The results (Fig. 7) show that a hi

The results (Fig. 7) show that a higher clustering coefficient increases the potential for optimization. Surprisingly, this is not expressed by a decreasing link utilization after the optimization. Instead, the necessary latency stretch is lower for higher clustering coefficients. The behavior of the algorithm is a result of the utility function used. The utility function can therefore also be tuned according to application needs in such
case. Overall, the results show that a high clustering improves the performance of our algorithm.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผล (รูป 7) แสดงว่า สัมประสิทธิ์ระบบคลัสเตอร์สูงเพิ่มศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพ น่าแปลกที่ นี้จะไม่แสดงออก โดยการใช้ประโยชน์ที่เชื่อมโยงลดลงหลังจากการเพิ่มประสิทธิภาพ แทน ยืดเวลาแฝงที่จำเป็นต่ำสำหรับสัมประสิทธิ์ระบบคลัสเตอร์ที่สูง การทำงานของอัลกอริทึมเป็นผลลัพธ์ของฟังก์ชันอรรถประโยชน์ที่ใช้ ฟังก์ชันอรรถประโยชน์สามารถจึงยังสามารถปรับแต่งตามความต้องการใช้เช่นกรณี โดยรวม ผลแสดงว่า คลัสเตอร์สูงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผล (รูปที่. 7) แสดงให้เห็นว่าค่าสัมประสิทธิ์การจัดกลุ่มสูงขึ้นจะเพิ่มศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพ น่าแปลกที่นี้ไม่ได้แสดงโดยการใช้การเชื่อมโยงที่ลดลงหลังจากการเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ยืดเวลาแฝงจำเป็นที่ต่ำกว่าสำหรับค่าสัมประสิทธิ์การจัดกลุ่มที่สูงขึ้น ลักษณะการทำงานของอัลกอริทึมที่เป็นผลมาจากฟังก์ชั่นที่ใช้ยูทิลิตี้ ฟังก์ชั่นยูทิลิตี้จึงยังสามารถปรับตามความต้องการของแอพลิเคชันดังกล่าวใน
กรณีที่ โดยรวม, ผลแสดงให้เห็นว่าการจัดกลุ่มสูงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของอัลกอริทึมของเรา