網絡擁塞控制中主動隊列管理算法的研究.pdf

1、隨著計算機網絡的發(fā)展，互聯(lián)網上的用戶和應用都在急劇增加，因而導致了越來越嚴重的網絡擁塞問題，已經嚴重阻礙了Internet的進一步發(fā)展。因此，網絡擁塞控制是一個至關重要的問題，已經成為網絡系統(tǒng)改善性能、提高服務質量的主要手段，網絡擁塞控制問題的研究具有重要的理論意義和應用價值。 主動隊列管理(AQM)是網絡擁塞控制中效果較好而廣泛使用的一種方法，成為Internet擁塞控制領域的熱點問題。本文在目前存在的AQM算法的基礎上，將控

2、制理論的思想引入到對AQM算法的設計中，提出了兩種新的AQM算法，從而明顯地改進了隊列的穩(wěn)定性，并且在公平性方面也有所改善。本文所做的主要工作如下： (1)設計了一種基于PID神經元網絡(PIDNN)的AQM控制算法。使用梯度算法的學習規(guī)則來自調整神經網絡參數(shù)，實現(xiàn)了丟包概率的自適應調整，從而對網絡擁塞程度作出及時響應。仿真結果表明，這種算法在隊列變化，丟包率兩方面的性能要明顯優(yōu)于基于普通PID的AQM算法。 (2)提出

3、了一種基于速率和丟包率的RED算法(Rate and Loss-Ratio RED，RLRED)。該算法使用總的輸入速率，丟包率以及隊列長度這三者結合來自適應調節(jié)丟包概率從而有效地提供網絡的擁塞指示。仿真結果表明該算法既保持了短的響應時間，又明顯地改進隊列的穩(wěn)定，減小隊列延遲。 (3)研究了主動隊列管理的公平性問題，修正并提出了一種新的公平性指標。通過仿真，對前面章節(jié)中設計的兩種AQM算法以及標準的RED算法和PI算法進行比較，