基于CHOKe模型和神经网络的拥塞控制方法

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基于神经网络的闭环控制学习算法

基于神经网络的闭环控制学习算法一、神经网络在闭环控制中的应用概述神经网络作为一种强大的机器学习模型，其在闭环控制系统中的应用日益广泛。

闭环控制系统，又称为反馈控制系统，是指系统输出与期望输出之间存在反馈回路的控制系统。

在这种系统中，控制算法根据系统输出与期望输出之间的误差来调整控制输入，以达到控制目标。

神经网络因其出色的非线性映射能力和自适应学习能力，在处理复杂系统和不确定性环境中显示出了巨大的潜力。

1.1 神经网络的基本原理神经网络是由大量简单的计算单元（称为神经元）组成的网络，这些神经元通过加权连接相互连接。

每个神经元接收输入信号，进行加权求和，并通过激活函数处理后输出。

通过调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习到输入与输出之间的复杂映射关系。

1.2 神经网络在闭环控制中的作用在闭环控制系统中，神经网络可以用于建模、预测、控制和优化等多个方面。

它可以学习系统的动态行为，预测系统的未来状态，或者直接作为控制器来调整控制输入。

此外，神经网络还可以用于处理系统的不确定性和非线性，提高系统的鲁棒性和适应性。

二、基于神经网络的闭环控制学习算法基于神经网络的闭环控制学习算法是一类利用神经网络来实现闭环控制的算法。

这些算法通过训练神经网络来学习控制策略，以实现对系统的精确控制。

以下是几种典型的基于神经网络的闭环控制学习算法：2.1 反向传播算法（Backpropagation）反向传播算法是神经网络中最常用的学习算法之一。

它通过计算网络输出与期望输出之间的误差，并将误差反向传播至网络的输入层，以此调整网络权重。

在闭环控制系统中，反向传播算法可以用来训练神经网络控制器，使其能够根据系统误差来调整控制输入。

2.2 强化学习算法（Reinforcement Learning）强化学习是一种无模型的学习算法，它通过与环境的交互来学习最优策略。

在闭环控制系统中，强化学习算法可以使神经网络控制器通过试错来学习如何控制系统，以达到最优性能。

基于精确模型的网络拥塞控制算法

ａｄｓｍｕａｉｎｅｐｒｍｅｔｌｅｕｔｈｗｈｔｈｎｅｒｔｄｐｒｏｍａｃｆｔｅｐｏｏｅｌｏｉｎｉｌｔｏｘｅｉｎａｓｌｓｏｔａｅｉｔｇａｅｅｆｒｎｅｏｈｒｐｓｄａｇｒｔｒｓｔｈｍｆｔｅｅｉｔｎＩｉｂｉｕｌｕｅｉｔｈｔｏｈｘｓｉｇＰｏｒ
馍型，并且基于该模型把一种新的ＰＤ及类ＰＤ没计方法片于主动队列管理（ＱＭ）ＩＩｊＡ控制器的设计，利用约求化的数值优化方法寻找控制器参数。理论分干丰仿真实验明，该控制算法的综合件能优于Ｐ算法『¨ ；Ｉ
关髓词：网络精确模犁；拥寒挎制；主动队列管理；类ＰＤ控制Ｉ
２Ｃｎｅｏｄｃｔｎｎ￣ｈｏｏｙＮａｔｎｏａｉｎｌｏｌｅＮａｔｎ２０７ｅｔ￣ｆｕａｉｄＩｃｎｌｇ，ｎｏｇＶｃｔａＣｌｇ，ｎｏｇ２６０）Ｅｏａｏｅ
［ｓｒｃ］Ｓ３１ｆｗｒｉｅｉｂｅｄｃｔｓｐｒｘｒｔｎｉｅｍｏｅｅｏｖｍｅｔｉａｅｎｆｉｆｗｔｅｒ．ｎｅａｔｎｄｌｆＡｂｔａｔ（１ｌｓａｅｎｖｔｌｕｉｐｏｉａｉｔｄｌｖｌｅｎｃｉｂｓｄｏｕｏｈｏｙＡｘｃｏｅｏ１ｅａａｏｔａｏｎｈｎｗｈｈｓｌｄｌｉ
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高速网络传输中的拥塞控制与优化算法研究

