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基于机器学习的网络拥塞控制方法研究

中文摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第一章 引言第8-13页
    1.1 研究背景及意义第8-10页
    1.2 本文的主要工作第10-11页
    1.3 本文的结构安排第11-12页
    1.4 本章小结第12-13页
第二章 网络拥塞控制研究综述第13-21页
    2.1 端到端网络拥塞控制与主动式队列管理算法第13-14页
    2.2 主动式队列管理的描述,特点及设计目标第14-16页
        2.2.1 主动式队列管理描述第14页
        2.2.2 主动式队列管理特点第14-16页
        2.2.3 主动式队列管理算法的设计目标第16页
    2.3 主动式队列管理算法分类第16-20页
        2.3.1 采用不同拥塞状态指示量的主动式队列管理算法第17-18页
        2.3.2 采用不同决策机制的主动式队列管理算法第18-19页
        2.3.3 保证公平性的主动式队列管理算法第19-20页
    2.4 主动式队列管理算法现状第20页
    2.5 本章小结第20-21页
第三章 基于机器学习的主动式队列管理策略生成器框架设计第21-31页
    3.1 设计动机与概览第21页
    3.2 主动式队列管理策略生成器的输入设计第21-23页
    3.3 主动式队列管理策略生成器的输出设计第23-25页
    3.4 主动式队列管理策略生成器的生成机制第25-30页
        3.4.1 生成算法的框架第25-26页
        3.4.2 规则树的优化第26-28页
        3.4.3 规则的分裂第28-29页
        3.4.4 算法分析第29-30页
    3.5 本章小结第30-31页
第四章 主动式队列管理策略生成器实例第31-44页
    4.1 生成器实例第31-33页
        4.1.1 目标函数的设计第31页
        4.1.2 网络场景参数第31-32页
        4.1.3 状态空间的设计第32-33页
        4.1.4 动作空间集合第33页
    4.2 实验与分析第33-43页
        4.2.1 实验设定第33-34页
        4.2.2 不同网络负载情况下的比较第34-38页
        4.2.3 不同瓶颈链路带宽下的比较第38-40页
        4.2.4 不同最小RTT下的比较第40-41页
        4.2.5 无线网络环境下的比较第41-43页
        4.2.6 分析与结论第43页
    4.3 本章小结第43-44页
第五章 增强公平性的主动式队列管理策略生成器设计第44-53页
    5.1 设计动机与概述第44页
    5.2 具有公平性的生成器实例设计第44-47页
        5.2.1 目标函数设计第44-45页
        5.2.2 网络场景参数第45-46页
        5.2.3 状态空间设计第46-47页
    5.3 实验与分析第47-52页
        5.3.1 实验设定第47-48页
        5.3.2 适应性流与非适应性流间的公平性第48-50页
        5.3.3 不同适应性流公平性第50-52页
    5.4 本章小结第52-53页
结论与展望第53-55页
参考文献第55-59页
致谢第59-60页
个人简历第60-61页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第61页

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