神经模型预测控制器：提升TCP流路由器队列管理的鲁棒性和效率

本文探讨了一种创新的网络管理策略，即基于神经模型预测控制（Neural Model Predictive Control, NMPC）的主动队列管理（Active Queue Management, AQM）算法。该算法是针对TCP流量在IP路由器中的队列管理设计的，旨在应对高速网络环境中动态性的挑战，特别是对于瓶颈路由器队列长度的稳定性。 NMPC控制器的核心理念是利用模型预测理论，通过构建和优化网络行为的数学模型，预测未来可能的流量变化，并据此提前调整队列管理策略。它结合了多种时间延迟环节近似方法，如Pade近似，来处理非线性系统的复杂性。这种方法允许控制器更精确地估计和控制数据包在网络中的流动，从而提高网络性能和减少丢包率。 相比于传统的RED（随机早期检测）算法和REM（随机增强丢弃）算法，神经模型预测控制器展现出更强的鲁棒性。这意味着它能更好地适应各种未知的网络条件和流量波动，即使在面对大流量和高动态性网络环境时，也能保持稳定的服务质量。此外，由于其快速响应特性，控制器能够更快地对网络变化做出反应，减少响应延迟，提高整体的系统效率。 研究者们通过对控制器进行了详细的仿真分析，证实了其优越性。在对比实验中，神经模型预测控制器在稳定瓶颈路由器队列长度方面的表现优于其他控制器，尤其是在大流量和网络动态性较高的情况下，效果更为显著。 本文的主要贡献包括提出了一种新颖的网络管理策略，证明了神经模型预测控制在活跃队列管理中的有效性，并通过实际应用验证了其在复杂网络环境下具有良好的适应性和性能。这对于提升互联网服务质量，降低网络拥塞，优化TCP流量控制具有重要的理论和实践意义。