高速网络传输中的拥塞控制与优化算法研究在当今信息时代，高速网络传输已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。

然而，网络传输中的拥塞问题成为了一个需要解决的难题。

本文将从拥塞控制的意义和优化算法的研究两个方面，探讨高速网络传输中的拥塞控制与优化算法的研究现状和发展趋势。

拥塞控制是网络传输中的重要问题，它是保证网络性能和可靠性的关键。

网络实时性的要求越来越高，人们需要更快的响应速度和更稳定的传输质量。

拥塞的发生会导致传输延迟的增加、丢包率的提高和带宽利用率的降低。

因此，如何有效地控制网络拥塞并提高网络传输性能成为了研究的热点。

拥塞控制算法主要包括主动队列管理（Active Queue Management, AQM）和流量控制两个方面。

在AQM中，一种常用的算法是随机早期检测（Random Early Detection, RED），它通过动态调整数据包丢弃的概率，从而减轻网络拥塞。

在流量控制方面，传统的TCP协议通过拥塞窗口（Congestion Window）和慢启动（Slow Start）机制来控制发包速率。

然而，随着网络规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，传统的拥塞控制算法面临着一些挑战。

首先，互联网的拓扑结构不断变化，传统算法无法适应这种动态网络环境。

其次，传统算法对于流量的负载类型和特征不敏感，难以满足用户个性化需求。

另外，在移动互联网和物联网的快速发展下，对实时性要求极高的应用场景对拥塞控制算法提出了更高的要求。

为了解决这些问题，研究者们提出了一系列的优化算法。

其中一个重要的方向是基于机器学习的拥塞控制算法。

这些算法利用机器学习的方法，从大量的实验数据中学习网络的拥塞特征，并通过调整参数来优化网络的传输性能。

例如，一种基于强化学习的拥塞控制算法RLC（Reinforcement Learning Controller）使用Q-Learning算法来学习网络的动态环境，并通过调整传输速率来避免或减轻拥塞。

