Vi处都维护了3个FIFO队列 (Q1、Q2、Q3) , Q1用于存放将该节点作为下一跳节点发送过来的数据包, Q2用于存放该节点侦听到的数据包, Q3用于存放等待编码机会的数据包。
当节点Vi接收到一个数据包后, 首先判断该数据包是不是编码数据包, 能不能完成解码。接下来检查该数据包下一跳节点列表中是否包含Vi节点, 如果没有则说明Vi不是该数据包的下一跳节点, 将其保存在Q2中;如果是下一跳节点, 还要判断Vi是否为目的节点。
节点Vi获得一次发送数据包的机会后, 先处理Q3中的数据包, 再处理Q1中的数据包。
对于Q1中的数据包, 根据先进先出原则, 首先对放在队首的p1进行编码能力的判断, 判断Vi是否为它的可编码节点。如果是可编码节点再接着查看编码机会, 存在编码机会则编码后发送编码包;假如是可编码节点, 但此时却没有编码机会, 则将p1移动到Q3中等待可能到来的编码机会。
对于Q3中的数据包, 如果没有超过设定的延迟等待时间, 则继续等待, 如果超过了延迟等待时间, 则检查此时是否有编码机会到来, 有编码机会则编码后发送出去, 没有编码机会则不编码直接发送。
4 仿真分析
4.1 评价指标确定
MDCNC的设计目的在于增加数据传输过程中的编码机会, 因此选取吞吐量、平均端到端延迟和编码次数作为性能好坏的评价指标。
4.2 仿真环境设置
仿真环境为NS2[9], MAC层协议采用IEEE802.11 DCF, 信道容量为2 Mbit/s, 节点的数据发送队列大小为50, 节点的传输范围为250 m, 数据源采用的是CBR流, 数据包大小为512 byte, MDCNC中数据包延迟发送时间设置为1.5 s。分别对AODV、AODV+COPE和AODV+MDCNC这3种传输方式进行比较。
4.3 仿真结果及分析
4.3.1 固定网络拓扑
为了直观地说明MDCNC的优点, 首先在图2所示的轮拓扑中比较上述3种传输方式的性能, 数据发送速率设定在0~1 400 kbit/s之间, 选取其中的19个采样点作为性能分析的参考数据, f1和f2采用不同的数据发送速率:
图4和图5展示了在不同速率下3种传输方式的网络吞吐量和平均端到端延迟的变化情况。从折线对比图中可以看出在速率非常小的情况下3种传输方式对网络吞吐量影响差异不是很大, 而MDCNC的平均端到端延迟略微高于其他两种情况。但是随着数据发送速率的逐渐增大, 大概从180 kbit/s开始, 可以编码的COPE和MDCNC的吞吐量逐渐超出了不能编码的AODV和AODV的端到端延迟时间也迅速增大, COPE和MDCNC的端到端延迟均没有什么变化。由于采用了延时机制, MDCNC的端到端延迟时间会略微高于COPE, 此时MDCNC相对于COPE的优势并没有明显表现出来。但是随着速率的继续增长, COPE的网络吞吐量上升开始变缓, MDCNC迅速超过了COPE。在400 kbit/s左右时, 由于可编码的2条流速率不匹配问题以及发送队列的容量问题, 使得COPE的编码机会出现减少的趋势, 网络吞吐量开始下降, 端到端延迟迅速上升。而MDCNC所特有的延迟机制以及更大的队列空间使得它的编码机会还在增加, 吞吐量仍然保持上升, MDCNC的端到端延迟也略低于COPE, MDCNC的吞吐量优势显现出来。当速率达到900 kbit/s时, 由于严重的网络拥塞, 3种方式的吞吐量变化都趋于平缓状态, 端到端延迟也达到最大。
图6表示的是在不同速率下COPE和MDCNC编码次数的变化情况。在数据发送速率非常小的时候, 两者的编码次数相差不大, 随着数据发送速率的增加, MDCNC的编码次数要明显高于COPE。
4.3.2 随机网络拓扑
为了使MDCNC协议的评价更具普遍性, 在一个随机拓扑网络模型下进行多次实验。主要评价指标为不同数据流数目下MDCNC与COPE编码次数的变化。实验环境为利用NS2中setdest工具创建一个长、宽各1 000 m, 拥有50个节点的移动场景。节点的移动速度最大为2 m/s, 仿真时长为150 s, 选取数据流数目为2~20之间的10个数值, 每个数值下进行100次实验, 取平均值。
由图7可以看出, MDCNC中的编码次数明显高于COPE, 这说明MNCNC能够制造更多的编码机会, 进一步提高网络吞吐量。
5 结束语
针对COPE会受数据包数量不公平性的影响, 提出了一种可以应用在无线多跳网络中的最小延迟代价网络编码方法MDCNC。该方法的主要特点是只有在可编码节点处才会采取延时策略, 这样做的目的是尽可能少地增加端到端延迟时间。从仿真结果可以看出虽然MDCNC的平均端到端延迟大部分情况下会略微高出COPE, 但是却比没有网络编码的AODV低, 所以这样的延迟时间在网络容忍范围之内, 对于网络性能并无太大影响。而该方法所制造的编码机会却是不可忽视的, 与COPE相比较, MDCNC的编码机会约为COPE的1.5倍, 能够有效地缓解网络拥塞和提高网络吞吐量。
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网络延迟 篇5
2022年实施
最近，关于延迟退休年龄的话题被炒得沸沸腾腾，那么2017年延迟退休年龄最新规定到底是怎样的呢? 公务员退休年龄政策的步伐渐行渐明朗，三中全会中央已敲定，1.从2015年开始，1965年出生的女性职工和居民应当推迟1年领取养老金，1966年出生的推迟 2年，以此类推，到2030年实现女性65岁领取养老金。2.从2020年开始，1960年出生的男性职工和居民推迟6个月领取养老金，以此类推，到 2030年实现男性职工和居民65岁领取养老金。
昨日，杨震委员审议时说，养老金改革方案中，国家把基本养老保险统一起来，剩下补充的部分取决于大家交的年金，交的多拿的就多，交的少拿的就少。实行改革后，机关事业单位和企业退休人员退休金之间的差距会缩小多少，相关部门应该进行测算。
“因为企业之间本身的差距也非常大，有的企业经营非常好，有的企业很差，所以不同企业为职工交的年金不可能一样，补充的一块是不是有上限和下限?这样是不是可以控制退休收入差距?”杨震说，希望国家出台新政策，能使得社会矛盾得到缓解，不要产生新的社会矛盾甚至扩大社会矛盾。
对于养老金改革，黄细花代表说，决策部门一定要将政策尽快落地，人社部作为政策制定者，不能只从自己角度，或者从少数部门的角度考虑问题，应该更多地考虑到老百姓、弱势群体的利益。
延迟退休 建议实行弹性退休制度
马凯23日作报告时说，将研究制定渐进式延迟退休年龄政策，改善职工基本养老保险抚养比。
昨日，苏晓云委员审议时说，目前企业员工退休工资的问题比较突出，一旦发不出退休工资，影响会很大。他说，这一问题应立足于体制内解决，尽快实施企业员工推迟退休，“现在工人男的55岁退休，女的是50岁退休。企业的干部，男的是60岁退休，女的是55岁退休。从身体状况和平均寿命来看，60多岁、70 岁看起来就像50多岁的人，身体还很好。”
苏晓云建议，把企业员工的退休年龄男性提高到65岁，女性提高到60岁。“这样多收五年(养老保险)，少发五年(养老金)，从身体状况来讲，没有多大影响。这个办法也是世界上很多国家解决问题的办法。”
吕祖善委员说，现在提出渐进式地延迟退休，应该是一个不得不采取的办法，也是必须采取的办法。延迟退休年龄可能增加新就业的压力，要合理安排两者之间的平衡。
全国人大代表黄细花建议实行弹性退休制度，“规定一个法定最早退休年龄、一个正常退休年龄和一个最迟退休年龄，让自己选择，如果选择延迟退休，退休金可以增加。如果只规定延迟退休，我相信100%的人都会反对的。”
人社部建议我国从2017年实行延长退休年龄的政策
据人社部消息，中国有可能在2017年实行新的退休年龄的政策，将退休年龄65岁。到2045年不论男女退休年龄均为65岁。有专家表示，提高退休年龄的目的为缓解劳动力总量减少的速度。
7月1日，人社部社会保障研究所所长何平称，建议中国从2017年实行延长退休年龄的政策，并每两年延长1岁退休年龄，到2045年不论男女退休年龄均为65岁。有专家表示，提高退休年龄的目的为缓解劳动力总量减少的速度。
我国老龄化速度世界第一
据报道，全国人大常委会副委员长华建敏说，我国老年人口的规模世界第一。根据第二次全国人口普查，2010 年，我国60岁以上老年人已经达到1.78亿，占全球老年人口的23.6%，是全球唯一的老年人口超过一个亿的国家。二是我国的老龄化速度世界第一。预计未来40年，世界老年人口的比重将上升10.8个百分点，而我国将上升21个百分点，我国老龄化的速度比世界的平均速度要快一倍多。三是我国解决老龄化问题的难度大。我国是在经济尚不发达的情况下进入老龄化社会，应对老龄问题的经济基础还很薄弱。
专家建议退休年龄延至65岁
据京华时报(微博)报道，我国是全球唯一的老年人口过亿的国家，2010年我国60岁以上老年人已经达到1.78亿。面对我国人口老龄化这一不争事实，不少专家建议应逐步延长退休年龄以减缓劳动力总量减少速度。
人力资源和社会保障部社会保障研究所所长何平建议我国从2017年实行延长退休年龄的政策，并每两年延长1岁退休年龄。到2045年不论男女，退休年龄均为65岁。
中国社科院人口与劳动经济研究所所长蔡昉建议，我国应逐步延长退休年龄，同时加大对老年人的培训力度，以为延长退休年龄创造条件。他建议，退休年龄可采取弹性制度，充分利用一部分高技能、高素质人员的人力资本存量。
延迟退休年龄出炉 辽宁今年或迎“退休潮”
依照计划，我国将在2017年推出延迟退休方案，5年后实施。以此计算延迟退休将在2022年实施，目前女性小于48岁、男性小于53岁的人都将赶上延迟退休。我省近年来退休职工人数逐年增多，近两年更是突破每年44万人，以延迟退休来缓解养老压力迫在眉睫。
辽宁或迎“退休潮”，年退休人数破44万
据辽宁近5年的统计公报，发现离退休城镇职工人数连年上升，最近两年每年均突破44万。相关人士预计，我省2015年退休职工人数也将在30万以上。这都证明我省或已进入“退休潮”，曾经助推辽宁老工业基地发展的一批职工高峰正在渐渐步入退休年龄。
2017年推出延退方案 最早2022年实施
人社部曾表示，2015年制定方案，2017年征求意见修改，2017年正式推出，至少要在5年后实施。以此推算，延迟退休最早将在2022年实施。实施后也不会一刀切，而是会逐步实施，如某人55岁退休那年实施延迟退休，或将延长2个月，次年退休者将延长6个月。以此类推，形成一个心理预期，渐进式推进。
现年女小于48岁男小于53岁的将延退
以最早实施时间2022年、现女55岁男60岁退休计算，目前女性年龄48岁、男性年龄53岁的将首批延退，小于这一年龄的人群都将逐渐过渡到延迟退休中。其实除了所有人员的延迟退休政策外，今年已将正、副处级的女干部和具有高级职称的女性专业技术人员延长至60岁自愿退休。
延迟退休背后 篇6
人社部官员一句“随着我国经济社会的不断发展以及人均寿命的不断延长，相应推迟退休年龄，应该说是一种必然趋势”，把延迟退休的话题推上了风口浪尖。
为什么延迟退休？因为养老基金有亏空。
为什么养老基金有亏空？因为养老制度转轨时，留下了巨大的空账。
为什么养老制度需要转轨？因为最初制定的国家大包大揽养老体制，已经无路可走。
为什么当初制定如此的养老体制??
