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《第二十七届中国控制会议论文集》2008年
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基于神经网络PID的智能AQM新算法

周川  张璐  陈庆伟  
【摘要】:目前针对Internet网络中间节点的拥塞控制问题已获得了广泛关注。本文提出一种基于神经网络智能PID控制器(PIDNN)的AQM新算法,针对TCP/AQM系统模型,结合中间节点队列管理机制,采用神经网络梯度学习算法来在线调整基于PIDNN的AQM控制器的参数,以实现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动态性能,并能够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,丢包率等整体性能方面要明显优于基于常规PID的AQM算法,并且该AQM算法结构简单、易于实现。
【作者单位】:南京理工大学自动化学院
【关键词】:拥塞控制 主动队列管理(AQM) 神经网络 PID控制器
【基金】:江苏省自然科学基金资助,项目批准号:BK2007206
【分类号】:TP393.06;TP13
【正文快照】:
1引言(Introduction)自从Braden等人在1998年提出主动队列管理(Active Queue Management,AQM)研究以来,主动队列算法已成为网络拥塞控制研究中的一个热点,目前AQM中代表性算法主要有RED[1],ARED,REM[3],BLUE[4,10],以及PI和PID[9]等拥塞控制策略。AQM作为实现网络拥塞控制的

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
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