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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。

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