网络拥塞控制中主动队列管理算法的研究

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1、硕：l：论义网络搁塞控制中土功队列蛰理算法的研究摘要隧着计算机隧络翡发展，互联网上熬黑户和应用都在急制增加，因诱导致了越来越严重的网络拥塞问题，已经严重阻碍了Internet的进一步发展。因此，网络搠塞控制是～个至关耋要的问题，已经成为黼络系统改善性能、提高服务质麓的主要手段，瀚络捌塞控铡闻题熬研究具有重要的理论意义和应震徐值。主动队列管理(AQM)是网终搁塞控制中效果较好两广泛使用的～种方法，成为Internet拥塞控制领域的热点问题。本文在瞪前存在的AQM算法的基础上，将控制理论豹慝想孳

2、入到对AQM算法的设计串，提出了两种新的AQM算法，

3、苁焉明显地改进了麸烈靛稳定性，并显在公平蛙方面瞧有秀蓐改善。本文所徽麴主要工作如-F：(1)设计了～种基于PID神经元网络(PIDNN)的AQM控制算法。使用梯度算法的学习规则来自调整神经网络参数，实现了丢包概率的自适应调整，从而对网络拥塞程度{睾出及时响应。仿真结果表甥，这种算法在酸捌变曩：，丢惫率两方面的性能要鞠显傀予基于普通PID的AQM算法。(2)提出了～种基于速率和丢包率的RED算法(RateandLoss．RatioRED，RLRED)。该算法使用总的输入速率，丢包攀以及队列长度这三者结合涞自适应调节丢龟概率从丽有效地提供网络麴拥塞

4、措示。仿真结果表明该算法既僳持了短魏响应时闻，又明显地改进队列的稳定，减小队列延迟。(3)研究了主动队列管理的公平性问题，修花并提出了～种新的公平性指标。通过仿真，对前嚣章节中设计的两释AQM算法毁及标准的RED算法翻Pl冀法进行毙较，绻巢表睽本文掰设计的AQM繁法能够更好缝保证公平性。关键词：糯络搠塞控制，主动队列管理，公平雠，ECN枧制Abstract硕．J：论文WiththedevelopmentofcomputerInternet,ThenumberofUSerSandthenetworkapplicationsisincreasing

5、dramatically,whichresultedinmoreandmoreseriousnetworkcongestion．Sothefurtherdevelopmentoft11eInternetisseriouslyhindered．Thus，thecongestioncontroloftheIntemetisanimportantproblem．Therefore，thenetworkcongestioncontrolisthemainwaytoimprovethenetworkperformanceandreformtheservi

6、cequality．Theinvestigationofthenetworkcongestioncontrolisimportantnotonlyinthetheorybutalsointheapplication．ActiveQueueManagement(AQM)fortheroutershavebeendiscussedwidely．ThisthesisreviewsthestateofartinActiveQueueManagement(AQM)，andtwonewAQMalgorithmsareproposedbasedoncontr

7、oltheory．SimulationresultsaregiventoprovetheperformanceofthenewAQMalgorithms．Thecontributionsofthisthesisareasfollows：(1)AneuralnetworkbasedonthePID(PIDNN)isproposedasactivequeuemanagementalgorithm．TheadjustmentofneuralnetworkparametersisimplementedbyusinggradientalgorithmaS

8、learningtherules．SothattheprobabilityofpacketlossCanachieveadaptation．ThesimulationsresultshowsthequeuestabilityanddropratiooftheproposedPIDNNalgorithmarebetterthanPIDalgorithm．(2)OnthebasisoftheexistingAQMalgorithms，weproposeanovelactivequeuemanagementschemebasedonREDofther

9、ateandlossratio，calledRLRED．Thealgorithmmeasuresthetotalsendingrateandthela