| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·引言 | 第11-13页 |
| ·IP网络中的拥塞 | 第13-14页 |
| ·拥塞崩溃的描述 | 第14-16页 |
| ·拥塞控制策略的发展进程及现状 | 第16-18页 |
| ·TCP拥塞控制 | 第16-17页 |
| ·主动队列管理 | 第17-18页 |
| ·本文的工作和章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 TCP/IP拥塞控制策略 | 第20-32页 |
| ·TCP/IP协议 | 第20-21页 |
| ·TCP/IP拥塞控制策略 | 第21-23页 |
| ·传输层拥塞控制策略-TCP拥塞控制机制 | 第23-26页 |
| ·TCP拥塞控制 | 第23-24页 |
| ·TCP拥塞控制的改进 | 第24-25页 |
| ·TCP拥塞控制存在的问题 | 第25-26页 |
| ·网络层拥塞控制策略-IP拥塞控制机制 | 第26-31页 |
| ·缓存管理的职能 | 第27-28页 |
| ·基于分组丢弃的主要缓存管理算法简述 | 第28-31页 |
| ·现有的主动队列管理算法存在的问题 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 随机早期检测RED算法 | 第32-44页 |
| ·RED算法的动机 | 第32-33页 |
| ·RED算法的设计目标 | 第33页 |
| ·RED算法描述 | 第33-37页 |
| ·RED算法的流程图 | 第34-35页 |
| ·计算平均队列长度 | 第35-36页 |
| ·计算丢弃概率 | 第36-37页 |
| ·对RED算法的改进 | 第37-39页 |
| ·提高公平性的RED改进算法 | 第37页 |
| ·支持多优先级的RED改进算法 | 第37-39页 |
| ·具有自适应能力的RED改进算法 | 第39页 |
| ·RED算法性能总结 | 第39-40页 |
| ·仿真软件NS简介 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 一种基于速率自适应的改进RED算法 | 第44-50页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·基于速率自适应的改进RED算法 | 第44-46页 |
| ·算法基本思想 | 第45-46页 |
| ·算法描述 | 第46页 |
| ·实验仿真 | 第46-49页 |
| ·仿真拓扑结构 | 第46-47页 |
| ·仿真分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于混合神经网络预测控制的AQM算法 | 第50-64页 |
| ·网络拥塞控制模型 | 第50-52页 |
| ·混合神经网络预测控制在 AQM中应用的可行性分析 | 第52-55页 |
| ·模糊控制在AQM中的应用 | 第52-53页 |
| ·神经网络控制在AQM中的应用 | 第53-54页 |
| ·模糊和神经网络结合在AQM中应用的可行性 | 第54-55页 |
| ·基于混合神经网络预测控制的主动队列管理算法 | 第55-60页 |
| ·拥塞控制模型 | 第55-56页 |
| ·混合pi-sigma神经网络 | 第56-57页 |
| ·控制器的学习算法 | 第57-58页 |
| ·基于混合神经网络控制算法实现 | 第58-60页 |
| ·仿真结果和结论 | 第60-63页 |
| ·仿真模型 | 第60-61页 |
| ·结果分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |