NS平台RED/ARED算法源码深度解析

"这篇文档详细解析了网络模拟器ns2平台下的主动队列管理算法RED的源代码，包括ARED算法，适用于理解与修改RED算法，作者souroot提供了QQ交流群以便讨论和项目合作。" 主动队列管理算法，如随机早期检测（Random Early Detection, RED），是网络拥塞控制策略的关键组成部分，它旨在防止网络拥塞并提高整体网络性能。RED通过在队列长度达到预设阈值时随机丢弃数据包，从而提前向发送方发出拥塞警告，而不是等到队列完全填满后再进行大量丢包，这样可以更平滑地控制网络流量。 RED算法涉及到多个参数，这些参数在源代码中需要正确设置以适应不同的网络环境。例如，最小阈值（minthresh）、最大阈值（maxthresh）定义了开始丢弃数据包的队列长度范围；平均队列长度目标（avq）用于计算目标抖动；丢包概率（p）随着队列长度增加而逐渐增大。了解这些参数的意义对于理解和调整RED算法至关重要。 在源码分析部分，文档逐一解释了主要函数的功能和实现： 1. `initialize_params()` 函数初始化RED算法所需的参数，包括上述提到的阈值、目标平均队列长度等。 2. `reset()` 函数用于重置队列状态，可能在周期性或特定事件后调用，确保算法可以重新开始。 3. `updateMaxPFeng()` 和 `updateMaxP()` 分别更新最大分组错误率和最大平均分组错误率，这两个值是根据当前队列状态和丢包策略动态计算的。 4. `estimator()` 函数估计平均队列长度，通常采用移动平均或加权移动平均方法，以平滑地反映队列状态。 5. `deque()` 函数处理数据包的出队操作，根据当前队列状态和丢包策略决定是否丢弃数据包。 6. `calculate_p_new()` 计算新的丢包概率，这是一个关键步骤，因为这直接影响到RED如何控制拥塞。 通过这些函数的深入理解，读者可以更好地定制RED算法以适应特定网络场景，例如调整丢包策略、优化拥塞窗口大小等。同时，文档提供的源代码解析对于想要修改或扩展RED算法的研究人员具有很高的参考价值。 这份文档全面解析了RED算法在ns2中的实现，包括参数解析、函数功能和源代码分析，是学习和研究RED算法的重要参考资料。对于网络流量控制和队列管理感兴趣的读者，可以借助此文档进一步提升自己的理论知识和实践能力。