往事无可再追，不过人们一直在为往事买单。延迟退休，是否能救赎先天不足的养老基金？
“低调”的上海经验
梁建涛(化名)是上海市青浦区一家事业编制企业的高级管理干部，年薪二十万。去年六十岁的他面临退休，一旦退休他的年收入将要减半。于是梁建涛向单位申请延迟退休三年，他觉得自己挺幸运，刚好赶上了上海市2010年开始试点的柔性退休政策。
就在人们为是否应该延迟退休大加争论时，很少人知道，上海人已经试点该政策两年了。
1999年开始，上海社会养老保险基金出现连年赤字，累积用于弥补养老金亏空的财政支出多达70多亿，随着人口老龄化的加速，社保缺口还将继续扩大。
2010年10月，上海市人社局开始执行《关于本市企业各类人才柔性延迟办理申领基本养老金手续的试行意见》(下称《试行意见》)，上海市参加城镇养老保险的企业职工可以依此柔性延迟退休年龄。
按照《试行意见》，梁建涛跟单位签订了工作协议。内容是：这三年期间他和企业仍要按规定缴纳基本养老保险费和工伤保险费，但不再缴纳医疗、失业及生育保险费。而梁建涛要到六十三岁才能开始领取养老金，数额将按照新的计发办法计算。
上海并不是唯一一个试行延迟退休的城市，目前北京和深圳都有过不同形式的延迟领取养老金的试点措施。但与上海相同的是，试点政策开展的范围极小，甚至于预期发生了改变。
上海一位曾经就职于某大型国有航空公司的人力资源经理向《中国周刊》记者透露，该公司申请延迟退休的基本上都是机长及企业管理层，但是没有一个人成功获得审批。未获批准的原因是，该企业常年亏损，无力为员工支付延迟退休期间的养老保险。
这位人力经理称，普通技术职工申请延迟退休并不如退休返聘划算，很多人甚至不知道可以延迟退休，“大部分申请者都是想更长时间地保住位子”。
梁建涛曾经简单算过，延退期间他需要多交纳近三万元的养老保险，退休后每月的基本养老金增加三百四十多元。精明的上海男人一下子明白，他要退休十年后才能把交出去的钱赚回来，这是一笔不划算的买卖。
那时候他也想过退休返聘，但想到返聘的工资相对较低，他还是选择了延迟退休。“更重要的是只要还在位，很多事情都会好办很多。”
梁建涛没想到的是，自己竟然是全上海市仅仅二百多名申请并审批通过的延迟退休者。
根据上海市人力资源和社会保障局的统计，截至2011年4月，共有二百多名劳动者办理延迟退休。上海人社局宣传部一位官员称，《试行意见》没有相应政策宣传。上海12333咨询热线(社保服务专线)的工作人员告诉《中国周刊》记者，今年办理延迟退休的劳动者数量非常少。
上海的试点，应该可以反映部分人群对延迟退休的真正态度。它也本应该成为是否在全国范围内推广延迟退休的一个极佳的旁证。但两年来，上海一直没有公布过对延迟退休政策效果的评估。上海人社局也拒绝了《中国周刊》记者的采访。
上海的延迟退休，是失败还是成功？它对养老基金的补充起到了怎样的作用？成了一个人为的谜团。
先天不足的养老金
不管上海试点的延迟养老是否真的会推广到全国，但有一点是确定的，养老基金在全国范围内都存在缺口。
经济界普遍观点认为，中国长期享受的“人口红利”这一经济增长源泉正在消失。
“适龄劳动力比例的下降必然引起养老金收支更大的赤字”，中国劳动学会薪酬专业委员会常务理事吕井海预计，“2020年将出现当年养老金支出大于收入的现象，那便是养老制度崩盘的开始”。
根据公开数据，截至2010年底，养老金个人账户本应有资产19596亿元人民币，实际上却只有2039亿元，缺口达1.76万亿元。
中国社会科学院社会政策研究中心秘书长唐钧告诉《中国周刊》记者，“养老基金的缺口是先天不足”。
1949年后，我国在城市建立了大包大揽式的国家养老制度。那时，国家工作人员、国有企业工作人员(当时只有国企)，都被一视同仁，退休金统一由国家、企业发放。因为没有现代养老制度，也无所谓个人缴纳养老金。这一制度很快随着大批国企破产而变得不合适宜。
从上世纪90年代，我国确立了基本养老保险制度采取的是统筹基金和个人账户相结合的方式。唐钧表示，养老基金建立之初的财政投入是用劳动者工龄折算出的数字，“这部分财政支出其实根本就不存在”。于是，个人账户里的钱不得不参与到社会统筹的支付里，用于支付退休人员的养老金，“空账”由此产生。
中山大学社保研究中心主任申曙光曾给人社部撰写过一份关于延迟退休的报告，里面详尽指出了延迟退休的利好：“晚退5年，社保基金就可少支付5年的养老金，同时又多收5年的养老保险，一来一去就有10年养老保险基金的差距。从全国看，每年减缓基金缺口200亿元。”社科院世界社保研究中心主任郑秉文认为，在现收现付的养老金制度里替代率、缴费率和退休年龄这三个可变量中，延长退休年龄是弥补养老金缺口的最佳办法。“长期来看，这个养老制度是绝对不可持续的。退休年龄太低，威胁到制度长期的财务可持续性和支付能力。提高退休年龄不是解决现在的问题，而是长期的制度问题。”
吕井海是此次讨论中最早公开表示应该“一刀切”强制延迟退休的专家，他能够理解网民对延迟退休政策的骂声，“一定会有一部分的利益受损”。但是吕井海仍然认为延迟退休是挽救社保基金的最后一根稻草，“一旦养老基金崩盘，那么所有人的利益都会受损”。唐钧算了一笔账，延迟退休政策每年可以减缓基金缺口约200亿元，也就是说至少需要85年才能填补上1.76万亿的巨大缺口。
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他在个人博客中写道：现在我们谋划着要减少的基金缺口200亿元，又会涉及多少人的利益呢？人社部刚刚发表的《公报》告诉我们：年末全国参加城镇基本养老保险的人数为 28391万人，其中，参保职工21565万人，参保离退休人员6826万人。如果按老规矩，即“老人老办法”，不算参保离退休人员，光算参保职工，那么首先就至少有1亿多人会受到影响。另外，还有2000至3000万当年的下岗失业人员。加总起来，保守点说，差不多2亿人的利益将受损。
被遗忘的大多数 “即便是我们等上85年，养老金的缺口也补不上”，唐钧反复向《中国周刊》记者强调养老金的漏洞不是单纯的钱的问题，而是“从一开始就存在制度的漏洞”。
唐钧认为：“养老的问题并不是一个纯粹的社会保险问题，其本质是社会分配，而社会保险仅仅是分配的手段之一。如果我们跳出保险的框框，从社会分配的角度来看养老问题，结果就完全不一样。”
唐钧把财政支出这一社会保险制度资金来源看作“最后出台的角色”。在唐钧看来，养老制度的任何漏洞都不该由创造社会价值的劳动者独立承担，“财政投入是社会保险制度的题中应有之义，也是政府不可推卸的责任。”
即使不是社保制度的专家也能感受到漏洞的存在，微博上一位名叫“老芋头”的网友写道：只要全体农民和部分城镇居民被排除在社保体系之外，社保制度的任何改变都是既得利益者之间的重新划分。只要按人的职业确定社保待遇，社保体系就是中国最不公正的制度。现行社保制度不根本改革，退休年龄越延长，结果只是穷者更穷，富者更富。
博主是北京师范大学政治学与国际关系学院教授于风政，之所以一直关注延迟退休的问题是因为于风政觉得养老金的问题已经不是一个公共政策问题，而是一个道德问题，一个社会、一个政府，要不要有基本的公平正义的问题。
于风政说：“在讨论社保这么重要的基本制度建构制度时，完全听不到工人的声音，更听不到被排斥在外的农民们的声音，甚至没有人想起农民这个最大的群体。这是多大的悲哀！”于风政担忧：“如果在建构基本社保制度的时候把农民排斥在外，社保金支付压力越大，农民的处境就越悲惨。农民会被进一步牺牲。”
近几年，国家正在大力推进新型农村社会养老保险政策，预计到2020年将基本实现农村适龄人口的全面覆盖。
“之后呢？也要让刚刚交上保险的农民延迟五年领取养老金吗？”唐钧从2004抵制延迟退休政策至今，他最大的忧虑是，“只要延退的口子一开，就会演变成一个全面的、强制的政策。这无异于欺骗了所有人。”
网络延迟 篇7
关键词：水声网络,路由协议,能量平衡,延迟约束
1 引言
水声通信网络在海洋监测、石油勘探等方面有巨大的应用前景, 因而受到研究者的广泛关注[1,2]。路由协议是水声通信网络的关键技术之一。由于水声通信网络具有动态性、节点能量有限、高传播延迟、带宽窄等特点, 因此传统的无线移动网络协议无法直接应用到水声网络中。
传统的无线ad-hoc网络的路由协议一般以最短跳数或距离为衡量路由的主要代价。而在水声通信网络当中, 由于海洋环境使得节点能量更换困难, 因此在路由协议中考虑能量节省和整个网络的能量平衡更为重要。另一方面, 水声通信网络的带宽有限, 当数据量较大时, 极易发生拥塞现象, 从而大大增加数据包的端到端延迟, 因此, 数据包的端到端延迟也是一个必须考虑的问题。
目前, 基于地理信息的水声路由协议设计引起了研究者的广泛关注[3,4,5,6]。本文从能量平衡和延迟约束的角度出发, 以一般的地理式路由协议为基础, 提出了综合距离、节点能量和节点区域负载的路由代价计算方法, 同时针对采用传统节点信息维护方法难以及时获知区域负载的问题, 提出了一种更为实时有效的节点间信息交换的方法。
2 能量平衡和延迟约束的路由协议
水声网络能量受限的特点使得能量节约成为水声网络的重要研究内容, 而在路由协议的层次上, 能量受限又引入了一个新的问题即能量均衡。由于水声网络的各个节点需要协同工作才能保证数据的传输, 因此在水声网络中不仅要尽量节省各个节点的能量消耗, 而且还要尽量保证网络个节点能量消耗速度的一致性, 避免某些节点过早的能量耗尽而引起网络的失效。
另一方面, 水声网络是一个高传播延迟的网络, 数据的端到端延迟也是一个必须考虑的问题。当网络的负载较轻时, 数据的端到端延迟主要受路径长度、中继节点个数的影响, 一般不会有太大的差异, 但是当数据负载较重时, 数据的端到端延迟还要受到数据包在各中继节点处等待时间的影响, 此时, 中继节点的队列长度成为影响端到端延迟最重要的因素。因此在路由设计当中, 还要充分考虑队列长度对端到端延迟的影响。
针对以上两点, 本文设计了一种能量平衡和延迟约束的路由协议, 该协议是一种基于位置的贪婪路由协议, 每个节点根据邻居节点的状况进行局部的最优中继节点选取, 衡量标准主要有距离、能量和队列长度。当网络负载较轻时, 该协议主要以能量平衡为主要目的, 当负载较重时, 该协议会进行延迟约束, 使数据包传输尽量避开拥塞区域, 从而有效降低端到端延迟。
2.1 节点转发规则
假设节点能够获知一跳邻居节点的位置信息、能量信息和MAC层队列长度信息。假设任一节点i的位置为Si, 能量为Ei, MAC层队列长度为Li。当节点S有数据包发送给节点D时, 它将采取以下方法选取中继节点:
(1) 根据位置信息选择节点S的转发节点集FSs。
其中, j代表节点S的任一邻居节点, d (j, D) 表示节点j和节点D之间的距离, d (S, D) 表示节点S和节点D之间的距离, 只有离目的节点更近的节点才可能成为中继节点。
(2) 计算FSs中每个节点的距离权值。
其中, R为单跳的最大距离。
(3) 计算FSs中每个节点的能量权值。
其中, ej为节点j的剩余能量, einia为节点的初始能量。
(4) 计算FSs中每个节点的区域负载权值。
其中lj表示节点j的队列长度, lm为节点j的邻居节点的队列长度。
(5) 计算FSs中每个节点的转发代价。
(6) 选择Cost最小的节点为转发节点。
2.2 路由信息更新方法
