神经网络监督控制在拥塞控制算法中的应用研究

"论文研究-基于神经网络监督控制的拥塞控制算法研究.pdf" 这篇论文探讨了一种基于神经网络监督控制的主动队列管理（AQM）算法，旨在优化TCP/IP网络中的拥塞控制。拥塞控制是计算机网络中至关重要的一个领域，其目标是避免网络过载，确保数据包的高效传输，同时提高网络的整体性能。 主动队列管理（AQM）是一种策略，通过监控网络队列的长度来预测并防止拥塞的发生，而不是等到队列充满后再采取行动。传统的AQM算法如随机早期检测（RED）或固定阈值的丢包策略在某些情况下可能表现不佳，因此，研究人员提出采用神经网络来改进这一机制。 论文中提出的算法结合了神经网络控制器（NNC）和反馈控制器（FC）的架构。NNC作为前馈控制器，利用FC提供的“教师信号”进行学习，以构建被控对象（即网络队列）的逆动力学模型。这种逆动力学模型允许NNC预测并调整网络行为，以实现更精确的拥塞控制。 神经网络的监督学习能力使其能够根据历史数据学习和适应网络状态的变化。通过不断学习和调整，NNC可以预测何时应减少队列中的数据包，从而减轻拥塞，改善网络性能。相比之下，传统的比例积分（PI）控制器可能在瞬态响应和稳态性能上存在不足，而论文中提出的算法在这些方面都表现出更好的效果。 论文的作者们来自长安大学信息工程学院，他们在拥塞控制、嵌入式系统和复杂控制系统方面有着丰富的研究背景。他们的研究表明，神经网络监督控制的AQM算法可以提供更优的网络服务质量和流量管理，对于优化现代高带宽、高动态性的网络环境具有重要意义。 通过仿真测试，该算法被证明在减少延迟、提高吞吐量和改善网络稳定性方面取得了显著的提升。这表明神经网络在解决网络拥塞控制问题上有巨大的潜力，为未来的研究和实际应用提供了新的思路和方法。 总结关键词：拥塞控制、主动队列管理、神经网络、监督控制、网络性能优化、TCP/IP、前馈控制、反馈控制、逆动力学模型、仿真测试。