负载与队列高效结合的主动队列管理算法研究

目前已有的大多数主动队列管理算法按照判别拥塞的主要依据可以分为2大分支：基于负载（Load-based）的AQM算法和基于队列（Queue—based）AQM算法。分析了单独以队列或者单独以负载作为拥塞判别依据的不足，提出了一种基于负载与基于队列相结合的AQM算法LQC（Load Queue Contr01）算法。仿真结果证明，与RED、FRED和LDC算法相比，LQC算法能更好地稳定队列长度和减少丢包率。     

主动式队列管理中ARED算法的分析研究

主动式队列管理（AQM）是用于网络拥塞控制的一种机制．介绍了主动式队列管理中的ARED算法，重点说明了ARED算法的原理，对算法进行了描述，分析了算法中的参数设置问题，并对算法本身的优点和不足之处进行了分析研究．     

控制理论在主动队列管理中的应用

拥塞控制中作用于网络中间节点的主动队列管理策略(AQM)是解决IP网络拥塞问题和保证QoS的重要途径．运用控制理论，首先对TCP拥塞控制机制建模，在此基础上运用经典控制理论对主动队列管理各种策略进行分析，着重对AQM的唯一候选算法——随机早期检测(RED)算法进行分析与探讨，给出针对AQM策略的比例及比例积分控制器设计．针对网络本身是一个复杂、时变与不确定性的系统，智能控制理论更适合这类对象分析，为此，引入的智能控制理论采用模糊控制和神经网络控制对AQM策略进行研究和分析．     

几种主动队列管理拥塞控制算法的比较研究

主动队列管理是近年来端到端拥塞控制研究的热点,50多种AQM算法已经被提出,但路由器中采用哪种算法没有统一认识。通过仿真实验,对ARED、AVQ、PI和REM 4种主动队列管理拥塞控制算法在相同的仿真网络环境中进行了比较研究。实验研究表明,这4种AQM算法都能使队列稳定在目标值,PI算法使队列最稳定,AVQ算法维持一个较小的队列长度;4种AQM算法都能经过一定时间适应网络变化的要求,PI和AVQ算法有较好的性能,短流对ARED和REM算法有较大影响;4种算法都没有根本解决对UDP流的公平性问题。     

几种主动队列管理拥塞控制算法的比较研究

主动队列管理是近年来端到端拥塞控制研究的热点，50多种AQM算法已经被提出，但路由器中采用哪种算法没有统一认识。通过仿真实验，对ARED、AVQ、PI和REM4种主动队列管理拥塞控制算法在相同的仿真网络环境中进行了比较研究。实验研究表明，这4种AQM算法都能使队列稳定在目标值，PI算法使队列最稳定，AVQ算法维持一个较小的队列长度；4种AQM算法都能经过一定时间适应网络变化的要求，PI和AVQ算法有较好的性能，短流对ARED和REM算法有较大影响；4种算法都没有根本解决对UDP流的公平性问题。     

QDB-AQM:基于排队延时的网关拥塞控制设计

提出了一种基于排队延时的主动队列管理(AQM)算法,该算法力求达到高吞吐量、低排队延时、短队列长度、低丢失率和较好的公平性能,相对于其他AQM算法具有实现简单的特点. 通过排队延时代替Drop Tail网关中分组丢弃的方法监测拥塞,并设置往返时间(RTT)估值作为拥塞探测的单门限,如果某分组排队延时超过该门限,则根据显式拥塞指示(ECN)机制标记该分组以通知TCP源端采取相应措施以响应拥塞.在ns-2下仿真表明该算法能达到预期的性能.     

基于混合PSO／DE算法的AOM控制器优化设计

主动队列管理（AQM）是一种减少TCP／IP网络丢包和提高网络利用率的关键拥塞控制策略。将比例-积分-微分（PID）控制器用于Internet路由器的主动队列管理,为避免参数整定试凑法的盲目性,提出混合微粒群,差分进化优化算法用于PID控制器参数优化。所提出的方法在给定参数空间中进行组合优化搜索,可以迅速得到使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数。仿真结果表明,在正常业务流和突发业务流两种情况下,该方法设计的控制器均具有良好的动静态性能。     

一种基于等效活动流预测的主动队列管理机制

提出一种基于等效活动流预测的主动队列管理（AQM）机制——近似公平丢弃（AFD）机制,通过抑制行为不端流进入队列的机会,从而获得业务流之间近似的公平．和其他现有的AQM机制不同,AFD并不丢弃低于最大允许速率门限的流的包,因此保护了行为良好的流免受行为不端流的影响,进而改善了这类流的吞吐量,降低了排队时延．仿真结果证实,在TCP,UDP流共存的情况下,AFD机制的性能优于目前典型的AQM机制,接近需要维持所有流状态信息的理想情况下的性能．     

