【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，現(xiàn)在所提供的盡力而為服務(wù)已經(jīng)不能滿足多個(gè)用戶的要求，以及多用戶、多業(yè)務(wù)對(duì)不同服務(wù)質(zhì)量的要求。因此在目前研究領(lǐng)域中，提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率、給予用戶提供更好的服務(wù)質(zhì)量，非常具有活力。主動(dòng)隊(duì)列管理機(jī)制對(duì)于擁塞控制有著很好的表現(xiàn)，可以提供好的服務(wù)質(zhì)量。但是目前很多主動(dòng)隊(duì)列算法，雖然基本指標(biāo)表現(xiàn)不錯(cuò)，但是仍然存在一些問(wèn)題，如參數(shù)設(shè)置敏感，無(wú)法適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)變化，魯棒性和穩(wěn)定性表現(xiàn)不佳等。 本文研究了幾種主動(dòng)隊(duì)列管理算法如RED、ARED、RIO-C等，評(píng)價(jià)了各個(gè)方法的特點(diǎn)。在區(qū)分服務(wù)算法中，對(duì)RIO-C進(jìn)行了改進(jìn)，使其具有自適應(yīng)性。并重點(diǎn)研究了基于控制理論設(shè)計(jì)的PID隊(duì)列管理方法，并在此基礎(chǔ)上，，聯(lián)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和模糊控制技術(shù)，提出了一種基于神經(jīng)元的自適應(yīng)控制方法，該方法采用模糊控制模塊，在線調(diào)整單個(gè)神經(jīng)元的比例系數(shù)，并相應(yīng)地改進(jìn)單個(gè)神經(jīng)元的學(xué)習(xí)速率。仿真結(jié)果表明改進(jìn)方法在延時(shí)、丟包率和吞吐量上表現(xiàn)良好，比傳統(tǒng)的PID控制方法具有更好的收斂性和穩(wěn)定性。
[Abstract]:With the popularity of the Internet, the best effort service provided now has been unable to meet the requirements of multiple users, as well as the requirements of multi service and service quality for different services. Therefore, in the current research field, it is very dynamic to improve the utilization of network resources and provide better service quality for users. The system has a good performance for congestion control, and it can provide good quality of service. However, many active queue algorithms, although the basic indicators are good, still have some problems, such as the sensitivity of the parameter setting, unable to adapt to the dynamic changes of the network, the performance of robustness and stability, and so on.
This paper studies several active queue management algorithms, such as RED, ARED, RIO-C and so on, and evaluates the characteristics of each method. In the differentiated service algorithm, the RIO-C is improved to make it self-adaptive. And the PID queue management method based on the control theory is emphatically studied, and on this basis, the joint neural network control and fuzzy control technique are combined. An adaptive control method based on neurons is proposed. The method uses a fuzzy control module to adjust the ratio coefficient of individual neurons on line and improves the learning rate of individual neurons accordingly. The simulation results show that the improved method performs well in time delay, packet loss rate and throughput, and is better than the traditional PID control method. Good convergence and stability.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.06;TP183

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本文編號(hào)：2160849