一种基于自相似业务的队列管理算法

在分析业务流自相似特性对队列性能影响的基础上,提出了一种适宜自相似网络环境的队列管理算法,简称SSRED。在SSRED算法的分组丢弃概率函数中引入了自相似参数H,其目标旨在降低自相似特性所造成的影响以提高网络性能。仿真实验与分析表明,使用SSRED算法有利于提高自相似网络环境中的吞吐量、降低丢包率以及减少网络延迟等性能。     

参数自适应的随机早期检测算法

随机早期检测(Random Early Detection，RED)是一种广泛应用于包交换网络的主动队列管理技术，它通过保持较小的平均队列长度，在缓冲区溢出前主动丢包，降低路由器的丢包率，保持较低的服务延迟，避免缓冲区锁定，提高网络的利用率。但是RED严重依赖于参数的设置。该文根据保持网络流量平稳的丢包率和路由队列的变化提出了一种自适应地调节参数的RED改进算法。模拟实验的结果表明，自适应地调节参数提高了RED的适应性，降低了数据包排队延时和丢包率，提高了链路利用率。     

PIO:区分服务中的一种基于预测的主动队列管理算法

提出了区分服务中一种基于预测的主动队列管理算法PIO。在PIO算法中,首先对IN包和所有包下一时段的平均到达速率进行预测。当包到达队列时,根据当前IN包队列长度、总的队列长度、预测的下一时段所有包的平均到达速率和IN包平均到达速率决定对包是否丢弃。通过仿真实验,分析了在不同预约比例、不同端到端TCP连接数的条件下PIO算法队列稳定性、丢包率和吞吐量等性能指标。仿真结果表明,PIO算法在统计性保证带宽的同时,与RIO算法相比,无论是在低预约还是过预约网络状态下都有效提高了队列的稳定性,并降低了丢包率。     

一种主动网络环境下的主动队列管理机制

针对主动网络这种新型网络体系能为主动队列的管理提供更加灵活和有效的方法,以及目前主动网络中主动队列的管理仍然简单移用传统网络算法这一情况,深入研究了这种简单移用存在的弊端,及应专门为主动网络设计主动队列管理机制的重要性和必要性。在此基础上,利用主动网络中路由器有着对流经其上的用户数据进行计算的特征,提出了主动网络环境下,基于资源动态协商的主动队列管理机制,并用OPNET8.0进行了仿真实验,验证了该机制在丢包率、队列长度和包延时等方面的优势。     

一种惩罚非适应流的无状态主动队列管理算法

CHOKe是一种无状态的主动队列管理算法,能以较低的代价提高网络的性能,但是由于它对超速的非适应流的惩罚力度不够,不能够很好地实现带宽的公平分配。针对这一问题,提出一种新的对非适应流的惩罚机制-ECHOKe算法,通过比较分析FIFO队列中随机抽取m个包与新到包的流ID号之间的关系以及m个包之间的关系建立了新的数据包丢弃机制,从而实现在不提高算法复杂度的前提下增大对超速非适应流的惩罚,提高了公平性。仿真结果表明,在不保持流的状态下,该机制对非适应流具有更强的识别和控制能力,与B-CHOKe和M-CHOKe算法相比,能够进一步加强对非适应流的惩罚,实现更为公平的带宽分配。     

基于显式拥塞指示的自适应主动队列管理算法

目前Internet网络中间节点拥塞控制问题在网络和控制理论界已获得了广泛关注.本文提出一种基于神经元自适应PID控制器的AQM算法,针对TCP/AQM系统模型,结合中间节点队列管理和显式拥塞指示机制(Explicit CongestionNotincation,ECN)机制,采用梯度学习算法来在线调整基于神经元PID的AQM控制器参数,以实现标记/丢包概率的自适应调整,从而对网络拥塞程度作出及时响应,尤其在网络参数时变的情况下仍能保证良好的动态性能,并显著改善网络的服务性能(QoS).最后通过NS-2仿真结果表明,该算法在队列稳定性、平均丢包率等性能方面要明显优于基于常规PID的AQM算法.     

基于H∞控制方法的多链路网络拥塞控制

研究了一类基于主动队列管理(active queue management,AQM)路由器的多链路网络拥塞控制问题.用一个状态空间模型来描述多链路网络流量的动态特性,并将实际链路带宽相对于期望带宽的偏差作为干扰信号,从而用H_∞控制方法来解决网络拥塞问题.在链路带宽变化的情况下,通过丢包率来控制实际窗口大小及队列长度,使得实际窗口大小和队列长度达到期望值,从而达到降低网络拥塞的目的.最后通过两个仿真示例验证了方法的有效性.     

基于观测器的网络系统鲁棒控制器设计

针对网络拥塞问题,提出了一种基于观测器的主动队列管理(AQM)算法.该算法讨论了输入受限情况下时滞不确定网络系统的鲁棒控制器设计问题,利用线性矩阵不等式方法研究了观测器和控制器存在的充分条件.仿真结果表明,在网络条件变化的情况下,该方法能很好的使缓存队列迅速收敛到期望队列长度,并且对网络的负载扰动和参数变化具有很强的鲁棒性.     

基于遗传预估策略的智能主动队列管理

针对TCP传输过程中的典型时滞特性,提出了一种智能主动队列管理算法.该算法以自学习预估机制模型为核心来克服大时滞特征对网络稳定性能的影响,拥塞控制系统以两条信息通道分别实现模型补偿和预测控制功能.模型补偿通道采用了Smith预估嚣实现对网络时滞特征的动态补偿,并进一步设计迭代进化算法实现对Smith预估模型未建模特征的估计过程.预测控制通道采用基于神经网络的PID智能丢弃算法,通过神经网络的学习预测功能自适应调整预测控制通道的控制行为.通过仿真研究表明了提出的控制方法显著提高了拥塞控制机制的稳定性能和自适应性能.     

网络仿真软件NS2中队列调度算法的扩展

结合一个新的队列调度算法,深入全面地探讨了如何对网络仿真软件NS2(NetworkSimulator)进行扩展,特别是如何在NS2中实现复杂的队列调度算法。对在NS2中实现新算法的基本原理和过程,以及一些关键细节给出了较为详细的描述,如通过分组来携带用于调度的流状态信息,以及如何使用这些信息进行队列调度,增加对分组队列的基本操作等。最后还给出了新算法的仿真实验结果,实验结果表明新算法在公平性方面的性能良好。通过扩展NS2来验证新的网络协议和算法,大大提高了效率、降低了成本,并更具灵活性。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

Innovation Versus Environmental Protection Presumptions

The paper is about negotiating with issues that discourage innovation. The subject is environmental deterioration, with concern directed at the impediments that keep it from being innovatively resolved. The paper is organized around three issues. (1) The dominant model of environmental concern, called environmental protection, is managed predominantly via command and control approaches. (2) Command and control, by relying on analytical segmentation to subdivide the problem into digestible bits and using formal legislation to direct it, are not up to emerging challenges in the area. (3) More robust models are available but difficult to experiment with due to impediments that discourage change. These impediments are seen in ideals associated with protection, prevention, recycling, and sustainability that tend to do more to sustain harmful practices than to seek beneficial alternatives. Being able to appreciate the underlying restrictions of entropy could help stimulate a more innovative agenda. These issues are tested via a project funded by the EPA entitled ENERGY STAR Homes.