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背景知识
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李雅普诺夫漂移（LYAPUNOV DRIFT）与李雅普诺夫优化
STEP 1：找出要解决的问题的限制
STEP 2：构造虚构队列帮助达到这些限制
STEP 3：定义李雅普诺夫函数（Lyapunov function）来描述所有在时隙t的虚拟队列的积压的平方。（网络拥塞的标量测度）
STEP 4：定义两个时隙间李雅普诺夫函数的变化：
\Delta(t)=L(t+1)-L(t)
STEP 5：最小化每个时隙的李雅普诺夫函数的变化，又称最小化李雅普诺夫漂移：
如果目标函数可以被映射到适当的惩罚函数，则可以在每个时隙t贪婪地最小化漂移加惩罚（drift-plus-penalty）：
\Delta(t) + V*penalty(t)
pdf内容比较丰富，这个理论非常适合用于建模延迟和质量共同优化 保证队列稳定性的视频传输场景:
Neely_2010_Stochastic network optimization with application to communication and queueing.pdf