路由算法的正确执行需要知道邻居节点的位置、剩余能量和区域负载。邻节点的位置和剩余能量都是一跳信息, 通过周期性的路由信息更新数据包即可获得。但是节点的区域负载不仅包括节点自身的数据包队列长度, 还包含节点可通信范围内的节点的数据包队列长度, 如果某一节点要计算出自己邻节点的区域负载, 则不仅仅要知道自己一跳邻节点的队列长度, 还需要知道两跳邻节点的队列长度, 这在水声网络中是十分困难的。首先, 两跳邻节点信息的维护会大大增加协议的开销, 其次, 在水声网络中, 能量和位置在较长的时间内才会发生显著的变化, 因此, 进行较长的周期的维护即可, 而对于节点的队列长度, 时时刻刻都在变化, 因此要实时维护两跳邻居节点的队列长度信息需要进行频繁的路由信息交互, 这会进一步加重负载。因此, 传统的路由信息维护方法无法满足本协议算法的需求。为了实时的获得节点的区域负载信息, 本文设计了一种路由和MAC层联合的路由信息更新方法。
首先, 定义节点邻接表, 节点邻接表维护路由决策所需的邻居节点的信息。邻接表中的任一项的结构如表1所示。
对于一个邻节点, 表项每次被更新, 都会将有效期设置为当前时间加上一个更新周期的长度, 如果有效期到期仍未被更新, 则删除该节点。每个节点的区域负载因子都是根据自身邻接表中所有邻节点的队列长度计算而得到。
路由层周期性的进行本节点的信息广播, 广播内容包括节点位置、节点剩余能量百分比、节点的队列长度、节点的区域队列长度, 包类型定义为HELLO。
与传统方法不同的是:在本协议中, 节点监听到的任何数据包都可以帮助进行邻接表更新。则为了使得任意数据包都能辅助邻接表更新, 需要对数据包格式进行扩展。在MAC帧头加入节点位置、节点剩余能量百分比、节点的队列长度、节点的区域队列长度。修改后的MAC帧格式如表3, 表4所示:
由于节点发送出的任何数据包都有路由更新信息, 因此每次节点发出数据包, 都要重置路由层的路由更新定时器, 只有在一个更新周期内, 节点未发出任何数据包的情况下, 节点才会发送路由层的路由更新数据包。
3 仿真结果
仿真试验在NS2仿真环境中进行。仿真参数如下:节点个数为25, 声速取1500m/s, 节点最大通信距离为600, 网格距离为400, 通信速率为1000bit/s, MAC协议采用带ACK的ALOHA协议。主要比较了协议的接收率、端到端延迟和能量均衡情况。仿真主要比较了三种情况:只考虑距离因素 (a=1, b=0, c=0) , 同时考虑距离因素和能量因素 (a=1, b=1, c=0) , 考虑距离、能量和负载因素 (a=1, b=1, c=1) 。
图2为不同数据包发送间隔下, 三种情况下的接收率情况, 从图中可以看出, 负载较轻时, 接收率都接近100%。负载较重时, 只考虑距离因素的路由协议的接收率最低, 而综合考虑距离、能量和负载因素时, 接收率最高。这是因为当负载较重时, 只考虑距离因素的路由协议中, 数据包逐渐向距离最优路径上汇聚, 导致数据包队列长度很长, 拥塞不断加重。而考虑能量因素后, 开始数据包仍然在在距离最短的路径上汇聚, 但是, 一段时间后最短路径上节点的能量会少于其它路径上的节点, 当能量的差异大于距离的差异时, 节点会选择能量更高的路径进行传输, 这样就缓解了拥塞, 而综合考虑了距离、能量以及负载因素的协议由于能动态的计算节点的区域负载, 可以更为及时的避开负载重的区域, 因此能获得最高的接收率。
图3为不同发送间隔下数据包端到端延迟的情况。从图中可以看出, 端到端延迟随着负载加重而迅速增加。负载较重时, 只考虑距离的路由协议端到端延迟最高, 因为随着负载加重, 最短距离路径上的节点的队列长度不断加大, 导致数据包等待时间过长, 考虑能量因素后, 由于节点能量的差异, 缓解了一部分数据包的拥塞, 因此端到端延迟也得到了降低, 而考虑负载因素后, 节点的队列长度得到有效控制, 因此节点的端到端延迟进一步降低。
图4是三种情况下的各节点能量消耗情况。从图中可以看出, 只考虑距离因素的协议的能量消耗集中在某几个节点上, 而考虑能量均衡后, 除了发送源节点外, 其他节点的能量消耗比较平均。
4 结束语
针对水声网络的能量和延迟两方面的限制, 本文提出了一种能量平衡和延迟约束的路由算法, 并对该算法进行了仿真分析。仿真结果表明, 该算法能有效均衡网络节点能量, 同时在负载较重时, 能让数据包有效避让拥塞区域, 从而提高数据包的到达率, 降低数据包端到端延迟。
参考文献
[1]Akyildiz F, Pompili D, and Melodia T.Underwater acoustic sensor networks:research challenges.Elsevier’s Journal of Ad Hoc Networks, 2005, 3 (3) :257-279
[2]Aldawibio O.O.A Review of current Routing Protocols for Ad Hoc Underwater Acoustic Networks[C].Applications of Digital Information and Web Technologies, 2008:431-434
[3]Carlson E.A, Beaujean P.-P, and An E.Location-Aware Routing Protocol for Underwater Acoustic Networks[C].in Proceedings, OCEANS 2006, (Boston) , IEEE/MTS, Sept.2006.
[4]Othman A.K.GPS-less Localization Protocol for Underwater Acoustic Networks.Wireless and Optical Communications Networks[C].2008:1-6
[5]Carlson E.A, Beaujean P.-P, and An E.An Improved Location-Aware Routing Protocol for Underwater Acoustic Networks[C].in Proceedings, OCEANS 2007, (Vancouver) , IEEE/MTS, Sept.2007:1-7
网络延迟 篇8
关键词：延迟容忍网络,路由算法,运动状态,消息管理
1引言
延迟容忍网络( Delay /Disruption Tolerant Net- works,DTN)[1,2]作为一种在无线网络领域活跃度较高的网络类型。具有延迟性高、间断连接频繁、资源受限较大、节点随机移动、无法保证稳定的端到端信息交互等特点。主要应用场景包括星际网络,战地网络,野生动物监测与追踪网络,PSN ( Pocket Switched Network) 等。自2003年FALL提出延迟容忍网络这一概念始,该领域开始了高速发展,如何在无固定网络拓扑图的情况下进行高效数据传输、降低传输节点资源消耗成为了该领域的热点问题。
由于DTN的特殊性,所以无法如传统TCP/IP网络一样保证信息传输的准确性。所以,延迟容忍网络中的网络节点通常采取" 存储- 携带- 转发" ( store - carry - forward) 的形式,利用节点的通讯半径覆盖其他移动节点产生信息交互的机会进行通信,在移动设备间传递数据信息。随着智能手机、穿戴设备的不断普及,城市中携带这类设备的人逐渐增多,因此形成了基于节点移动形式的无线网络环境。在这种网络情景下,由于是以人作为节点,所以此类延迟容忍网络节点不同于随机移动模式节点, 在某种程度上是具有一定社会属性且遵守正常社会规则的。因此节点在类似城市、街道这类特定网络环境下,节点会按照道路轨迹路线进行移动,且运动趋势具有一定延续性。
在DTN网络中,由于整个网络中节点分布随机性和移动性等特点。使用最基本的First Contact类单副本路由方法进行数据传递,是难以取得理想的信息投递率的。因此理想条件下,使用多副本路由的方式增加信息副本在整个网络中的基数,增大消息数据与目的节点相遇的概率。但是,随着节点产生信息副本数量增多传递跳数的增加会使各节点资源消耗更多、加剧网络负担。因此,为了减少基于多副本路由算法导致的网络负载较高及跳数多的问题,并实现高投递率、较低资源消耗的目标。本文提出了一种基于运动状态的延迟容忍网络数据传输方法,并在节点信息交互时,通过消息队列管理策略进一步提高路由性能。
本文剩余部分作如下安排: 在第二部分,我们讨论一些关于DTN的相关工作; 第三部分会详细介绍MSCT传输方法; 在第四部分,我们会通过大量仿真实验测试验证MSCT传输性能,并与当前流行的DTN路由算法进行比较和分析; 最后第五部分,对我们所做的工作进行总结,展望未来研究方向。
2相关工作
IRTF ( Internet Research Task Force ) 成立DT- NRG( DTN Research Group) 的目的就是为了对延迟容忍网络进行研究,研究者们提出了各种经典的DTN路由方法。延迟容忍网络的信息传输方法,按照副本数量进行分类: 主要分为基于单副本传输和基于多副本传输两种策略方式。
其中基于单副本的首次连接( First Contact,FC) 和直接传递( Direct Transmission,DT)[2]是最简单且节点资源消耗最小的算法。消息产生的源节点将信息存储在缓存队列当中,直到遇到目的节点才转发或者当信息生存时间值TTL( Time - To - Live) 到期将信息从队列中删除。这种路由方法网络开销最小、节点资源消耗最少,但传输时延较大,信息成功投递率最低。与之相比,Khaled. A等人[3]提出基于多副本传输策略,在DTN中使用信息洪泛的方法来传递消息。节点会将自己产生的和接收到的转发信息存储在消息缓存队列当中,并转发给邻接节点。 因此,可预见随着节点缓存队列增大,消息副本数量的增加,成功投递率会有增长。但是同时也会导致网络负载变大,接收消息的移动节点资源消耗升高。 这对于节点资源较少、负载较低的网络,路由传输效果不会太理想。
除上述几种算法外,许多路由算法应用额外信息进行路由选择,例如基于节点的社会属性进行选择传输[4]的路由算法,基于位置信息的路由算法( 如Geo DTN + Nav[5]、Location - Aware Social Rou- ting[6]) 根据节点位置以及运动状态进行选择中继节点。这么做虽然利用节点信息进行节点筛选,做到降低网络副本冗余的情况。但鉴于DTN信息传输的高延时性以及节点的移动性,仅仅通过节点的位置信息来进行中继节点选择,由于节点的移动和时延导致与预期位置偏差过大,无法满足预期要求。
所以基于节点位置的路由,选择的中继节点无法满足信息投递的准确性要求。因此,本文对于路由方法做出改进,提出基于节点运动状态信息进行信息中继节点的选择。如上文所提到,随着移动设备的普及,以人为节点的延迟容忍网络逐渐增加,所以节点具有社会属性,移动具有规律性,运动趋势相对更加稳定且可预见。例如,在城市内由于道路都是固定的,所以节点的移动必须按照固定的线路来进行随机移动。同时由于通常以人或者车辆作为节点,所以节点移动方式不同于无规律的随机移动模式,会以保持移动一段时间才可能发生运动状态变化。相对位置变化,运动状态变化的频率较低,可预测性更强。基于多副本的路由方法为了减少消息冗余,同时更好的将副本分发到整个网络的各处,应尽可能将消息副本分发到整个网络不同方向。因此路由方法根据节点的运动方向选择与之连通同时对期望移动方向设定较高权值,尽可能优先发送副本到与当前节点移动方向相异角度的节点。