网络拥塞控制算法总结

网络拥塞控制算法总结网络拥塞控制是指在网络通信过程中，通过合理的算法和策略来控制网络中数据流量的流动，以避免网络拥塞的发生。

网络拥塞会造成数据包丢失、延迟增加以及网络性能下降等问题，因此拥塞控制算法的设计和实现对于网络的稳定运行至关重要。

下面将会介绍几种常见的网络拥塞控制算法及其特点。

第一种算法是最早采用的拥塞控制算法——慢开始（Slow Start）。

慢开始算法是由Van Jacobson在TCP/IP协议中提出的，用于在开始发送数据时快速扩大拥塞窗口，同时在网络出现拥塞时快速减小拥塞窗口。

具体实现方式是通过指数增加拥塞窗口的大小，直到遇到拥塞发生为止。

慢开始算法的特点是能够快速适应网络环境的变化，但容易引起网络拥塞。

第二种算法是拥塞避免（Congestion Avoidance）。

拥塞避免算法是在慢开始算法的基础上进行改进的，主要解决了慢开始算法容易引发网络拥塞的缺点。

拥塞避免算法通过线性增加拥塞窗口的大小来避免网络拥塞的发生。

具体实现方式是每次接收到一个确认ACK就递增拥塞窗口的大小，从而平滑地增大网络的负载，减小拥塞的可能性。

拥塞避免算法相对于慢开始算法，能够更加稳定地控制网络拥塞，但是在网络拥塞后仍然需要通过慢开始算法来恢复网络的稳定性。

第三种算法是快重传（Fast Retransmit）。

快重传算法是一种TCP 数据传输的拥塞控制算法，主要用于解决包丢失问题。

当发送方连续接收到三个相同的ACK确认报文时，就会触发快重传算法。

快重传算法的基本原则是，当接收到重复的ACK报文时，会认为已经丢失的报文已经到达接收方，而不是等待超时重传。

通过快速重传概念，可以减少数据传输的延迟，提高网络的传输效率。

第四种算法是拥塞避免和快重传的综合算法——TCP Tahoe。

TCP Tahoe是一种动态调整拥塞窗口的算法，能够根据网络拥塞程度来灵活调整数据传输速度。

TCP Tahoe的核心思想是通过快重传和拥塞避免算法相结合来进行拥塞控制。

拥塞控制的四种典型方法

拥塞控制的四种典型方法1. 慢启动算法（Slow Start Algorithm）：慢启动算法是TCP拥塞控制中的一种经典方法。

在慢启动阶段，发送方每经过一个往返时间（RTT），就将发送窗口的大小加倍。

这样，发送方可以利用较小的窗口先探测网络的拥塞程度，逐渐增加发送窗口，直到遇到网络拥塞的状况。

一旦发现网络拥塞，发送方会根据拥塞信号减少发送窗口的大小，从而达到拥塞控制的目的。

2. 拥塞避免算法（Congestion Avoidance Algorithm）：拥塞避免算法是TCP拥塞控制中的另一种重要方法。

在拥塞避免阶段，发送方将发送窗口的大小按线性方式递增，而不是指数增长。

这种线性增长能够更好地避免网络拥塞的发生。

同时，发送方也会周期性地检测网络的拥塞程度，根据情况调整发送窗口的大小。

如果发现网络出现拥塞，发送方会采取相应的措施，如减小发送窗口等。

3. 快速重传算法（Fast Retransmit Algorithm）：快速重传算法是TCP拥塞控制的一种补充方法，用于解决发送方超时重传的问题。

当接收方在收到数据包之后发现连续的数据包丢失，则会立即发送一个重复ACK（Acknowledgement）给发送方，告诉它有一个数据包丢失。

发送方在收到重复ACK之后，会判断是否有丢失的数据包，如果有，则会立即进行快速重传，而不是等待超时重传定时器到期。

通过快速重传，可以更快地恢复丢失的数据包，从而减少拥塞的发生。

4. 拥塞恢复算法（Congestion Recovery Algorithm）：拥塞恢复算法是TCP拥塞控制中的一种重要方法。

它用于在网络出现拥塞时，恢复正常的数据传输速率。

当发送方发现网络拥塞时，会将发送窗口的大小减半，以降低数据传输的速率。

然后，发送方会进入拥塞避免阶段，以线性的方式增加发送窗口的大小。

当网络拥塞情况改善后，发送方会逐渐增加发送窗口的大小，最终恢复到网络的正常传输速率。

以上是拥塞控制的四种典型方法，它们在TCP协议中被广泛应用。

基于模糊神经网络的拥塞控制算法研究

Ｔ３３Ｐ９文献标识码Ａ文章编号１０ —３０（０８０ — ０７２０３１６２０）３００ —０
中图分类号
ＳｕｙｏｏｇｓｉｎＣｎｒｌｇｒｈＢｓｄｏｔｄｎＣｎｅｔｏｔｏｏｉｍａｅｎｏＡｌｔ
维普资讯
信息系统与网络
基于模糊神经网络的拥塞控制算法研究
赵文举，尹凤杰
（．中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄００８；１５０１
２辽宁大学信息学院，辽宁沈阳１０３）．１０６
ｄｅｎｔａｅｔａｔＣｌｌａｏｔｅｃｎｅｇｅｃｆｔｅｑｅｅｌｎｔｏｔｅｄｓｒｄｖｕｕｃｌｎｉｔｉｅｏｃｌａｉｎｓｌ１Ｔｅｒｓｌｓｍｏｓｒｔｈｔｉａｌｅｄｔｏｖｒｎｅｏｕｕｅｇｈｔｅｉｅａｅｑｉｋｙａｄｍａｎａｎｔｓｉｔｏｍａ．ｅｕｔｈｈｈｌｈｌｈ
摘要本文介绍一种基于模糊神经网络的主动队列管理（ＱＡＭ）算法，实现网络拥塞控制。利用神经网络来
实现模糊推理，可自适应修正隶属函数的参数和加权系数，优化模糊逻辑控制器，从而达到某种性能指标的最优化。仿真结果表明，采用模糊神经网络进行流量速率预测的拥塞控制策略能够使缓冲器队列长度快速收敛到目标值，并且维持小的队列震荡。结果也表明该方法与传统的Ｐ控制器相比具有更好的性能和鲁棒性。Ｄ关键词拥塞控制；Ｑ神经网络；糊逻辑控制ＡＭ；模

