網(wǎng)絡(luò)信息時代的快速發(fā)展,促使著各種應(yīng)用不斷涌現(xiàn)。擁塞現(xiàn)象嚴(yán)重地影響著網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量、有限資源利用率和網(wǎng)絡(luò)實際運行性能。源端控制機制由于自身的局限性已經(jīng)不能滿足當(dāng)前用戶的需求,所以基于數(shù)據(jù)傳輸中間節(jié)點的鏈路算法加入到了網(wǎng)絡(luò)擁塞控制方法中。AQM算法作為鏈路算法中處理擁塞問題最有效的機制,被各界研究學(xué)者所重視。為解決現(xiàn)有算法參數(shù)設(shè)置敏感、模型不匹配和抗擾動能力差等問題,本文在AQM控制器的研究中引入智能方法和魯棒控制理論,提出了如下三種算法：（1）以往基于神經(jīng)元PID的AQM機制,僅僅對神經(jīng)元的加權(quán)系數(shù)進行一定算法修正,忽略了比例增益的取值影響。然而,比例增益是影響系統(tǒng)響應(yīng)能力等性能的重要因子。針對此問題,本文提出了一種基于改進單神經(jīng)元智能優(yōu)化的AQM算法。首先建立了TCP/AQM模型,然后在有監(jiān)督的Hebb算法調(diào)節(jié)加權(quán)系數(shù)的基礎(chǔ)上,用最速下降法整定神經(jīng)元PID的比例增益,最終實現(xiàn)控制器參數(shù)的智能優(yōu)化。文中還給出了算法的穩(wěn)定性分析。仿真顯示與經(jīng)典算法相比,有較快的響應(yīng)速度。（2）針對動態(tài)多變的網(wǎng)絡(luò)擁塞現(xiàn)象,為解決模型不匹配、狀態(tài)時延等問題,本文提出了具有參數(shù)不確定項和時滯項模型的AQM算法。... 

【文章來源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
1 緒論
    1.1 引言
    1.2 國內(nèi)外研究的現(xiàn)狀
        1.2.1 源算法
        1.2.2 鏈路算法
    1.3 AQM研究的主要方法
        1.3.1 基于啟發(fā)式的研究方法
        1.3.2 基于控制理論的研究方法
        1.3.3 基于優(yōu)化理論的研究方法
        1.3.4 基于魯棒理論的研究方法
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)
2 幾種經(jīng)典AQM算法及其仿真比較
    2.1 引言
    2.2 幾種經(jīng)典AQM算法
        2.2.1 RED算法
        2.2.2 ARED算法
        2.2.3 REM算法
        2.2.4 PI算法
    2.3 仿真實驗
        2.3.1 隊列的穩(wěn)定性能
        2.3.2 平均丟包率的變化情況
        2.3.3 瞬時時延的變化情況
        2.3.4 其它相關(guān)性能比較
    2.4 本章小結(jié)
3 基于改進單神經(jīng)元智能優(yōu)化的AQM算法
    3.1 引言
    3.2 TCP/AQM模型
    3.3 基于改進單神經(jīng)元的AQM控制器的設(shè)計
    3.4 穩(wěn)定性分析
        3.4.1 加權(quán)系數(shù)學(xué)習(xí)算法的穩(wěn)定性分析
        3.4.2 比例增益學(xué)習(xí)算法的穩(wěn)定性分析
    3.5 仿真實驗
        3.5.1 不同負(fù)載條件下的平均隊列長度比較
        3.5.2 不同時延條件下的平均隊列長度比較
        3.5.3 負(fù)載固定情況下的各個算法性能分析
        3.5.4 負(fù)載變化情況下的各個算法性能分析
        3.5.5 混合流共存情況下的各個算法性能分析
    3.6 本章小結(jié)
4 具有參數(shù)不確定項和時滯項模型的AQM算法
    4.1 引言
    4.2 TCP/AQM模型
    4.3 AQM控制器的設(shè)計
    4.4 仿真實驗
        4.4.1 單瓶頸鏈路下的仿真分析
        4.4.2 多瓶頸鏈路下的仿真分析
    4.5 本章小結(jié)
5 具有時變時延的TCP流模型的離散AQM算法
    5.1 引言
    5.2 TCP/AQM模型
    5.3 AQM狀態(tài)反饋控制器的設(shè)計
    5.4 仿真實驗
        5.4.1 單瓶頸鏈路下的仿真分析
        5.4.2 多瓶頸鏈路下的仿真分析
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)



本文編號：3167052