Fig. 10 shows that Vegas-W obtains

Fig. 10 shows that Vegas-W obtains higher throughput than Vegas
and FeW. But the differences are not so obvious as that over
chain topology. That’s because of two main reasons. One is the
near-far phenomenon, which means that the throughput is dominated
by the flows with small numbers of hops. Another is the uniform
distribution of the positions of flows, which means that the
probability there are scenarios with heavy load as in chain topology
is small. Since the structure features of the random topology
is not very obvious, the results here just show Vegas-W is applicable
to real networks with random topologies.

Kết quả (Việt) 1:

Hình 10 cho thấy Vegas-W lấy được thông lượng cao hơn so với Vegasvà vài. Nhưng sự khác biệt không phải là như vậy rõ ràng như thế quacấu trúc liên kết chuỗi. Đó là bởi vì hai lý do chính. Một là cáchiện tượng gần xa, có nghĩa là thông qua bị chi phốibởi dòng chảy với số lượng nhỏ của bước nhảy. Một là đồng phụcphân phối của các vị trí của dòng chảy, có nghĩa là cácxác suất đó là trường hợp với tải nặng như trong cấu trúc liên kết chuỗinhỏ. Kể từ khi các tính năng cơ cấu của cấu trúc liên kết ngẫu nhiênkhông phải là rất rõ ràng, kết quả ở đây chỉ cho thấy Vegas-W có thể áp dụngcho real networks với topo ngẫu nhiên.

Kết quả (Việt) 2:

Sung. 10 cho thấy rằng Vegas-W có được thông lượng cao hơn so với Vegas
và vài. Nhưng sự khác biệt là không rõ ràng như trên
topo chuỗi. Đó là vì hai lý do chính. Một là
hiện tượng gần-xa, có nghĩa là thông bị thống trị
bởi các dòng chảy với số lượng nhỏ của hoa bia. Một là thống nhất
phân phối của các vị trí của dòng chảy, có nghĩa là
khả năng có những kịch bản có tải trọng nặng như trong chuỗi topo
là nhỏ. Kể từ khi các tính năng cấu trúc của topo ngẫu nhiên
không phải là rất rõ ràng, kết quả ở đây chỉ hiển thị Vegas-W được áp dụng
với các mạng thực sự với cấu trúc liên kết ngẫu nhiên.