基于神经网络的预测拥塞控制算法

器中队列长度值稳定在一个期望值附近．
１拥塞控制策略
设路由器节点中ｔ时刻实际队列长度Ｑ与路由器中期望队列长度之差为ｅｔ．网络中一般运（）在
用线性化的方法来获得下一时刻ｅｔ）的预测值ｎ，中为采样周期，（＋］其即
训练就能准确地获得流量的特征，可以进行正确的预测；并结构简单，具有自适应性和鲁棒性．例如文［］３利用神经网络来预测网络的流量特征，４利用神经网络的方法并结合瓶颈节点信息的历史流量文［］来预测网络的当前流量．本文利用神经网络来预测路由器中的队列长度值，假设网络路由器节点在Ｊｊ｝时刻队列长度值Ｑ与ｋ时刻队列长度值Ｑ之差为ｙ，一１利用相邻两个时刻的队列长度差值ｙ和的值来预测下一时刻队列长度差值ｙ，而得到ｋ＋１ … 从时刻队列长度的预测值Ｑ，据Ｑ与期望值根Ｑ之差来设计控制增益，，使网络能及时对流量的变化做出反应，以防止拥塞的发生．该方法可以使路由
；教学；
十研究十
ｋ．
基于神经网络的预测拥塞控制算法
贾志刚，秦金华
（阳师范学院数学与信息科学学院，信河南信阳４４０）６００
摘要：利用神经网络的方法，研究了Ｉｔｔｎｍｅ网络路由器中的拥塞控制问题．ｅ根据过去相邻两个时刻缓存器中队列长度值的变化量来预测下一时刻路由器中队列长度值，时调整控制增益的大小以防止拥塞的发生，及该方法可以使路由器中队列长度稳定在一个期望值附近．仿真表明，控制方法可以有效地保证网络系统中信该息的平稳传输．关键词：塞控制；拥神经网络；预测控制；鲁棒性中图分类号：２１０３文献标识码：Ａ文章编号：６３８２（０７Ｊ１０１３１７００２０－３－０００

一种基于柯西分布的网络拥塞控制策略

摘要：当某些网络资源的网络负载超出其容量时，通信网络可能会发生拥塞，从而导致拥塞的网络设备丢弃数据包，拥塞控制机制在保持网络稳定性和实现网络资源的高利用率方面起着重要作用。在高带宽延迟网络中,TCP所使用的AIMD算法窗口抖动剧烈，导致其稳定性弱，系统吞吐量小，拥塞发生时，拥塞窗口剧烈减小。为此，本文提出一种基于柯西分布的网络拥塞控制策略，该策略主要是根据采样RTT数值的统计特性，迭代统计模型之柯西分布函数，动态更新预测下一次的拥塞窗口，使网络能在较短的时间达到较高的吞吐量；通过NS-3仿真对所提出的策略进行了验证。结果表明，与TCP New Reno相比，此策略有效提高了网络稳定性和网络性能。
若从实时控制的位置分类,则可分为源端算法(Source Algorithm)和在链路设备上使用的链路算法(Link Algorithm ),源端算法是指控制策略在主机端，由中间节点向端反馈信息，其中应用最为广泛的就是服务器端的拥塞控制协议;而链路控制算法是指在链路路由器或交换机等中间节点上执行的算法，比如Drop Tail"队尾丢弃”算法⑷。广泛应用于路由算法、负载均衡协议以及交换机端的主动队列管理技术。源端算法重在实现端对端的拥塞控制，它主要通过在网络的传输层改进传输控制协议来实现。而链路控制算法更侧重于网络的路由选择、负载均衡等网络层的拥塞控制。两类算法虽是不同的切入
网络各参数的分析来判断网络运行情况,防止下一次传递信息时网络拥塞的出现。在此基础之上，提出了一种基于柯西分布的拥塞控制策略，其主要通过预测的方式，将RTT采样值迭代进入柯西分布函数，来预估下一次拥塞窗口的大小，从而避免网络发生拥塞。
RTT采样值，从而计算得到的统计模型的各参数亦不精确,导致预测下一次拥塞的误差较大。

