江苏省自然科学基金(CXLX120471)
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于队列长度和速率的拥塞控制神经网络方法被引量：1
- 2014年
- 文中研究了网络拥塞控制问题。PID控制器是实现网络拥塞控制非常有效的方法,能够实现对网络的主动队列管理。文中根据队列长度和变化速率,利用神经网络实现传统的比例微分积分器(PID)功能,从而提出了基于队列长度和速率的拥塞控制神经网络方法(RSPID)。该方法利用神经网络的加权动量梯度学习算法,自动调节控制参数,克服了传统PID控制方法由于控制器参数固定带来的适应性和稳定性问题。仿真结果表明,RSPID算法的鲁棒性和队列长度性能要优于PID算法。
- 李琴周井泉黄亮亮
- 关键词：拥塞控制神经网络
- 基于CHOKe模型和神经网络的拥塞控制方法被引量：2
- 2014年
- PID控制能有效实现网络拥塞控制,实现对网络的主动队列管理,但是PID控制器的参数是固定的,不能实时调整。针对网络拥塞控制问题中的参数时变、非线性等问题,文中将CHOKe模型中的"击中"理念和神经网络中的可变学习速率的反向传播算法(VLBP算法)相结合,提出了一种基于CHOKe模型和神经网络的PID拥塞控制的算法-CNRPID算法。该算法能够在线调节PID控制器中的参数。仿真结果表明:CNRPID算法的鲁棒性和平均队列长度等都要优于传统的PID算法。
- 李琴周井泉
- 关键词：拥塞控制神经网络
- 基于ARED的主动队列管理改进算法被引量：3
- 2014年
- 随机早期检测(Random Early Detection,RED)是IETF推荐部署的主动队列管理(Active Queue Management,AQM)算法。RED存在参数难以配置、无法适应动态网络环境的缺点。ARED(Adaptive RED)是RED的自适应版本,通过平均队列长度来动态调整最大丢弃概率,从而达到稳定平均队列长度的目的,但是存在瞬时队列长度振荡的问题。文中研究了拥塞控制中的主动队列管理,对ARED算法进行了改进,优化丢弃概率计算函数,提出TTS-ARED算法,实现在动态网络环境下队列长度的稳定以及丢包率降低。NS2的仿真结果表明,TTS-ARED算法显著地降低了丢包率,队列长度稳定性比ARED算法更优越。
- 饶刚周井泉
- 关键词：拥塞控制主动队列管理
