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20世纪90年代以来,随着Internet的迅速发展,网络拥塞发展成了十分重要的问题。拥塞会造成传输时延、吞吐量等服务质量(QoS)指标的下降,严重影响带宽、缓存等网络资源的利用率。随着新型网络应用的不断涌现,网络规模、用户数量、业务量的爆炸式增长,网络拥塞也愈发严重、复杂,成为了Internet发展的瓶颈。随机早期检测(RED)算法作为最为著名的AQM机制,通过不断调整丢包率,对控制进行调整,在保证较高吞吐量的基础上有效地控制了队列长度,但其稳定性等系统性能却受限于RED参数配置的难题。为了更好地配置RED的参数,本文提出了三种AQM新策略:
⑴Interval Random Earlv Detection(IRED)。IRED中,平均队长的阈值从固定不变的单值,变为了一个阈值区间。
⑵Adaptive Threshold Random Early Detection(ATRED)。ATRED中,阈值能够随着缓存队列平均占用率的变化动态调整。
⑶Compensatory Fuzzy Neutral Network Random Early Detection(CFNNRED)。算法使用补偿模糊神经网络来得到RED的丢弃率。