节点缓存的信息队列管理在DTN路由算法中同样重要。传统的Epidemic路由只是尽可能将消息副本对外分发,Max Prop方法也仅仅是考虑设定节点传递概率。上述方法都没有考虑到当节点相互连通时使用消息队列内消息ID进行节点过滤。本文采用了信息ID优先过滤的方式并基于消息生存时间( ST) 和节点自身消息拥有高权值的策略进行消息队列管理。
3路由协议MSCT
延迟容忍网络由于相对传统网络在连接性、传递时延和负载能力等方面较差,所以对于路由算法要求更加严格。传统的Epidemic、Max Prop等路由算法虽然可以通过进行复制大量消息副本的方式达到提高成功投递率的目的。但是上述路由的这种不加筛选的信息传递行为同样会导致网络中相同内容的消息大量增加,移动节点传输频度的增大。使整个网络由于冗余消息过多负载增大,节点由于传递消息跳数增加,消耗过多无必要的能量。
为了解决以上弊端,基于上述研究分析,本文提出了MSCT路由算法。基于邻接节点的移动信息和初始设定阈值进行中继节点的选择; 利用消息生存时长和节点自身消息加权来管理消息队列,并通过预传递消息ID的方式过滤掉无效节点。
本章主要介绍MSCT算法的具体执行流程,分别包括中继节点的具体选择算法和节点缓存队列的信息管理方法。
3.1 MSCT中继节点选择算法
Algorithm 1:
(0).INPUT:Angle Scope
(1).Set the moving direction of Node N as MD_N
(2).Set the specify location of Node N as SL_N
(3).Node N Initialize Relay Queue for Select relay node
( 4) . For link_node in Node N's TransmitRange
(5).Set link_node's specify location as SL_L,moving direction as MD_L
(6).Compute the angle by SP_N and SP_L
( 7) .If the angle in Angle Scopes
(8).Compute Moving Motion by MD_N and MD_L
(9).If the Moving Motion match the MotionJudge
(10).Add the link_node in Relay Queue
(11).End If
(12).End If
(13).End For
(14).Return Relay Queue
通过与传输距离内的单跳邻居节点交换信息, 高效的进行中继节点的选择。算法如上所示,行5, 节点N通过获取单跳范围内邻接节点相对位置信息以及运动状态信息。行6代码内容会基于两节点的位置信息计算邻接节点相对节点N的位置,并计算得到邻接节点相对节点N偏移角度。然后如图1所示,通过与路由开始时预设的Angle Scopes内的各角度范围anglescope进行比较选择。由于节点移动具有一定持续性,因此运动状态不会突然改变。所以行8代码对符合位置要求邻居节点与节点N的运动方向进行计算比较,为了达到信息副本扩散最大化,求取与节点N运动趋势相差最大的邻接节点作为中继节点。即通过算式( 1) 选择运动方向与各anglescopemid角度最接近的邻接节点,第9行对运动方向信息进行判断。节点N对满足条件的节点添加到中继节点队列当中,并对中继节点进行消息副本传递。
为达到减小消息冗余同时最快传播到全网络的要求,Motion Judge方法主要是对符合位置要求的邻居节点,基于节点运动状态进行再筛选。如图1,为了减少副本复制转发降低网络负载,节点N运动方向范围内不进行中继节点选择,即此时图1中处于节点N节点运动正方向内的节点不会接收到消息副本。这是因为节点N运动的持续性使其自身代替了中继节点的职能。另外,由于符合角度阈值范围要求的邻居节点此时运动趋势可以分为两种: 远离/ 靠近节点N ,所以在尽快分布到网络各处的前提要求下,Motion Judge方法会优先选择运动趋势为远离节点N的节点加入中继节点队列。MSCT路由算法的中继节点选择机制没有通过限制副本复制数量的方法来限制节点的选择,但是需要同时考虑消息发送节点和接收节点的中继节点筛选条件更加严格,可以有效控制副本生成数量。通过仿真实验,MSCT算法的负载率和丢包率相比于Epidemic和Max Prop路由算法都相差30% 以上。
3. 2节点缓存队列管理算法
消息队列管理是降低网络拥塞、提高消息传输性能的关键[7],是MSCT路由算法的重要组成部分。 通过设定规则令队列内消息按照一定顺序排列。确定向中继节点队列内各节点发送消息时,每个消息按照预定优先顺序进行发送,按照固定规则丢弃消息。
为了尽可能多传递信息副本,MSCT算法选择优先传递生存时间较长的消息。这样尽管会产生较多副本,但由于此时消息TTL较大生存期即将结束删除,因此长时间来看对整体网络影响较小。也可以减少由于消息生存周期较长导致的副本数量过多,由此引发的消息冗余网络拥塞。同时为了防止出现自私性的问题,我们对于节点自身消息会加权计算后再加入队列。
1) 消息丢弃方法
a) 当消息队列内某条消息的生存周期到期后, 就丢弃该条消息。经历较长的生存时间,此时该消息可能已经传递到目的节点; 如果仍没有成功投递, 也说明到达目的节点几率很小。
b) 消息队列是根据消息生存时间大小和自身产生消息的优先级进行排序。因此,当接收到新消息时,首先查看该队列是否已满。如果满了,需要与队列中最后一条TTL较小的消息比较。选择留下生存周期较大的消息。
2) 队列管理实现
a) 接收其他节点传送的消息ID,判断队列中是否已经存在。如果该消息已经存在就返回拒绝信息,节省节点发送时间。不存在,则不返回消息。
b) 对接收到的消息根据其生存周期进行排序。 为了尽量减少消息冗余,优先发送TTL即将到期信息。
c) 为防止产生自私节点,我们设定节点对自身产生消息会赋予一定权值R。消息排序时则如式( 2) 令自身生存时间TN与权值RN乘积结果JRes与从其他节点接收到的消息进行比较。
4仿真实验
本实验采用了当前流行的延迟容忍网络仿真工具The ONE( Opportunistic Network Environment) 进行仿真,该平台专用于评测DTN网络路由设计。仿真场景为4500 * 3400米,仿真中假设节点为100个,仿真时间45000秒。具体节点和消息设置见表1所示。
本实验使用The ONE平台对Delivery Contact路由算法、Epidemic路由算法、Max Prop路由算法以及MSCT路由算法进行了大量仿真实验,研究了上述路由算法在消息生存周期(TTL)变化下,路由各项性能的表现。主要衡量指标:信息成功投递率,平均跳数,负载率。
图2到图4为在其他条件保持不变前提下,消息副本的生存周期TTL的变化对上述四种路由算法性能的影响。在不同生存周期下,MSCT路由算法相比于其他三种算法,在消息成功投递率(delivery_ratio),负载率(overhead_ratio)和投递平均跳数(hopcount_avg)等方面具有优势。
Delivery Contact算法由于是单副本路由算法的缘故,所以对整体网络的平均负载率最低,消息传递跳数保持为1。随着消息TTL的增加携带消息时间增长,因此与目的节点相遇概率提高。但根据图2折线图发现增长曲线较缓,说明消息TTL对于单副本路由算法性虽然有所提高但提高效果与MSCT相比仍有差距。因此可以看出,Delivery Contact这类单副本路由较适合用于资源少、消息生存周期长、时延忍耐性高的网络环境。
同为多副本类型路由的Max Prop、Epidemic、 MSCT路由算法。随着消息生存周期的增长,Epi- demic路由算法的成功投递率首先逐渐增长然后在到达峰值后,然后逐渐下降。这是由于算法没有限定各消息允许副本产生数量,当DTN网络开始运行一段时间后,各节点消息缓存队列被占满: 副本信息冗余度过高,导致网络拥塞、丢包率增加。与之相比Max Prop路由虽然随着生存周期的增长投递率升高,但是提升到一定程度各项系数就保持不变了。
MSCT虽然同样采用多副本路由算法。但为了能够尽可能降低负载和冗余,会严格筛选中继节点和传播消息副本。从图2 ~ 图4可以看出相比于另外几种路由算法,随着消息TTL的增加,MSCT算法的消息成功投递率拥有较好的增长趋势和更高的投递率峰值。相对其他两种多副本路由拥有更低的负载率、平均跳数,同时算法整体性能变化趋势较为平缓。平均跳数少意味着节点消耗能量更少,负载率低说明了整个网络不必要的消息副本少。由此可以说明MSCT算法通过基于运动状态的方式有效的筛选中继节点,通过消息副本生存周期和自身消息加权的方式管理消息队列。达到控制消息冗余和降低网络负载,减少节点能耗,提高投递率的目的。综上所述,MSCT路由算法在信息生存周期较长,网络负载度较高的城市网络环境下相对其他算法拥有更好的表现。
5总结
本文提出了基于节点运动状态的MSCT路由算法:
( 1) 基于节点移动方向,通过限定消息传播范围。在尽可能小资源消耗的前提下,最大限度的在整个网络内传递消息副本。
( 2) 提出节点内消息队列管理策略,为降低消息副本冗余而导致的网络拥塞,优先对生存周期较大的消息进行转发。
通过增加副本数量的方式提高消息的成功投递率。仿真结果也表明MSCT路由算法能够有效提升网络性能,降低移动节点的资源消耗。
参考文献
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网络延迟 篇9
关键词：资产关联,小世界网络,关联信用风险,延迟效应,传染概率
1 引言
随着市场经济的深入发展,企业之间通过交易、担保、交叉持股、企业控制人间的亲缘关系等形成了错综复杂的关联关系。关联关系可以促进企业自身的发展,但同时也为企业的经营埋下了隐患。一旦关联关系网络中某些企业出现经济困难或者破产,与其关联的企业也可能陷入经济困境。因此,研究信用风险在关联企业之间的传染效应和规律,对于预防和控制关联企业之间信用风险的传染,促使企业健康发展具有重要的现实意义。
在存在某种关联关系(如资产关联、交易关联或人际关联等等)的企业之间,如果其中一些企业违约,导致与之关联的其他企业违约或者违约概率增大,则称这类信用风险为企业之间的关联信用风险。存在关联关系的企业简称为关联企业。在现实中,关联企业之间有的存在直接的资产关联关系,而大多数关联企业之间存在间接的关联关系,其中,间接关联关系指企业之间可以经过几次关联形成的关联关系。在由关联企业构成的网络结构中,“关联度”一般指与该企业存在直接资产关联关系的其他企业的数量。如果网络中大部分企业彼此并不相连,但绝大部分企业之间可通过直接关联关系和间接关联关系相连,称具有此类特征的网络结构为“基于企业关联关系的小世界网络”[1]不仅可以刻画出企业之间关联关系所表现的特征,而且也简化了关联关系结构的复杂性。本文拟研究企业之间存在资产关联关系的情况,并假设企业间通过资产关联形成的复杂网络结构为小世界网络。其中,企业之间的资产关联是指企业之间通过交叉持股、债务关联、信用担保或互保以及信用衍生品等资产所形成关联关系。如文献[2]发现上世纪90年代德国企业间的股权关系网络具有小世界特征。
