基于智能及鲁棒控制的主动队列管理算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·国内外研究的现状 | 第7-9页 |
| ·源算法 | 第7-8页 |
| ·链路算法 | 第8-9页 |
| ·AQM研究的主要方法 | 第9-12页 |
| ·基于启发式的研究方法 | 第9-10页 |
| ·基于控制理论的研究方法 | 第10-11页 |
| ·基于优化理论的研究方法 | 第11-12页 |
| ·基于鲁棒理论的研究方法 | 第12页 |
| ·本文的结构 | 第12-14页 |
| 2 几种经典AQM算法及其仿真比较 | 第14-21页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·几种经典AQM算法 | 第14-17页 |
| ·RED算法 | 第14-15页 |
| ·ARED算法 | 第15-16页 |
| ·REM算法 | 第16页 |
| ·PI算法 | 第16-17页 |
| ·仿真实验 | 第17-19页 |
| ·队列的稳定性能 | 第17-18页 |
| ·平均丢包率的变化情况 | 第18页 |
| ·瞬时时延的变化情况 | 第18-19页 |
| ·其它相关性能比较 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 3 基于改进单神经元智能优化的AQM算法 | 第21-33页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·TCP/AQM模型 | 第22页 |
| ·基于改进单神经元的AQM控制器的设计 | 第22-24页 |
| ·稳定性分析 | 第24-26页 |
| ·加权系数学习算法的稳定性分析 | 第24页 |
| ·比例增益学习算法的稳定性分析 | 第24-26页 |
| ·仿真实验 | 第26-31页 |
| ·不同负载条件下的平均队列长度比较 | 第26-27页 |
| ·不同时延条件下的平均队列长度比较 | 第27页 |
| ·负载固定情况下的各个算法性能分析 | 第27-29页 |
| ·负载变化情况下的各个算法性能分析 | 第29-31页 |
| ·混合流共存情况下的各个算法性能分析 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 4 具有参数不确定项和时滞项模型的AQM算法 | 第33-45页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·TCP/AQM模型 | 第34-35页 |
| ·AQM控制器的设计 | 第35-38页 |
| ·仿真实验 | 第38-43页 |
| ·单瓶颈链路下的仿真分析 | 第38-42页 |
| ·多瓶颈链路下的仿真分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 5 具有时变时延的TCP流模型的离散AQM算法 | 第45-60页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·TCP/AQM模型 | 第46-47页 |
| ·AQM状态反馈控制器的设计 | 第47-52页 |
| ·仿真实验 | 第52-58页 |
| ·单瓶颈链路下的仿真分析 | 第52-57页 |
| ·多瓶颈链路下的仿真分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 6 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