基于混合PSO/DE算法的AQM控制器优化设计

主动队列管理（AQM）是一种减少TCP/IP网络丢包和提高网络利用率的关键拥塞控制策略。将比例-积分-微分（PID）控制器用于Internet路由器的主动队列管理,为避免参数整定试凑法的盲目性,提出混合微粒群/差分进化优化算法用于PID控制器参数优化。所提出的方法在给定参数空间中进行组合优化搜索,可以迅速得到使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数。仿真结果表明,在正常业务流和突发业务流两种情况下,该方法设计的控制器均具有良好的动静态性能。     

基于曲线拟合的RED拥塞控制算法

针对TCP网络拥塞控制问题,首先介绍了网络拥塞现状和两类主流的拥塞控制算法,然后详细分析了主动管理队列(AQM)的主要拥塞控制算法随机早期检测(RED)的目标、原理和实现,最后给出了一种改进的拥塞控制算法(CF-RED),建立数学模型并实现了一个简单的实例.NS2环境下仿真实验数据表明:改进算法在丢包概率、延迟以及吞吐量等方面都明显优于原算法.     

IP网络中主动队列管理算法研究

影响IP网络服务质量的因素很多,但最基本、最核心的是拥塞控制机制,主动队列管理是端到端拥塞控制研究中的热点.本文分析比较了这一领域中有代表性的拥塞控制算法,指出了其中存在的问题,并通过仿真实验对几种算法的性能进行了比较分析,最后给出了IP网络中主动队列管理的研究方向.     

网络公平带宽共享算法研究

目的运用主动式队列管理算法解决Internet拥塞及不公平竞争问题．方法对几种典型的基于公平性的AQM算法进行了详细的分析讨论，分别对公平性的CSFQ算法、FRED算法和非公平性的RED算法在NS-2平台上进行了一系列的仿真，对几种算法的性能进行了比较和分析．结果仿真结果表明CSFQ算法优于其他算法．结论在公平性方面，CSFQ算法和FRED算法明显优于非公平性的RED算法，而CSFQ算法的性能更佳．     

基于NLMS算法的自适应AQM控制机制的研究

针对RED算法在网络拥塞控制中使得队列波动较大的缺点,提出了一种归一化最小均方（NLMS）算法,并研究了NLMS算法在主动队列管理中的具体实现。仿真实验通过对NLMS算法、RED算法、REM算法、LRC-RED算法性能的比较,表明NLMS算法具有较好的动静态性能,且能够提高队列稳定性,降低丢包率。     

基于预测控制的时滞网络主动队列管理

针对Internet网络这种典型的延迟系统,基于模型预测控制理论,提出了一种新的主动队列管理算法——MPAQM算法。首先考虑时滞系统的因果性定义预测输出,根据预测模型和状态估计器,预测瓶颈链路队列的未来动态特性;然后将拥塞控制的控制要求转化为优化目标函数,求解优化问题得到丢包率。在单瓶颈和多瓶颈网络拓扑中进行仿真验证,结果显示MPAQM算法能快速平稳地收敛于队列长度的期望值,丢包率小且具有较好的稳定性和鲁棒性。     

一种基于不完全微分PID的随机早期检测算法

针对网络中普遍存在的参数实时变化、难以调节的问题,将不完全微分PID控制器用于主动队列管理,利用控制理论中的不完全微分PID控制器来实时调整RED算法的最大丢弃概率,使AQM系统能自适应地调节自身参数来改善控制性能。仿真结果显示:小负载情况下,不完全微分PID-RED较PI和RED算法的响应速度更快,很快就能达到期望值;当改变网络负载时,不完全微分PID-RED算法可以迅速地调节瞬时队列至期望值,响应时间较短,表现了很好的鲁棒性。     

一种基于PID控制的自适应随机早期检测算法研究

为了解决随机早期检测（RED）算法中参数调整困难、收敛性差等问题，提出了一种基于比例积分微分（PID）控制的RED改进算法(PID RED).算法建立了传输控制协议（TCP）/主动队列管理(AQM)负反馈控制模型，利用经典控制理论中的稳定收敛理论求取PID控制系数，根据实际平均队列长度与预期队列长度的偏差值动态调整RED最大丢包率，从而自适应地调整RED参数.仿真结果表明，PID RED算法具有更快的收敛速度和更小的队列抖动，提高了主动队列管理策略的鲁棒性.     

稳定的随机早期检测方法

针对随机早期检测（RED：Random Early Detection）对网络时滞、参数设置敏感的问题,提出一种适用于时滞网络的稳定随机早期检测算法（TRED：Time-delay RED）。引入史密斯预估器,以抑制网络时滞对网络性能的影响;采用瞬时队列长度替代平均队列长度作为拥塞指示,加快系统的响应能力;改进RED算法的丢包概率函数为非线性函数,同时自动调整系统参数,以适应网络环境变化。仿真结果表明,TRED算法能成功补偿网络延时,并在不同的时滞环境、不同程度的拥塞环境中保持稳定的队列长度,具有很强的环境适应性,从而保证了良好的网络性能。