在由关联企业构成的网络中,当其中某一企业发生信用风险时,如果网络中的其他企业不给予及时援助,则该企业将成为关联信用风险的传染源甚至面临破产;如果该企业被给予了及时的救助,就可能暂时度过难关,关联信用风险的传染将被延迟。因此,当企业发生信用风险时,其他关联企业可能通过采取相应措施避免或延缓关联信用风险的传染。从企业感染上信用风险的时刻到企业爆发信用风险的时间称为信用风险的传染延迟,记为T.企业间的关联关系将影响信用风险的传染强度和深度,特别在爆发经济危机或者金融危机时,关联关系将进一步加重信用风险传染的深度。国内外学者主要从简约模型或者结构模型研究信用风险的传染问题[3,4]。有些学者研究信用风险的特性时嵌入了企业间的关联关系。例如,Li利用Copula函数研究信用资产违约的相关性[5];Neu等在公司资产相依和共同风险因子的条件下建立银行信贷组合的信用风险模型,并用蒙特卡洛模拟法分析其优势[6];刘堃等[7]从企业关联关系和信贷行为角度构建信用风险的预警模型。
学界对复杂网络的研究方兴未艾,复杂网络被广泛地应用于复杂系统的研究中,复杂网络理论的发展也为企业管理提供一种新的研究视角。孙耀吾等从NW小世界网络视角,揭示高技术企业联盟知识扩散特性[8]。陈子凤等研究了9个国家和地区31年间的专利合作数据,实证分析发现研发合作网络具有小世界的特征[9]。汤凌霄等从人员、制度、过程与系统、外部等方面筛选指标,采用网络分析法量化分析银行的操作风险[10]。陆静等利用贝叶斯网络构建商业银行全面风险的拓扑结构,分析了各类指标对全面风险的影响程度[11]。Chuang利用国际清算银行中各个银行的季度报告数据及报告国的债务与GDP比率关系,从复杂网络的视角研究各国主权债的违约风险[12]。马源源等运用SIR模型研究上市公司间所形成的持股复杂网络结构特征,分析网络中遇到随机攻击和蓄意攻击时股市危机的传播过程[13]。管丹辉等[14]运用多智能体仿真方法研究企业集团信用风险的延迟效应。上述文献通过关联关系或复杂网络理论研究了企业的经济特征和风险传播问题,但很少文献研究企业之间关联信用风险的传染和延迟效应,更鲜有学者利用小世界网络并结合传染病模型研究关联信用风险的传染规律。
在企业通过资产关联关系构成的小世界网络中,当其中一些企业发生信用风险发生时,资产关联关系如何影响关联信用风险的传染?关联信用风险传染的延迟效应是否有助于整个企业关联关系网络的稳定?这些问题是当前关联信用风险研究关注的重要问题。本文将利用小世界网络理论和传染病学模型对上述问题进行探讨。首先,在小世界网络的框架下构建企业关联信用风险的传染模型;其次,研究了该网络结构中“非健康”企业的密度与关联信用风险的传染延迟时间及传染概率之间的关系;最后,通过可视化分析,探讨了关联信用风险传染概率的临界值和“非健康”企业的密度。研究发现:关联信用风险传染的强度与三方面相关:一是企业之间资产关联的企业数量;二是关联信用风险传染的延迟时间;三是企业的资产关联比。研究表明:企业之间的资产关联关系一方面有助于相互分担风险,延缓关联信用风险的爆发;另一方面也将加重关联信用风险的传染广度。
2 基于企业关联关系的小世界网络中关联信用风险传染延迟效应
考虑由N个企业构成的基于企业关联关系的小世界网络中,节点表示企业,边表示两个企业之间存在的资产关联关系。设平均关联度为<k>的企业,与其存在资产关联关系的企业之间的所有关联资产的和与它们的总资产的和之比称为企业的资产关联比,记为η.为方便分析,假设小世界网络中的每个企业只能处于以下两种状态之一:
①“健康”状态S:表示企业未被关联信用风险传染,但易感染;
②“非健康”状态I:表示企业已被信用风险传染,并且具有传染性。
在初始时刻,网络中的企业都没有发生信用风险,即每一企业都是健康的,但随着宏观经济环境的恶化或者企业自身经营不善,网络中的某些企业发生了信用风险。关联信用风险的传染使网络中的企业要么处于“非健康”状态要么处于“健康”状态。也就是说,在基于企业关联关系的小世界网络中,“非健康”企业经过有效的救助可以转化为“健康”企业,而“健康”企业受到关联信用风险的传染可能转化为“非健康”企业。设在t时刻,处于“健康”状态的企业在网络中所占的比例称为处于“健康”状态企业的密度,记为s(t);“非健康”状态企业的数量与网络中企业的总数之比称为处于“非健康”状态企业的密度,记为ρ(t),且满足s(t)+ρ(t)=1。当时间t趋于无穷大时,关联信用风险的传染趋于均衡状态,即网络中“健康”和“非健康”企业所占的比例都趋向于某一定值,记ρ为“非健康”企业密度的稳定值。如果在t时刻,一个“健康”企业与“非健康”企业存在资产关联关系,且在t+1时刻,该“健康”企业以概率γ被“非健康”企业传染,则称γ为关联信用风险的传染概率。但它与一般的传染病SIS模型不同,在t时刻“非健康”企业将一直保持“非健康”状态I,但如果对其进行有效的救助,则到t+T+1时刻,“非健康”企业将以概率δ恢复到“健康”状态S,称p=γ/δ为关联信用风险的有效传染概率。为讨论方便,不妨假设一旦对“非健康”企业进行了有效救助,则该“非健康”企业可以恢复到“健康”状态,故δ=1,由此,可用传染概率γ近似有效传染概率p.
根据小世界网络的特征,网络中每一企业的“关联度”近似等于网络的平均关联度,因此,可以假定网络中每一企业的资产关联比都相同。也就是说,资产规模大的企业与其关联的资产较多,资产规模小的企业所联接的资产也较小,从而使得网络中每个企业的资产关联比几乎一样。如果基于企业关联关系的小世界网络中爆发关联信用风险传染,则它的传染强度与企业的平均关联度、资产关联比等相关。同时,由于企业之间通过资产关联关系构成的网络结构的复杂性,以及关联信用风险传染过程的复杂多变性。为更好刻画关联信用风险的传染特征,可假设关联信用风险在网络中的传染是均匀的。运用动力学平均场理论[15],该小世界网络中关联信用风险传染的动力学方程为
其中ρτ(t)(τ=0,1,…,T)为t-τ时刻“非健康”企业的密度,并满足
方程组(1)的第一个方程的右边第一项表示关联信用风险经过传染延迟T后,“非健康”企业以单位速率恢复为“健康”状态S的密度,第二项表示在t时刻网络中产生新的“非健康”企业的密度,它与传染概率、企业的“关联度”(这里用<k>代替)、资产关联比和“健康”企业的密度成比例。式(1)中后面的方程表示在不同时刻,“非健康”企业的密度ρτ(t)之间的转换关系。
命题1如果关联信用风险传染在基于企业关联关系的小世界网络系统(1)处于稳定状态,则关联信用风险的传染概率为企业的平均关联度、资产关联比和关联信用风险传染延迟的函数,即。
证明因为关联信用风险传染在基于企业关联关系的小世界网络中经过若干次演化,系统(1)会进入稳定状态。令ρτ(τ=0,1,…,T)为网络稳定状态时“非健康”企业的密度值,利用稳定状态的条件可知ρ0=ρ1=…=ρT.把上式代入(2)中可得,再结合(1),s(t)+ρ(t)=1及基于企业关联关系的小世界网络稳定的条件,可得。对于ρ,由此知关联信用风险传染概率的临界值为或者。
通过上面的证明发现,关联信用风险的传染概率的临界值γ与其传染延迟、企业的资产关联比和平均关联度相关,或者说关联信用风险的传染延迟受到企业的资产关联比、平均关联度及传染概率的影响。在不考虑传染延迟和资产关联比的情况下,传染概率只取决于企业的平均关联度。如果只忽略关联信用风险传染延迟对传染概率的影响时,传染概率为由此可知企业间的资产关联比增大了关联信用风险传染的强度,也就是说,企业之间的资产关联关系增加了网络的不稳定性。而在同时考虑传染延迟和资产关联比的情形下,显然又降低了网络中关联信用风险的传染概率。这表明企业之间通过资产关联相互分担风险,降低了企业发生关联信用风险的可能性,该结论从另一角度阐释了企业之间的资产关联关系具有积极的经济意义。
命题2如果关联信用风险传染在基于企业关联关系的小世界网络系统(1)中处于稳定状态,则当γ<γc时,基于企业关联关系的小世界网络中未发生信用风险,即ρ=0;当γ≥γc时,“非健康”企业的密度为企业的资产关联比、传染概率、传染延迟和平均关联度的函数,即
由命题1的证明过程可知此结论成立。当基于企业关联关系的小世界网络中发生关联信用风险时,由于关联信用风险传染延迟和资产关联的影响,可发现网络中“非健康”企业的密度ρ<1。由此可见,由于企业之间的资产关联和传染延迟的存在,使得企业之间相互分担风险,或者对“非健康”企业的有效救助,关联信用风险的传染并不能使网络中所有企业都会处于“非健康”状态。这也解释了基于企业关联关系的小世界网络中存在爆发信用风险传染的可能性,但整个网络中的企业不会都破产。
3 关联信用风险传染延迟效应的可视化分析
为了更清楚地研究基于企业关联关系的小世界网络中关联信用风险传染的特征和规律,运用Matlab2013b,可视化分析网络中传染概率随企业的平均关联度与传染延迟的变化关系,以及“非健康”企业的密度变化形式,并对比探讨资产关联对关联信用风险传染的影响。依据实体经济中企业之间的资产关系,本文给定企业的资产关联比η=0.3。
图1描述了在不同的平均关联度<k>1=3,<k>2=6,<k>3=9时,基于企业关联关系的小世界网络中关联信用风险传染概率随传染延迟时间变化的情况。图3刻画了在不同的传染延迟时间T1=4,T2=8,T3=12时,传染概率和网络中企业的平均关联度之间的关系。从图可以发现,网络的平均关联度越大关联信用风险的传染概率越小;传染概率随着传染延迟时间的增大而减少。即增加企业之间“关联度”或者关联信用风险传染延迟时间的延长,都能降低关联信用风险的传染概率。这表明,企业之间通过资产关联分担了关联信用风险,降低了关联信用风险的传染概率,从而延缓关联信用风险传染的发生。因此,在基于企业关联关系的小世界网络中,适当增加建立企业之间的资产关联关系,或者在某企业发生关联信用风险时对其及时救助,都会延缓关联信用风险传染的发生。图4给出了关联信用风险的传染概率与传染延迟、平均关联度的演化关系。结合图1、图3和图4,可知小世界网络中随着企业间资产关联的增多和传染延迟时间的延长,关联信用风险的传染概率趋于稳定,并且爆发关联信用风险传染的可能性也较低。
给定企业的资产关联比和平均关联度的情况下,图5、图7和图8描述了企业的平均关联度为<k>=6时,“非健康”企业的密度随传染延迟时间及传染概率变化的情况。从中可观察到,当传染延迟时间或者传染概率的增大时,网络中“非健康”企业的密度也增大并趋于稳定值。这表明关联信用风险积累的时间越长或者其传染强度比较大时,网络中“非健康”企业的个数也越多,并且趋向稳定于某一定值。同时可知,当传染延迟时间与传染概率同时增大时,“非健康”企业的密度稳定值也越大,但网络中“非健康”企业的密度小于1。也就是说,在基于企业关联关系的小世界网络中爆发了信用风险传染时,并不会使所有企业都能感染信用风险,有些企业对信用风险传染具有一定的免疫性。图1和图2描述了考虑和不考虑资产关联比时传染概率与传染延迟的关系。对比图1和图2发现,二者都是随着传染延迟时间的增大时其传染概率变小,并且趋于稳定值,但是考虑资产关联比的基于企业关联关系的小世界网络中传染概率大于不考虑的情形。
