Abstract
In multimedia applications, a source usually generates multiple streams. By heterogeneous multimedia multicast, we mean a recipient can receive some of them, not necessarily all of them. A recipient bids for what it wants to receive and the source gains the same amount when a connection is established. The problem of distributing streams for heterogeneous multicast to maximize the source's gain, can be solved using a 0-1 integer programming, hewn as NP-complete. In this paper, we propose efficient stream distribution algorithms in two different types of multicast models. The first restricted model assumes that the capacity for a link in the multicast tree is grater than or equal to the capacities of its descendant links. In the second unrestricted model, we drop out the restriction in the restricted model. Proposed algorithms have better time and space complexities compared with any existing one. In addition, distributed implementations are straightforward, which is very useful for large networks.
멀티미디어 응용에서 송신자는 일반적으로 다중 스트림을 생성하게 된다. 이질형 멀티미디어 멀티 캐스트에서는 송신자가 생성한 다중 스트림을 수신자가 모두 수신할 필요 없이 일부만을 수신할 수 있다. 수신자는 수신하기를 원하는 스트림에 대하여 입찰하고 연결이 성립되면 동일한 양을 송신자는 이익으로 갖게 된다. 송신자의 이익을 최대로 하는 이질형 멀티 캐스트를 위한 스트림 분배 문제는 NP-complete로 알려진 0-1 정수 문제로 유도된다. 본 논문에서는 멀티캐스트 트리상의 임의 링크의 용량이 그 자손 링크의 용량보다 작지 않다는 제약조건을 가지는 제약된 모델과 제약되지 않은 모델을 모두 고려하여, 기존에 제시된 알고리즘에 비하여 시간 복잡도와 공간 복잡도 면에서 우수한 알고리즘들을 제안한다. 이 알고리즘은 또한 분산화 되어 구현되기 쉬우며, 이는 대규모 네트워크에서 매우 중요한 장점이 된다.