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第297章 技术对决赢得尊重（第3页）
他们想亲眼看看，解睇说的那个“革命性调度算法”，到底有多神奇。
解睇和中方团队随后到达。
她今天穿了件白色实验服，里面是简单的衬衫牛仔裤，头扎成马尾，显得干练利落。
“都准备好了？”
她问负责测试的中国工程师小王。
“准备好了。”
小王点头，
“按照您的要求，模拟了三种典型场景——密集城区、郊区、室内场馆。每种场景下，用户数从o到oo不等。”
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“好。”解睇转向汤姆，“汤姆，你想先看哪种场景？”
“最难的。”汤姆直截了当，“密集城区，oo用户，随机移动。”
“没问题。”
测试开始。
大屏幕上，实时显示着网络性能指标：吞吐量、时延、丢包率、公平性指数……
一开始，数据并不惊艳。
在oo个高移动用户的模拟下，网络负载很快达到o以上。
时延开始上升，丢包率增加。
汤姆抱着手臂，表情没什么变化。
这种场景，现有的任何算法都很难处理得好。
但三分钟后，变化出现了。
随着调度算法开始“学习”用户的移动模式和业务需求，资源分配逐渐优化。
时延曲线开始下降，从最高的o毫秒，降到o毫秒，再到o毫秒……
吞吐量稳步提升，在负载的情况下，系统总吞吐量比初始状态提高了o。
最让人惊讶的是公平性指数——在如此密集的用户环境下，算法居然保证了每个用户的最低服务质量，没有出现“饿死”现象。
“这……”汤姆凑近屏幕，“这个公平性是怎么做到的？”
解睇调出算法内部状态的可视化界面：
“看这里。我们引入了一个‘虚拟信用’机制。每个用户根据历史服务质量和当前需求，获得不同的调度优先级。但信用会动态调整，防止某些用户长期占用资源。”
画面上，五百个光点代表用户，颜色深浅代表优先级。
可以清楚地看到，优先级在不断变化，但整体分布保持均衡。
“漂亮。”
汤姆身后的一位资深工程师忍不住赞叹，
“这个思路，比我们之前想的要巧妙。”
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