網(wǎng)絡(luò)影響著整個(gè)世界的發(fā)展,不管是互聯(lián)網(wǎng)還是物聯(lián)網(wǎng),以及現(xiàn)階段火熱的人工智能、云計(jì)算和大數(shù)據(jù),這些前沿技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展都離不開一個(gè)好的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺(tái),要使網(wǎng)絡(luò)能夠做好時(shí)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的堅(jiān)實(shí)后盾,網(wǎng)絡(luò)在大數(shù)據(jù)時(shí)代就必須要有一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)傳輸能力,而網(wǎng)絡(luò)擁塞控制就是提高網(wǎng)絡(luò)傳輸能力的關(guān)鍵點(diǎn),所以如何避免數(shù)據(jù)擁塞就成為了一個(gè)當(dāng)前值得研究的課題方向。本文主要針對(duì)隊(duì)列管理算法中的RED(Random Early Detection)算法進(jìn)行改進(jìn)研究,首先針對(duì)RED算法容易出現(xiàn)全局同步的現(xiàn)象,本文提出一種模糊控制的自適應(yīng)RED改進(jìn)算法。其次針對(duì)RED算法所存在的參數(shù)敏感性問(wèn)題,本文提出了一種具有參數(shù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整功能的RED算法。本文的主要內(nèi)容如下:1.提出一種基于模糊控制的參數(shù)自適應(yīng)RED改進(jìn)算法—FARED。在RED算法基礎(chǔ)上,對(duì)RED算法的三個(gè)變量參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,三個(gè)變量參數(shù)分別為:速率、平均隊(duì)列長(zhǎng)度和當(dāng)前隊(duì)列長(zhǎng)度。對(duì)每一個(gè)參數(shù)變量用模糊控制器優(yōu)化,并對(duì)每一個(gè)模糊控制器進(jìn)行數(shù)值的量化,最后進(jìn)行模糊控制器整合,通過(guò)加入?yún)?shù)?和?對(duì)各控制器進(jìn)行權(quán)重的配比,最后輸出一個(gè)精確的丟包率。由于模糊控制器主要是針對(duì)不同變量參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,所以具有參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整的機(jī)制,從而提高網(wǎng)絡(luò)的性能。2.提出了一種基于參數(shù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整的RED算法—DARED算法。算法的改進(jìn)主要分為兩步,其一是針對(duì)RED算法的丟棄概率函數(shù)是線性的這一問(wèn)題,利用S型升半哥西分布函數(shù)對(duì)傳統(tǒng)RED算法的丟包率函數(shù)非線性處理,其二是針對(duì)傳統(tǒng)RED算法的參數(shù)都是靜態(tài)設(shè)定的缺陷,利用目標(biāo)隊(duì)長(zhǎng)的范圍和平均隊(duì)列長(zhǎng)度的關(guān)系引入?yún)?shù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整策略對(duì)最大丟包率進(jìn)行改進(jìn),從而改善DARED算法的性能。3.本文兩種算法均在NS2中進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明FARED算法在丟包率,平均隊(duì)列長(zhǎng)度,延時(shí)抖動(dòng),吞吐量方面的性能均有比較好的改善效果,而且對(duì)RED算法存在的全局同步現(xiàn)象也有一定的改善。DARED算法除了延時(shí)和延時(shí)抖動(dòng)有輕微的增加外,在丟包率、吞吐量、平均隊(duì)列長(zhǎng)度這三個(gè)性能方面都有較大的改善,并且對(duì)RED算法存在的參數(shù)敏感性問(wèn)題進(jìn)行了較好的改善。
【學(xué)位單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP393.06
【部分圖文】：

第一章 緒論第一章 緒論1.1 選題背景及意義網(wǎng)絡(luò)作為 21 世紀(jì)最大的產(chǎn)業(yè)，影響著每一個(gè)人的生活。其中以互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息網(wǎng)絡(luò)為例，基本上每一個(gè)的領(lǐng)域都需要網(wǎng)絡(luò)，可以說(shuō)網(wǎng)絡(luò)是促進(jìn)國(guó)家發(fā)展和推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的頂梁柱，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)也作為現(xiàn)代知識(shí)經(jīng)濟(jì)的主要載體，方便了人類對(duì)知識(shí)的獲取[1]。圖 1.1 為互聯(lián)網(wǎng)示意圖。

圖 1.2 世界網(wǎng)絡(luò)用戶區(qū)域分布圖表 1.1 中國(guó) 2016.12—2017.12 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用使用率2017.12 2016.12應(yīng)用 用戶規(guī)模（萬(wàn)）網(wǎng)民使用率（%）用戶規(guī)模（萬(wàn)）網(wǎng)民使用率（%）年增長(zhǎng)（%）時(shí)通信 72023 93.3 66628 91.1 8.1索引擎 63956 82.8 60238 82.4 6.2絡(luò)新聞 64689 83.8 61390 84.0 5.4絡(luò)視頻 57892 75.0 54455 74.5 6.3絡(luò)音樂(lè) 54809 71.0 50313 68.8 8.9絡(luò)支付 53110 68.8 47450 64.9 11.9絡(luò)購(gòu)物 53332 69.1 46670 63.8 14.3絡(luò)游戲 44161 57.2 41704 57.0 5.9上銀行 39911 51.7 36552 50.0 9.2絡(luò)文學(xué) 37774 48.9 33319 45.6 13.4行預(yù)訂 37578 48.7 29922 33.9 25.6子郵件 28422 36.8 24815 13.5 14.5

圖 1.3 源算法1.2.2 鏈路算法研究現(xiàn)狀鏈路算法中最主要的研究?jī)?nèi)容是關(guān)于主動(dòng)隊(duì)列管理（即：Active QManagement，AQM）[26]算法方面的。典型的 AQM 機(jī)制是隨機(jī)早期檢測(cè)(Random Early Detection，RED)算法[27]。當(dāng)然鏈路算法還包括:被動(dòng)式隊(duì)列（Passive Queue Management,PQM）[28]、顯式擁塞通知（Explicit CongeNotification,ECN）[29]。圖 1.4 為鏈路算法中主要的一些控制方法介紹。下面從被動(dòng)和主動(dòng)兩方面對(duì)鏈路算法的國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分析。

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本文編號(hào)：2817088