模糊控制的主动队列管理算法：快速响应网络拥塞

"基于模糊控制的主动队列管理算法 (2008年)，作者：葛龙，万春方，孙金生，王执佳，发表于《南京理工大学学报(自然科学版)》2008年4月第2期，卷32。" 在现代计算机网络中，数据传输的效率和稳定性是关键问题，而主动队列管理（Active Queue Management, AQM）是解决这一问题的重要策略。AQM的主要目的是通过智能控制网络中的队列长度，预防并减轻网络拥塞，从而提高整体的网络性能。本文提出的基于模糊控制的AQM算法，正是针对网络模型的不确定性和参数的时变性而设计的。 传统的AQM算法如随机早期检测（Random Early Detection, RED）和比例积分（Proportional Integral, PI）控制算法，虽然能够一定程度上避免拥塞，但它们依赖于网络的精确数学模型，这在实际网络环境中往往难以实现。而模糊控制，作为非精确推理的一种方法，不需预先知道系统的精确模型，因此更适合处理这种不确定性。 葛龙等人提出的模糊控制AQM算法，主要依据两个关键指标：输入速率和队列长度的变化。输入速率反映了网络的实时负载，队列长度则反映了当前的拥塞状态。通过这两个参数的模糊化处理，算法能够更快速地感知网络拥塞，并做出相应的调度决策。模糊逻辑系统可以将这些模糊参数转换为控制指令，以调整发送速率或丢弃数据包，从而保持队列长度在一个理想的范围内。 在仿真对比中，该算法显示出了优于RED和PI算法的性能。它能够更快地使队列长度收敛到目标值，这意味着网络的响应时间更短，对拥塞的控制更加及时。此外，该算法的丢弃概率较低，这降低了数据包的丢失率，提高了服务质量（QoS）。低丢弃概率意味着用户在使用网络服务时，例如视频流或在线会议，会体验到更少的中断和延迟。 这篇论文提出的基于模糊控制的AQM算法，通过引入负载和队列因素，提高了网络拥塞的感知速度，并通过实验证明了其在减少丢弃概率和优化队列长度方面的优势。这一创新性的方法对于网络管理和优化具有重要的理论与实践价值，尤其是在动态、复杂和不可预测的网络环境中。