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ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ — ６２９Ｘ．２０１４．０４．０２４
ＣｏｎｇｅｓｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＣＨＯＫｅ
（ＶＬＢＰｌｇａｏｒｉｈｍ）ｉｔｎｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋｉｓｐｒｏｐｏｅｄｓ．ＴｈｅｎｅｗｌａｇｏｉｒｔｈｍＣｎａａｄｊｕｓｔｔｈｅｐｒａａｍｅｔｅｒｓｏｆＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｏｎｌｉｎｅ．ｈｅＴｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅ —
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌ；ＣＨＯＫｅｍｏｄｅｌ；ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ＶＬＢＰａｌｇｏｒｉｈｍｔ
第２４卷
第４期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰｌＪＴＥＲＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
２０１４年４月
Ｖｏ１．２４Ｎｏ．４Ａｐｒ．２０１４
基于ＣＨＯＫｅ模型和神经网络的拥塞控制方法
Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｉｓｒａｌｅｆｆｅｃｉｔｖｅＡＱＭｍｅｔｈｏｄｔｏｃｏｎｔｒｏｌｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎｇｅｓｉｔｏｎ，ｂｕｔｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｈｅｔＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒａｌｅｉｆｘｅｄ，
速率的反向传播算法（ＶＬＢＰ算法）相结合，提出了一种基于ＣＨＯＫｅ模型和神经网络的ＰＩＤ拥塞控制的算法一ＣＮＲＰＩＤ算法。该算法能够在线调节ＰＩＤ控制器中的参数。仿真结果表明：ＣＮＲＰＩＤ算法的鲁棒性和平均队列长度等都要优于传统
李琴，周井泉
（南京邮电大学电子科学与工程学院，江苏南京２１０００３）
摘要：ＰＩＤ控制能有效实现网络拥塞控制，实现对网络的主动队列管理，但是ＰＩＤ控制器的参数是固定的，不能实时调
整。针对网络拥塞控制问题中的参数时变、非线性等问题，文中将ＣＨＯＫｅ模型中的“ 击中” 理念和神经网络中的可变学习
ｗｈｉｃｈｃａｌｌ ’ ｔａｄｊｕｓｔ．Ｉｎｖｉｅｗｏｆｖａｒｉａｂｌｅｐｒａａｍｅｔｅｒｓａｎｄｎｏｎｌｉｎｅａｒｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎｇｅｓｉｔｏｎｃｏｎｔｒｏｌ，ａｎｅｗｎｅｔｗｏｋｒｃｏｎｇｅｓｉｔｏｎｃｏｎ —
的ＰＩＤ算法。
关键词：拥塞控制；ＣＨＯＫｅ模型；神经网络；可变学习速率的反向传播算法中图分类号：Ｔｌｒ３０１文献标识码：Ａ文章编号：１６７３ — ６２９Ｘ（２０１４）０４ — ００９６ — ０４
ｓｕｉｔｓｓｈｏｗｈａｔｔｔｈｅｒｏｂｕ￣ａｎｄａｖｅｒａｇｅｑｕｅｕｅｌｅｎｇｔｈｏｆＣＮＲＰＩＤａｌｇｏｒｉｈｍｔｉｓｓｕｐｅｒｉｏｒｔｏｔｒａｄｉｔｉｏｎｌａＰＩＤｌｇａｏｉｔｒｈｍ．
ＭｏｄｅｌａｎｄＮＩＱｉｎ，ＺＨＯＵＪｉｎｇ — ｑｕａｎ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｉｖｎｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓ＆Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，
ｔｏｌｒｌｇａｏｉｒｔｈｍ，ＣＮＲＰＩＤ，ｂａｓｅｄｏｎ“ ｈｉｔ ”ｃｏｎｃｅｐｔｉｎＣＨＯＫｅｍｏｄｅｌｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｈｔＶａｒｉａｂｌｅＬｅａｒｎｉｎｇｒａｔｅＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｉｏｔｎａｌｇｏｒｉｈｍｔ