图5和图6刻画了考虑和不考虑资产关联比时小世界网络中“非健康”企业密度随传染延迟变化的情形。从这两图可看出,在考虑和不考虑资产关联比的两种情况下随着传染概率和传染延迟时间的增大,“非健康”企业的密度也增大,并趋于稳定值。但是,在其他条件都一定的情况下,不考虑资产关联比的网络中“非健康”企业的密度远大于考虑资产关联比的情形。也就是说,不考虑资产关联比的基于企业关联关系的小世界网络中低估了关联信用风险的传染概率。因此,在企业信用风险管理中要重视管理企业之间的资产关联,有利于企业更好规避风险。
综上分析可知,在企业管理关联信用风险过程中,对其实施积极审慎的管理,才能较好的规避风险,从而实现企业的经济效益最大化。企业之间通过资产关联关系,实现了风险的相互分担,促使风险一定程度的转移,降低了关联信用风险的发生。企业要处理好资产关联关系,避免关联信用风险的发生,有利于提高企业的经济效益。同时,在企业发生信用风险时要对其及时救助,可避免关联信用风险的进一步蔓延。也要避免关联信用风险延迟时间过长,即对企业可能产生的各种隐患,要及时发现并进行必要的治理,有利于提高基于企业关联关系的小世界网络的健康发展。因此,在现代企业管理中,关联信用风险的防止和治理,具有非常重要的现实意义。
4 结论
网络延迟 篇10
关键词：覆盖多播,TAG,加入延迟
0 引言
覆盖多播是构建通用多播服务平台的一条可行途径已得到广泛认可。在覆盖多播中,覆盖网络的构建直接或间接影响多播的效率,因此如何构造高效的覆盖网络是当前覆盖多播研究中的一个主要问题[1]。TAG覆盖多播是一种利用内在网络拓扑信息来构建多播树的技术,具有微小的延迟惩罚以及几乎不需要对数据包进行复制的优势[2],获得了性能上的提高。但是,当网络规模增大到一定程度时,加入延迟[3]过大是困扰TAG技术的一个方面。文献[4]对TAG的加入延迟进行了仿真分析,得出了“TAG覆盖多播的加入延迟主要与结点的多播传递路径长度有关,长度愈大,延迟愈大”的结论。文献[5]提出了一种MTAG技术,它针对TAG由于每个结点在加入或者离开多播传递树时都需要运行匹配算法,因而对所构建的多播传递树具有很大深度的缺点进行了改进。
TAG通过利用网络拓扑信息获得了性能上的提高,虽然这种做法是应用层获取网络层的信息,破坏了网络的分层结构,但是也为TAG覆盖多播和IP多播的结合提供了便利,为进一步提高TAG覆盖多播的性能提供了可能。本文提出一种结合IP多播技术来降低TAG加入延迟的改进的TAG覆盖多播技术,它将网络划分成多个独立的域,通信分成域间和域内两部分,域间以IP多播方式进行传输,域内以TAG覆盖多播方式进行传输,从而来减小多播传递树的深度,进而减小加入延迟。
1 方法
为了降低覆盖多播树的深度,将覆盖多播网络按IP子网划分成多个独立的域,所有多播成员结点分属于这些域,每个域中都有一个成员结点被指派为该域的管理者。数据传输分为域间和域内两个部分:各个域的管理者由源结点以IP多播方式对其进行传输,即域间传输;各个域中的其它成员结点再由域管理者再按覆盖多播方式对其进行传输,即域内传输。
源结点控制整个覆盖多播通信过程,实现域管理者的建立和撤销、判断成员结点所属的域、确定进行IP多播还是覆盖多播等。为此,源结点使用了一张DT(Domain Table)表。DT表记录了每个域及其管理者的信息,结构如表1所示,表的左栏是域名,右栏是相应的域管理者。源结点根据一个成员结点的IP地址,可得知该结点隶属于哪个域,并查询DT表确定该域是否存在域管理者,以及域管理者是哪一个结点。
1.1 域间传输
域间传输是以源结点为信源,域管理者为信宿的通信过程,由多播路由器对数据进行多播转发。为了便于获得需要进行多播转发的对象,建立一张MT(multicasting table)表来存储需要进行多播转发的信息。MT表的结构如表2所示,左栏包含转发路由器的信息,右栏包含目的结点、转发结点和附加信息。多播路由器进行数据转发时,查询MT表,如果右栏的待转发结点完全符合,那么将启用转发模块进行数据包转发,并将附加信息用作为标志位。例如,对于图1所示的网络,当R1路由器在收到目的地址为E1的数据包后,通过查询如表2所示的MT表获得多播信息,将该数据包进行复制并转发至E2,此时数据包的源结点为E1,终端结点为E2。同理,R2路由器将E2数据包转发至E3。像这样的域间多播转发过程避免了终端结点之间数据传输的浪费。
多播协议需要在路由表中对各个域建立相应的转发入口。多播入口采用格式:<S,DID,iif,oif>,其中S表示数据源,DID表示对应域的标识号,iif和oif分别表示输入接口列表和输出接口列表。当多播路由器通过查询MT表,获得需要多播转发的对象后,将其填入相应的<S,GID,iif,oif>并进行多播转发。多播路由器创建多播转发入口时,根据源结点发送来的带有(S,GID)信息的IGMP数据包,将iif,oif信息进行封装,转换成加入请求。所有处于主干网络的路由器都要求支持多播转发入口,建立从源结点到接收者的多播树。多播树建立完毕以后,多播转发入口就开始数据包的转发工作。当多播路由器收到从源结点S至某个DID域的多播数据包时,需要判断数据包的输入接口与iif信息是否一致。如果一致,那么将该数据包转发至oif列表中的各个域,整个数据转发过程将沿着多播树从上到下进行。
多播路由器根据MT表来调整自己的路由转发表。首先在MT表中查找与自己匹配的记录,然后过滤掉标志位为0的记录,最后将源结点加入路由表入接口,目标结点加入路由表出接口。但是网络的情况十分复杂,原有的链路可能会中断,新链路可能加入等。例如,如图2所示的网络拓扑中,R1至R3之间新增了一条链路,S至E3的最短路径变为S-R1-R3-E3,R2路由器被跳过了。于是原本由R2进行的多播转发就不再适合当前拓扑,MT表势必要做出调整以适应这种变化。为此,如表3所示,在原MT表中增加了一条新的有关E3结点的多播转发信息,而原表中先有关E3结点的多播转发信息被冻结,即其附加信息已置为0,E1至E3的多播转发将通过R1路由器进行。类似地,当有链路中断时,将MT表中无法到达的转发信息进行冻结(附加信息置为0),此时如果由于冻结有结点无法获得其多播转发的信息,则搜索MT表的既有转发信息中是否存在被冻结的冗余信息,一旦发现将其激活(附加信息置为1)。
图3描述了域间传输的完整过程。对于每个成员结点,首先求其至源结点的路径(从源结点至目标结点所经过的路由器),然后和DT表中其它结点至源结点路径进行比较。如果没有重复路由器,那么说明当前结点和现有结点没有交集(这种情况很少见),结点单播至该结点。如果存在重复路由器,那么取重复路径中最末端路由器与MT表中现有记录进行比较,此时存在三种情况:(1) MT表中没有当前结点相关记录,则新增记录;(2) MT表中存在当前结点相信记录,而当前结点路径优于原有记录(路径中路由器跳数小于原有记录路径中跳数),则封锁记录;(3) MT表中存在当前结点相信记录,而原有记录路径优于当前结点路径,则解封记录。通过对MT表中附加信息的设置,可以实现记录的封锁和解封。MT表更新完毕后,多播路由器就可以根据MT表的信息进行相应的多播转发操作。
1.2 多播管理
1.2.1 结点加入
因为存在着域内传输和域间传输两种不同的传输机制,所以新结点加入需要先进行机制的判断。在图4所示的新结点加入流程图中,首先查询DT表中是否存在和新结点处于同一域的管理者。如果存在域管理者,那么新结点将会展开以域管理者为源结点的域内传输,并且采用TAG覆盖多播技术。如果不存在相应的域管理者,那么新结点将会成为该域的管理者,同时更新DT表,此时新结点将会通过查询MT表进行数据传输。如果MT表中存在相对应的转发信息,那么该结点将顺利进行域间数据传输,匹配过程结束。如果不存在相应转发信息,那么将按域间传输的机制,进行相应的多播路由器匹配,同时更新MT表。
1.2.2 结点离开
在结点申请离开时,需要判断该结点是否是域管理者。如果不是,则按照TAG算法进行相应的离开处理;如果是域管理者,则需要对多个表进行更新,并且如果域内存在其它结点,还需要另设域管理者。具体流程图如图5所示。
2 仿真实验
本文使用网络模拟器NS-2[6,7]对改进的TAG覆盖多播技术进行仿真实验[8],考察其结点加入延迟,同时与TAG覆盖多播和MTAG覆盖多播进行对比。
实验就不同多播组成员结点数量(30,50,100,200,300)下,对结点加入延迟进行了测量。网络为封闭式拓扑结构,每个域均为独立式,仅通过一个出口与主干网络连接。主干网络与路由器结点间连接为5M、10ms响应,非主干网络连接为1M、10ms响应。图6给出了当前多播组成员结点数量为30的网络拓扑结构,S为源结点,E1至E29是当前多播组成员结点,每六个结点分为一个域,R1至R20为路由器,在N1位置插入新结点。
图7显示了不同多播组成员结点数量下,TAG、MTAG、以及改进的TAG的结点加入延迟。从图可以看到,TAG的结点加入延迟在结点数量小的情况下并不很高,但是随着结点数量的增长而迅速增长。这是因为TAG覆盖多播的结点加入延迟主要与多播传递路径有关;MTAG覆盖多播在域内采取单播传输,并且其平衡各域之间数据传输的做法降低了多播传递树的深度,因此结点加入延迟变化较为平稳且较TAG有所降低;而在改进的TAG覆盖多播中,由于覆盖多播仅存在于域内传输,因此相比MTAG覆盖多播进一步降低了多播传递树的深度,同时也降低了新结点的多播传递路径长度。
图6网络拓扑对应的部分多播传递树如图8所示。从图中可以看出,改进的TAG覆盖多播的特点:由于源结点S通过IP多播直接将数据包传输给域管理者E25,所以该域内的加入结点的多播传递路径只取决于该域的网络拓扑,而与整个网络拓扑没有关系。虽然IP多播和覆盖多播的机制切换等需要耗费一定的系统资源,但是总体上改进的TAG覆盖多播的多播传递树深度降低足以抵消这种额外的消耗。
在不同的多播组成员结点数量下,改进的TAG覆盖多播的结点加入延迟都较TAG覆盖多播低,体现了其通过降低多播传递树深度来减小结点加入延迟做法的有效性。
3 结语
本文提出的改进的TAG覆盖多播技术,证实了将IP多播技术融入TAG多播技术,是提高TAG覆盖多播网络性能的有效途径之一。它将网络划分成多个独立的域,通信分成域间和域内两部分,域间以IP多播方式进行传输,域内以TAG覆盖多播方式进行传输。实验结果表明,相对于TAG覆盖多播和MTAG覆盖多播,改进的TAG覆盖多播技术更有效地减小了加入延迟。
参考文献
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延迟满足感 篇11
我们为什么要吃饭呢?因为有食物摆在面前，因为到了吃饭的时间，因为其他人正在吃饭。
那么，我们什么时候算是吃完了呢?是在盘空碗净的时候，在食物吃完的时候，在我们觉得自己再也吃不下去的时候。
生活中存在着许多饮食方面的问题，如我们吃饭的时间，吃什么食物，吃多少以及吃多少才算是吃完了，有太多的内因和外因影响着诸如此类问题的答案。而其中大多数影响因素对于我们的实际饥饿感和饱腹感来说，是毫无意义的。随着生活被越来越多的日常活动和责任义务所充斥，很多人对于“吃饭”一词重新做出了定义。曾经，人们认为“吃饭”是个乐趣横生的仪式，就像为了维持我们的身体机能而进行的一个庆典。而现在，人们却将“吃饭”看作是一项需要在最短的时间内或者需要以最高的效率来完成的任务。
如果你能给予“吃饭”这一日常生活习惯更多的空间，为它花费更多的心思，而不是仅仅持一种“急于饱腹”的态度对待吃饭，那么你品尝的食物会有怎样一番味道呢?你喜欢或者不喜欢吃什么呢?你会有什么样的感觉呢?
