主動隊列管理中的自適應FREM算法研究.pdf

1、隨著Internet網(wǎng)絡規(guī)模的增長，由此引發(fā)的網(wǎng)絡擁塞已成為制約網(wǎng)絡發(fā)展的瓶頸。不斷發(fā)展的主動隊列管理AQM不僅能較好地解決擁塞問題，而且作為TCP擁塞控制的補充，能提高QoS和Internet的魯棒性，對該領域的研究有著重要的意義。但現(xiàn)有AQM算法在響應速度和環(huán)境敏感性等方面仍有缺陷。模糊控制可以較好地控制復雜、時變、不確定性的網(wǎng)絡，把模糊控制引入到AQM可以實現(xiàn)擁塞控制的智能化，提高AQM的穩(wěn)定性和魯棒性[1]。目前，關于此方面的研

2、究已引起人們廣泛的興趣。不過模糊控制的參數(shù)和規(guī)則是靜態(tài)的，不適合流量具有強突發(fā)性或有短暫擁塞的互聯(lián)網(wǎng)，如何提高基于模糊控制的AQM算法在突發(fā)時變網(wǎng)絡下的魯棒性，還需要進一步地探索。
　　 本文重點研究采用自適應機制改進基于模糊控制的AQM算法，主要工作如下：
　　 ①分析了主動隊列管理的研究意義和現(xiàn)狀，討論了模糊控制在AQM中的應用研究及其改進方向。
　　 ②分析了具有代表性的REM算法，及基于模糊控制對REM的

3、改進算法(FREM)，討論了各自的優(yōu)缺點。
　　 ③采用自適應機制改進FREM算法，提出了自適應FREM算法一(ATFREM)，其主要思想是根據(jù)負載程度，調整FREM的TQL的大小，使網(wǎng)絡系統(tǒng)在動態(tài)環(huán)境下的高吞吐量、低延遲、低丟失率達到一定程度的平衡。對其進行了仿真分析，結果表明自適應機制能提高FREM在動態(tài)環(huán)境下的魯棒性和穩(wěn)定性。
　　 ④采用自適應機制改進FREM算法，提出了自適應FREM算法二(AFREM)，其主要