演算法假設條件

由於去年的研究條件係為考慮距離、頻寬與品質因素，在連線規劃上對於 MCU 的連線資源因素並未考量。故如何能在加入 MCU 的連線資源因素後，又 能顧及頻寬與品質，若利用過去比較簡單的規劃排程，將無法因應日益增多的視 訊會議使用者所需。因此今年度對於規劃排程的做法即為，同時考量會議人數、

連線資源限制、距離與連線品質等因素下，找出最佳化的規劃排程演算方式以達 到供需間的平衡。

過去連線規劃的方式是以簡易的經驗法則及透過人工的方式進行連線設 定，這樣的方式有著許多缺點，一者沒有效率，二者在面對同時段或同一天舉行 二個以上的視訊會議時，缺乏經驗的系統操作員往往只能找出局部的最佳解

（Local Optimization）組合，而無法簡單的歸納出整體最佳解（Global

Optimization）組合，也因為如此視訊會議的舉行往往都只能依靠有經驗的系統 操作者來進行連線規劃與操作，使得視訊會議的服務在 NBEN 網路上仍無法成 為經常性服務。有見於此，本研究將針對以上所述重點，提出一個能兼顧同時段 多場會議的會議人數、連線資源限制、距離與連線品質等因素的規劃排程演算數 學模式，其設計步驟有以下三點：

1.演算法的研究假設條件

在進行演算法推演時，本研究需先定義演算過程中對於實際使用時之封包傳 遞延遲與網路頻寬之實際數據，做預先的假設與限制，以避免考量實際網路環境 中有可能會影響最佳化排程規劃的變動因素。本研究的假設與限制如下：

（1）研算結果已涵蓋所有應考量之所有因素結構

本研究之演算結果為最終且最佳化之會議規劃排列方式，過程中已涵蓋所有會 影響排列結果及資源分配之結構概念。

（2）網路傳遞延遲之實際數據，採用有意義的替代數據進行演算

由於無法偵測實際進行視訊會議時各區域的封包傳遞延遲之實際數據，故採用 H.323 MCU MCU3

表 4-5 各 MCU 所需支出之 site 資源表

MCU 名稱 user 佔用 site 數 MCU 串聯支出 site 數 總支出 site 數

MCU1 3 1 4

MCU2 2 1 3

MCU3 2 1 3

主控端

MCU 1 3 4

由此可知，每一筆預約資料在進行最佳化演算時，必定要重新運算 1 次，才可得 知暫時性的排列方式是否 MCU 有足夠的連線資源供使用。

3.預約單之優先排列條件

由於 MCU 資源有限，若當日有多筆預約單等待排列，預約的時段有重複時，

則系統必須先制定優先排列的條件，其條件由高至低與說明理由如下：

（1）會議參與人數

因會議參與人數較多，所需佔用的連線資源也相對增多，為維持視 訊會議品質，故予以有較高優先權力先進行排程分配。

（2）預約時段

由於可能會有預約時段重疊之困擾，意指前一視訊會議才進行至一半，後 一新的會議則才要開始，為避免 MCU 的資源不足，且維繫每一會議的完整進 行，故配予次高的優先權。

本研究並未規劃有緊急性會議的最高或次高優先權，原因不外是擔心預約單 位浮報會議之重要程度，或是此為緊急必須先行排程之會議，因此系統於設計時 則將此類的緊急會議條件，交由負責管理系統維護之系統管理員處理，並提供立 即性的排程規劃程式，立即分派資源，以避免等待與其他預約單進行競爭。