从生理学角度认识“饱腹感”
对于你的大脑来说，大约需要20分钟才能完全掌握你的肠胃所传达的信息。摆在你面前的空盘子也许只是一个外部信号，告诉你“不要再吃了”，而事实上，有更多一系列复杂的身体机能控制着“饱腹感”内部信号的传递。这其中包括肠胃的蠕动，荷尔蒙的大量释放，以及血糖含量的升高。如果你在下午6点2分吃饭，那么，直到6点20分左右，大脑才会意识到你吃了东西。
换句话说，狼吞虎咽地在6分钟内将盘子中的食物吃个精光，不仅使你品尝不到食物的美味，还要花费额外的14分钟让你的大脑来收集全部所需的信息来告诉你“不要再吃了”。如果你吃饭速度过快，并且没有按照你身体所需或者所希望的方式来吃饭，那么，你离肥胖就不远了。
一粒葡萄干的分量
从沐浴后用毛巾擦干到我们准备上床休息这一系列惯常的生活步骤可以看出，我们每天大部分的行为都是习惯性的。对于我们大多数人来说，吃饭的方式，吃多少东西以及吃什么，这些都是习惯成自然的。
如果你感到饿了，那么应该意识到自己究竟想吃什么、什么时候才算吃饱，否则将会像用反手刷牙一样感到不舒服、不适应，并显得十分笨拙。
你是一位卓越有成的创业者，一位富有创新精神的行动派领袖。你做好迎接挑战的准备了吗?
尝试用两分钟的时间吃一粒葡萄干。
将葡萄干拿在手中，观察它，感觉它，然后闻闻它的味道。在将这粒葡萄干放进口中时，试着感觉唾液的分泌，感觉味道是如何刺激味蕾的，再体会一下葡萄干在舌头上是怎样一种感觉。将葡萄干在口中翻转，当你的吞咽反射被激发时，尝试那种感受，同时考虑你是否想要将它咽下。在你决定吞下它时，体会葡萄干顺着喉咙滑下的过程，然后看自己是不是能够感觉到它进入胃中。在你这样做时，你是否体会出了比一粒小小葡萄干更多的感觉呢?
是不是比你想象的要更难做到呢?你刚刚实际体会到的真是疯狂，不是吗?你甚至觉得自己十分厌恶这个葡萄干，那么，是不是还有其他隐藏着的“异乎寻常”的味道没有享受或者体会到呢?
像这样有意识地故意放慢吃东西的速度，表面上看起来与经营企业的有效性并没有直接的联系。事实上，这是对一个拥有成功头脑的创业者的完美试炼。对于大多数人来说，吃饭是一件不用花费过多心思的事情，至于如何吃和吃什么，也仅仅是单纯的个人习惯问题。这也是大多数人对工作和事业所持有的态度。然而对于成功的创业者来说，他们对于自己事业的态度既不是无意识的也不是习惯性的。
人们在吃饭问题上如何延迟自己的满足感的表现，同样可以反映出其他很多事情。在1960年代，斯坦福大学的心理学研究员米歇尔迈克尔(Michael Mischel)进行了一项名为“Marshmallow Study”的研究试验。这一实验结果充分说明了，孩子面对食物时所表现出来的自律以及选择能力，与他们将来的成功与否有着直接的对应关系。
在实验过程中，米歇尔给一组4岁大的孩子每人一块软糖，但是告诉孩子们，他要出去办些事情，如果孩子们能够坚持到他办事回来再吃这块软糖，就可以再得到一块作为奖励。大约20分钟后，米歇尔回来了，他发现其中1/3的孩子在自己离开后立刻把糖吃了，另外还有1/3的孩子等到他回来才吃并得到了奖励的第二块软糖。14年后，再对这些孩子进行追踪反馈时，他发现，当初在实验中坚持到最后的那些孩子在学校中表现得更加积极，也更加优秀，通过延迟自己的满足感，这些孩子能够更好的追求自己的目标；而那些没有等米歇尔回来就将软糖吃掉的孩子，在美国大学入学考试(SAT)中，平均成绩都没能高于210分，并且在生活中表现得更加优柔寡断且不自信。
乍一看来，这一实验好像说明了先天条件要胜过后天的培养。但是米歇尔发现，如果教会孩子认识到事物其中的窍门，他们在做事情时能发挥得更好。这就是说，我们可以学习如何做出更好的决定。在一些特定的恰当场合，你很有可能无法用正确的思维方法来解决事情。
举例来说，一些人在做决定之前，需要了解所有可能的选择，这些人被称作是“最佳化追求者”(maximizers)，他们通常需要有最优的可能选项才能处理问题。这类人在生活中并没有太多的满足感和快乐。而相对的，“满足感追求者”(satisfiers)则是，只要事情符合他们的愿望便会觉得满足，这一点与“最佳化追求者”有所不同，后者会考虑所有可能的选择。一旦你认识到自己属于哪一类人，你便可以开始训练自己的思维，发挥自己的优势，最终在处理事情时做出更好的决策。
网络延迟 篇12
众多学者已从多个方面对产品定制或（和）延迟制造进行了研究[2]，通过将两者结合、探索定制产品族如何实施成本优化[3,4,5]，并进一步将定制产品的延迟区分与供应链相结合[6]，研究供应链运行管理策略[7,8,9]，力图实现整个供应链的优化。另一方面，经济订货批量模型和经济批量排产模型自提出后得到了学者们的深入研究与产业界的广泛应用[10]，并拓展到供应链，基于联合经济批量模型、力求供应链高效运作[11,12]。
但针对由各定制模块供应商、定制产品制造商构成的定制产品供应链网络，各定制模块供应商应保持多少安全库存、可应对需求的随机性；供应商应实施多大延迟深度来规划定制生产、制造商应如何规划定制产品的配置，从而满足市场所需的个性化定制；供应链各成员的运行策略应如何协调，以使整个定制产品供应链网络能以最优的产品成本、恰当的交货期向顾客提供多样化的定制产品；在企业竞争演化为供应链竞争的势态下，仍需要作进一步探讨[13,14]。本文将尝试通过构建延迟定制供应链成本模型来提出联合经济批量模型、并希望通过模型的推演与分析来解决供应链网络协同运作策略优化问题。
1 定制产品供应链网络成本模型
整个定制产品供应链网络可分为两个部分，由各定制模块供应商构成的定制模块供应商子系统，订购并装配定制模块以形成定制产品的制造商子系统；因此，它的运行总成本也相应地由这两部分的运行成本构成。
1.1 定制模块供应商子系统成本模型
定制模块供应商子系统总成本应为各定制模块的成本之和；而对于各定制模块的供应商而言，因其制造过程由延迟区分点CODP区分为通用生产与定制生产两阶段，运行成本可相应地由两个部分构成：基于市场预测的通用半成品制造成本，形成各变型品种的定制过程制造成本。
(1）通用阶段制造成本模型
在供应链网络采取集中协同策略下，定制产品制造商向顾客承诺的交货提前期设为TL；并依据订货情况将市场周期总需求D、以及因需求随机性所引起的标准差σD传递给各定制模块供应商。
若设制造商自身装配生产周期为Ts，考虑制造商采取准时制生产模式，为了保证装配作业的组织与连续，各定制模块的供应必须及时、且与装配作业同步，故制造商向各供应商订购各定制模块的订货周期应与其生产周期Ts相同、以减少不必要的库存；从而TL=2Ts、每Ts订货周期内的需求率为Q=TsD.
