CSFQ算法分析与改进

本文通过对核心无状态公平队列调度（CSFQ）算法进行分析,提出了一种基于公平策略的FCSFQ算法,通过动态阈值缓存管理机制,根据缓冲资源的占用率和数据流的到达速率共同决定丢包概率,减少了无谓、不公平丢包现象。根据非响应流UDP数据包空间分布特点,当网络处于拥塞时增加CHOKe机制对缓存进行管理,有效解决了响应流TCP和非响应流UDP之间的不公平问题。     

基于丢弃优先级的W-CHOKe算法研究

主动队列管理是实现网络拥塞控制的一种重要技术.本文针对主动队列管理算法中的CHOKe算法对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这一问题进行深入研究.提出了一种改进的基于丢弃优先级的W-CHOKe算法,并利用网络仿真工具NS2对W-CHOKe算法的实现进行了仿真实验.结果给出W-CHOKe算法有效地控制了非适应流大量的挤占带宽,改进了CHOKe算法的性能.     

ABLUE—一种新的自适应主动队列管理方法

针对主动队列管理方法 BLUE存在队列抖动偏大的问题,提出一种新的自适应主动队列管理方法 (ABLUE).该方法通过考虑缓冲区长度和平均队列长度定义了丢包策略和丢包概率,利用菌群优化算法对平均队列长度模型进行求解.利用OPNET对ABLUE方法进行仿真实验,深入研究有效传输数据包个数、瞬时平均队列长度方差和缓冲区长度等因素之间的关系.研究结果表明:相对于与BLUE方法、RED方法,ABLUE方法具有较好的适应性.     

面向队列调度算法的通用验证评估方法

研究了一种面向基于服务质量(Qo S)的多优先级消息队列调度算法的通用验证评估方法。从消息生成、时效性判断、发送策略评估和发送结果统计等方面建立了模型;并对某2.4 Kbps信道进行了系统仿真,统计得出了在该调度算法下的最优发送方案及消息丢包率。仿真结果表明文中设计的通用验证评估方法能够模拟调度算法所设计的消息发送规则和优先级翻转策略,并进一步以丢包率等Qo S参数为评价依据,证明对该队列调度算法验证评估的有效性。     

PSRED:一种Ad Hoc网络中优先级自适应的随机早期检测队列管理算法

本文分析了Ad Hoc网络中队列管理算法的研究现状,讨论了不同算法采取的策略在拥塞控制、丢弃数据包、队列长度抖动、公平性等方面的优点和不足.本文基于队列优先级自适应的思想提出了PSRED算法,实验仿真结果 表明该算法在排队延迟、丢包率、队列长度抖动等性能评估优于其它算法.     

结合果蝇优化算法的PI主动队列管理方法

为解决PI(Proportional Integral)算法收敛速度慢的问题,结合果蝇优化算法提出一种新的PI主动队列管理算法(PIFF).阐述PI主动队列管理机制及丢包率计算方法,结合队长和到达速率定义丢包策略,利用果蝇优化算法刻画了数据包瞬时状态.通过NS2和Matlab进行仿真实验,深入分析了影响该算法的关键因素,对比研究了该算法与其它算法之间的性能状况.研究结果表明:在长期TCP会话数下PIFF能够减少数据包排队时延,有效缓解网络拥塞.     

基于量子粒子群优化PI模型的主动队列网络拥塞控制

为了解决无线传感器网络拥塞引起的丢包率高和网络吞吐率过低,从而引起网络能量有效性和服务质量QoS降低的问题,提出了一种基于改进PI主动队列管理模型和量子粒子群(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的拥塞控制方法.首先定义了改进的PI主动队列管理模型,然后为了对PI模型进行优化,采用改进的多种群量子粒子群算法对PI主动队列管理模型中的参数优化,并对该算法进行了描述,从而得到优化的PI控制模型.最后定义了多种群量子粒子群算法和PI主动队列模型对网络拥塞进行控制的具体算法.实验结果表明:该方法能有效实现WSN的拥塞控制,与其它方法相比,具有较低的数据丢包率和较大的网络吞吐率.     

AQM算法在公平性方面的研究

主动队列管理是实现网络拥塞控制的一种重要技术.近年来,出现了一些新的主动队列管理算法.这些新算法针对大多数主动队列管理算法对公平性考虑不足的问题在一定程度上进行了改进,对公平性提供了一定的支持.本文对其中两个有代表性FRED和CHOKe算法进行了对比研究及理论分析,结合在ns2上的仿真实验结果对算法中存在的问题及其原因进行了深入的分析.最后对算法进行了综合的评价,并给出了对算法的改进建议.     

