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主动队列管理中的PID型神经网络控制
引用本文:任雪梅,黄鸿,艾亮,那靖. 主动队列管理中的PID型神经网络控制[J]. 北京理工大学学报, 2006, 26(10): 892-896
作者姓名:任雪梅  黄鸿  艾亮  那靖
作者单位:北京理工大学,信息科学技术学院自动控制系,北京,100081;北京理工大学,信息科学技术学院自动控制系,北京,100081;北京理工大学,信息科学技术学院自动控制系,北京,100081;北京理工大学,信息科学技术学院自动控制系,北京,100081
摘    要:研究动态网络中间节点的拥塞控制. 提出一种PID型神经网络的主动队列管理(AQM)算法,给出基于BP学习规则的网络参数自调整规律,根据Lyapunov定理证明了系统的稳定性. 基于NS$-2平台的仿真结果表明,该算法适应瞬息万变的网络环境,系统稳态误差和响应速度等指标优于PID算法.

关 键 词:主动队列管理(AQM)  拥塞控制  BP学习规则
文章编号:1001-0645(2006)10-0892-05
收稿时间:2006-05-11
修稿时间:2006-05-11

PID Type Neural Network Control for Active Queue Management
REN Xue-mei,HUANG Hong,AI Liang and NA Jing. PID Type Neural Network Control for Active Queue Management[J]. Journal of Beijing Institute of Technology(Natural Science Edition), 2006, 26(10): 892-896
Authors:REN Xue-mei  HUANG Hong  AI Liang  NA Jing
Affiliation:Department of Automatic Control, School of Information Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China
Abstract:To study the congestion control of intermediate nodes in the changing network,PID type neural network control scheme for AQM(active queue management) is proposed.Back-propagation algorithm is used to adjust the weights of neural networks and stability of closed-loop system is proved according to the Lyapunov theory.Based on NS-2 simulation platform,the result showed that the proposed control scheme can adapt to the changing network situation,the system steady-state error and transient performance of the proposed scheme is superior to those of PID.
Keywords:active queue management  congestion control  back-propagation algorithm
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