设定制产品含M个定制模块；第k个定制模块所拥有的变型品种数为mv(k），整数变量v表示它的第v个变型，v=1,2，…，mv(k）；设顾客对定制模块k各变型品种v的选择率（喜爱率）为：定制产品总品种数为定制产品i的需求率和标准差分别为d(i）、σ（i）。
对于定制模块k，假定在每次订货量为Q时通用阶段生产总时间为Tt(k）、生产率为pt(k),Tt(k)=Q/pt(k）。令ht(k）、htw(k）———通用生产阶段半成品、在制品的平均库存持有成本系数，Mt(k）———通用半成品单位生产成本。因需在Tt(k）内完成该批次的通用阶段生产，故通用阶段在制品在制造商订货周期Ts内平均库存成本为考虑通用生产提前期为Tt(k）、且制造商每一检查周期向供应商通报顾客定制需求量，故补货提前期加盘点期为Tt(k)+1，通用半成品需求的标准差为设周期服务水平为L(k），在安全因子为Φ-1(L(k））时通用阶段半成品安全库存为[2,9]；再考虑在通用阶段单位时间内平均制造成本为D·Mt(k)[7,8]，故定制模块k在通用阶段、在订货周期Ts上的单位时间制造成本Ct(k):
经通用生产各环节后，定制模块通用半成品进入定制生产环节、并经延迟定制区分形成该定制模块的多个变型品种。
(2）定制阶段制造成本模型
令Md(k,v）———定制模块k的第v个变型品种在定制阶段的单位成品生产成本，hd(k,v）———成品库存持有成本系数，hdw(k,v）———在制品平均库存持有成本系数，Qd(k,v）———模块k的第v个变型品种在订货期Ts内的需求批量，Qd(k,v)=Q·fd(k,v）。假定定制模块k的各变型品种v在同一条线上生产、且生产率分别为pd(k,v），平均生产率为pd(k）；当由其它变型品种转为第v个变型品种时生产转换成本为Ad(k,v）。
由于各定制模块供应商的定制生产时间Td(k）不同，故Td(k）小的供应商在制造商订货周期内会有空闲时间（Ts-Td(k））；假定供应商按准时制方式组织生产、由预期定制生产时间Td(k）倒排生产开始时间，这意味着以通用半成品形式存储、直至延迟定制区分开始时刻（从而保证低的库存成本），再考虑定制模块产品从供应商配送到制造商的运输时间Tcv(k），从而产生库存成本：Q(TsTd(k)-Tcv(k））·ht(k）；再假定在模块k所有变型品种延迟定制生产完成后再整体交付给制造商，因各变型品种完成定制生产在时间上存在先后次序，由图2可知，各变型品种v产成品库存成本为：
式中，表示第v个变型品种定制生产时间，表示第v个变型品种完成定制生产后其它还未定制生产的各变型品种所需的定制生产时间总和，故式中的两项分别表示该变型品种在生产积累阶段的产成品库存成本、在定制生产完成后的产成品储存成本。
再考虑由其它变型品种转为生产第v个变型品种时转换成本Ad(k,v）、以及定制阶段生产成本Md(k,v）、在制品库存成本Qd(k,v）·Td(k）·hdw(k,v），模块k在定制阶段、在订货周期Ts上的单位时间定制制造成本Cd(k):
故定制模块k供应商在订货周期Ts上一个批次的成本为：
进而可求得定制模块供应商子系统在订货周期Ts上一个批次的总成本为：
各供应商在完成各自定制模块的生产后整体交付给定制产品制造商。
1.2 定制产品制造商成本模型
定制产品制造商在订购并接收各定制模块（变型品种）后、需组织定制产品的装配生产作业。因此，此阶段所发生的总成本也相应地由两个部分构成，在订购各定制模块的过程中所消耗的订货费用、装配各定制模块以形成定制产品的装配生产成本。
(1）制造商订货成本模型
通常，制造商采取联合订货方式向定制模块k供应商一次性订购所需数量的各变型品种成品件，可设各变型品种的库存持有成本系数为hg(k,v），并设当订货批量为Q时定制模块k的订货启动费用为Ag(k），依经典经济订货批量（Economic Order Quantity,EOQ）模型，则在订货周期Ts上的单位时间订货成本为：
(2）制造商装配生产成本模型
定制产品族装配作业规划本质上是一个经济批量排产规划问题（Economic Lot Scheduling Problem,EL-SP)[15]。因各定制产品具有相近的生产率和相差不特别明显的需求率（大规模定制生产模式本身力求获得生产批量、实现范围经济性），从而，公共周期法可获得定制产品族装配作业规划的近似最优解[16]。各定制产品在结构上的相似性又使得该生产规划具有时序相关性[17]，即便按公共周期法，成本优化仍是一个类似于旅行商问题的NP-hard问题，需确定一个最优的生产次序、并使该生产次序下成本最优。
令f为所有排产次序集合F中一个集合元素，用f(j)=i表示定制产品i依生产次序f在第j个序位生产，在生产周期Ts上的单位时间装配作业成本优化模型为：
式中，Az(i）、s(i）、Mz(i）、Qz(i）、hz(i）、d(i）、p(i）分别为定制产品i的生产转换成本、转换时间、单位产品生产成本、生产量、库存成本系数、需求率、生产率；故右边第一、二、三项分别对应生产转换成本、生产成本、库存成本。
当依据启发式算法[17,18]等确定一个近似最优生产次序fe后，并考虑装配作业成本对生产系统运行没有影响，式（7）可简化为：
从而，定制产品制造商总成本为：
2 供应链总成本模型分析与求解
2.1 模型分析
对于具有M个定制模块的定制产品族而言，一个批次在订货周期Ts上的单位时间平均总成本为：
将式（1）、式（2）、式（6）、式（8）代入总成本TC中，可知TC为订货周期Ts的函数；将TC对Ts求导、并令导数为零，若假定
则得到延迟定制装配型供应链网络联合经济批量模型：
当忽略各变型品种在成本上的微少差异时，可假定定制阶段各变型品种的在制品库存成本系数hdw(k,v）、产成品库存成本系数hd(k,v）、生产率pd(k,v）、订购时库存成本系数hg(k,v）均取对应均值hdw(k）、hd(k）、pd(k）、Cp(k）。再考虑
则得到简化的延迟定制装配型供应链网络联合经济批量模型：
由于性质的相同，为了叙述与理解的便利，以下不再区分u2与u2′．
2.2 模型参数性质分析
对于u1,Ad(k,v）表示在定制阶段因生产品种转换而产生的转换成本、Ag(k）表示订购时启动费用、Az(j）表示装配作业时因生产品种转换而产生的转换成本，转换成本实质也是新品种的生产启动费用，故u1可视为延迟定制装配型供应链广义启动成本。
对于u2,D、pt(k）、pd(k）分别表示单位周期需求、通用阶段和定制阶段单位周期生产率，故比率分别表示两阶段生产系统利用率或服务强度；而D·htw(k）、D·htw(k）分别表示通用在制品、定制在制品在单位周期内的库存成本，分别表示通用阶段和定制阶段产成品在单位周期内的库存成本；故分别表示经系统利用率修正、通用和定制两阶段的在制品、产成品在单位周期内的库存成本；则是因系统利用率而导致设备空闲而额外产生的单位周期库存成本；同时，表示订购时的单位周期库存成本、表示装配作业时产成品在单位周期内的库存成本；从而，u2可视为延迟定制装配型供应链广义库存成本。
对于可视为经系统利用率修正后、通用半成品安全库存的库存成本，而安全库存用于应对补货提前期加盘点期Tt(k)+1内的随机性需求，故为补货提前期加盘点期Tt(k)+1下的单位周期随机性库存成本、可视为延迟定制装配型供应链随机性库存成本。
2.3 模型求解
(1）确定性需求下
在确定性需求时，通用半成品的单位周期随机性库存成本f(Ts)=0。
考虑u1、u2参数性质，式（14）即类似于EOQ，可视为在广义启动成本和广义库存成本意义下的延迟定制装配型供应链无限期确定性联合经济批量模型：
此时模型最优解为无限期确定性需求下延迟定制装配型供应链网络最佳运作周期，最优交货提前期TdL=2Tds.
注意，若以下相同。
(2）随机性需求下
此时，因f(Ts）≠0，式（14）从形式上可视为考虑安全库存时在广义启动成本和广义库存成本意义下的随机性联合经济批量模型。
(1)精确迭代求解
将式（14）转换为：
以Tsd为初值，代入式（13）、求出f(Ts），再将f(Ts）代入式（18）、求出Ts；如此迭代，直至达到规定精度，即可求出模型的精确最优解Ts opt，为无限期随机性需求下延迟定制装配型供应链网络最佳运作周期，最佳交货提前期为
(2)高精度近似求解
信息技术总是可以让企业取更短的盘点期，从而使通用生产提前期Tt(k）1，用槡Tt(k）代替仅存在较小的相对误差、也即f(Ts）有较小的相对误差；同时，从u2与f(Ts）的构成可知，f(Ts）比u2要小很多，故依式（18），仅会导致方程的解有小的相对误差、且相对误差随Tt(k）增大而更少。
这样，令式（18）可化为：
式（19）可化为一元四次方程式，依据费拉里求解公式，可得方程的最小实数解Tss，为无限期随机性需求下延迟定制装配型供应链网络最佳运作周期的高精度近似值，最佳交货提前期的高精度近似值：TLs=2Tss.
(3)最优解界限
由于f(Ts)>0，故无限期确定性联合经济批量模型的最优解大于供应链网络最佳运作周期Ts opt，构成Ts opt的上界。
又因用从而使f(Ts）增大，故无限期随机性联合经济批量模型的高精度近似解Tss小于供应链网络最佳运作周期Ts opt，构成Ts opt的下界。
3 运行策略协同分析
3.1 供应商子系统协同分析
对于单一定制模块k供应商，将成本STC(k）对Ts求导，并用Te(k）代替Ts来表示供应商的运作周期，令导数等于0、并设：
则有：对于确定性需求，有：
此时定制模块供应商k的最佳运作周期：
对于定制模块供应商子系统，将总成本STC对Ts求导，并用Tn代替Ts来表示供应商子系统的运作周期，令导数等于0、并设：
则有：对于确定性需求，
此时定制模块供应商子系统最佳运作周期：
可以看出，子系统最优运作周期处于各供应商的最佳运作周期最小值与最大值之间；当单个供应商最佳运作周期小于子系统最佳运作周期时，为了子系统总体利益，必须增大本身最佳运作周期、至子系统最佳运作周期，虽然这将导致自身成本的增大；同样，当单个供应商最佳运作周期大于子系统最佳运作周期时，则必须降低本身最佳运作周期、至子系统最佳运作周期。故可得结论：
结论1在定制模块供应商子系统内，各成员必须基于子系统最佳运作周期进行协同，以使子系统拥有最佳运作周期、最低总成本。
3.2 供应链协同分析
对于定制产品制造商子系统，将总成本MTC对Ts求导，并用Tm代替Ts来表示定制产品制造商的运作周期，令导数等于0、并设：
则有：此时最优解：
因u1=un1+um1、u2=un2+um2，可证：min(Tdn,T*m）≤Tds≤max(Tdn,T*m）。
可以看出，供应商网络最优运作周期处于供应商子系统最佳运作周期与制造商子系统最佳运作周期之间；当某一子系统最佳运作周期小于供应链网络最佳运作周期时，为了总体利益，必须增大该子系统最佳运作周期、至网络最佳运作周期，虽然这将导致该子系统成本的增大；与此对应，另一个子系统则必须降低本身最佳运作周期、至网络最佳运作周期。再结合结论1，故可得结论：
结论2在定制产品供应商链网络内，各成员必须基于网络最佳运作周期进行协同，以使网络拥有最佳运作周期、最低总成本。
4 结束语
延迟定制给定制产品供应链网络的协同运行提出了新挑战。针对延迟定制装配型供应链网络，本文：
(1)通过通用生产阶段和定制生产阶段的过程分析，分别构建了定制模块通用过程制造成本模型、定制过程制造成本模型；通过制造商订购过程和定制产品族装配过程的分析，利用经济订货批量模型、经济批量排产规划模型，分别构建了制造商订货成本模型和定制产品族装配生产成本模型。
(2)建立了定制产品供应链网络总成本模型；基于该模型的推演，提出了延迟定制装配型供应链网络联合经济批量模型；通过详细分析，指明各模型参数表征了广义启动成本、广义库存成本、随机性库存成本。
(3)基于确定性需求，完成在广义启动成本和广义库存成本意义下的延迟定制装配型供应链网络无限期确定性联合经济批量模型的求解，简捷的求解方法将有助于模型的实际应用。
(4)针对市场随机性需求，首先提出迭代求解方法、实现对联合经济批量模型的精确求解；其次，利用费拉里公式提出了近似求解方法，并论述了此解值的高精度近似性。同时，确定了最优解上、下界限。
(5)通过对各定制模块供应商、供应商子系统、制造商子系统最佳运作周期的求解与分析，得出结论：在定制模块供应商子系统内，各成员必须基于子系统最佳运作周期进行协同，以使子系统拥有最佳运作周期、最低总成本；在定制产品供应商链网络内，各成员必须基于网络最佳运作周期进行协同，以使网络拥有最佳运作周期、最低总成本。