基于人工蜂群和小波变换的PID主动队列管理方法

针对日益严重的网络拥塞问题,基于PID控制器建立了一种新的主动队列管理方法(PID active queue management al-gorithm based-artificial bee colony and wavelet,PIDAW)。该方法首先利用小波技术对到达流量进行变换,并且采用人工蜂群算法来计算小波系数,同时通过重构方式获得实际队列长度,以此优化丢包概率。最后,以实际数据进行仿真实验,深入分析了该方法与PID、RED方法之间的性能,结果表明PIDAW具有较好的适应性。     

基于公平策略的核心无状态公平队列算法

提出了一种基于公平策略的CSFQ (Core-Stateless Fair Queueing )算法,通过动态阈值缓存管理机制,根据缓冲资源的占用率和数据流的到达速率共同决定丢包概率,减少了无谓、不公平丢包现象.根据非响应流UDP数据包空间分布特点,当网络拥塞时增加CHOKe机制对缓存进行管理,有效解决了响应流TCP和非响应流UDP之间的不公平问题.NS仿真实验表明,该算法在现实网络环境下能显著提高缓冲资源的利用率,保证了带宽在TCP、UDP数据流之间的公平分配.     

一种考虑网络能效优化的队列管理方法

针对网络数据传输过程中传输速率慢、网络能耗高等问题,本文基于混合引力搜索算法HGSA提出了一种队列管理方法.该方法首先给出了网络能效评价指标,以此衡量网络的有效信息容量和传输速率.同时利用混合引力搜索算法来对队列管理方法进行优化.最后通过数学仿真,分析了队列长度、数据包大小等对网络能效的影响,结果证明了该方法具有较好的适应性.     

基于元胞自动机的PI主动队列管理方法研究

针对传统的PI(Proportional Integral)算法收敛速度慢等问题,基于瞬时到达速率提出了一种新的PI主动队列管理算法PICA(Proportional Integral Based on Cellular Automa-ton).首先,该算法结合瞬时队长和瞬时到达速率建立了丢包策略,并利用元胞自动机刻画了数据包的动态特性.同时,通过仿真实验,将该算法与传统的PI算法以及RPI(Rate basedProportional and Integral)算法进行比较,结果发现PICA算法在有效传输数据包、时延和丢包率等方面的性能都较优.     

N次随机丢包的被动队列管理算法

针对主动队列管理参数设置敏感、消耗大量资源等问题,提出了N次随机丢包的被动队列管理算法.当队列满时,根据当前网络中与路由节点链接的发送端数目,决定丢弃数据包N的值,然后再采用改进的随机丢弃策略丢弃N个数据包.新的算法与其他被动随机丢弃策略相比,克服了弃尾队列管理的缺陷,能够更快地响应网络拥塞,提高了网络传输性能,同时也能够在一定程度上保证公平性,NS2仿真表明了算法的有效性.     

基于增益自适应Smith预估器的鲁棒AQM拥塞控制算法

根据Lyapunov渐近稳定定理，提出了一种基于增益自适应Smith预估器的鲁棒主动队列管理（AQM）拥塞控制算法（GAS-PI）．该算法结构简单，具有良好的鲁棒性和网络控制性能，同时克服了大时滞给队列稳定性造成的不利影响．仿真结果表明：采用GAS-PI算法，对于限制系统振荡超调量的作用非常明显，同时能使网络具有更快的响应速度及更平稳的队列——在HTTP扰动和负载变动较大的情况下，算法使得缓存队列迅速收敛到稳定值；当网络时延增大时，算法能使网络的动态性能依然保持良好．     

A Self-tuning Fuzzy Queue Management Algorithm for Congestion Control

This letter presents an effective self-tuning fuzzy queue management algorithm for congestion control.With the application of the algorithm, routers in IP network regulate its packet drop probability by a self-tuning fuzzy controller. The main advantage of the algorithm is that, with the parameter self-tuning mechanism, queue length can keep stable in a variety of network environments without the difficulty of parameter configuration. Simulations show that the algorithm is efficient, stable and outperforms the popular RED queue management algorithm significantly.     

一种基于模糊排队论的网络拥塞控制算法

在分析和比较现有的主动队列管理(AQM)的网络拥塞控制算法基础上,将模糊控制理论与排队论相结合,提出了一种适合于动态控制队列长度的拥塞控制算法。该算法根据路由器中队列长度的变化情况,对源端数据包的丢弃概率进行模糊控制,从而避免网络拥塞,提高路由器处理的实时性。通过matlab仿真,验证了此算法能够减小排队的延时、提高带宽利用率以及稳定队列的长度。     

基于RED的网络拥塞控制算法研究及改进

随机早期检测(Random Early Detection,RED)算法是为TCP流设计的一个主动队列管理机制,能在一定程度上缓解网络拥塞.在RED算法中丢包率与包的大小之间是独立的,这就造成了对小包的歧视.在packet size算法中,通过对RED算法进行适当的改进,体现了丢包率和吞吐量之间的公平性.在此基础上进一步分析,用平均包的大小来影响丢包率以提高网络性能.仿真实验表明该算法对网络拥塞控制具有较好效果.