基于智能控制的主動隊列管理算法研究.pdf

1、在過去的二十年中，計算機網(wǎng)絡經(jīng)歷了爆炸式的增長，隨之而來的是越來越嚴重的擁塞問題。擁塞控制是確保Internet魯棒性的關鍵因素，也是其它服務質(zhì)量機制正常工作的必要前提，因此成為當前網(wǎng)絡研究的一個熱點問題。其中，AQM(Active Queue Management)技術是研究擁塞控制領域的一個熱點研究方向。AQM策略能夠在高吞吐量和低時延之間做出合理的平衡，從控制系統(tǒng)的角度分析，這是典型的調(diào)節(jié)系統(tǒng)整體性能的行為?？刂评碚撌且婚T相當成熟

2、的系統(tǒng)理論，有諸多方法可以借鑒到擁塞控制中，來提高擁塞控制性能。 首先，本文分析了目前常采用的擁塞控制機制，介紹了具有代表性的AQM算法，并分析了引入智能控制來改善擁塞控制的可行性。 其次，在深入研究分析PI(Proportional Integral)控制器的基礎上，將模糊控制與PI控制器相結(jié)合，提出了一種基于模糊控制的擁塞控制算法AFPI(Adaptive Fuzzy Proportional Integral)，并

3、從模糊化、模糊推理、清晰化三方面給予了詳細的闡述。 然后，研究了再勵學習RL(Reinforcement Learning)的相關技術，利用其中的瞬時差分TD(Temporal Difference)法結(jié)合二重梯度下降法，并引入了擁塞控制信號優(yōu)先傳遞的思想，提出了適用于網(wǎng)絡中間節(jié)點擁塞控制的PRL(Priority Reinforcement Learning)算法。 最后，在NS(Network Simulation)