基于多时滞的计算机网络最优拥塞控制算法研究

"多时滞计算机网络拥塞控制仿真研究" 在计算机网络中，拥塞控制是一个关键问题，尤其是在高带宽、低延迟需求的现代网络环境中。传统的拥塞控制算法通常忽视了网络中的多时滞效应，即数据包在网络中传输、处理和响应的时间延迟，这可能导致控制效果不佳。本文针对这一问题，进行了一项深入的研究，提出了一种考虑多时滞因素的计算机网络拥塞控制算法。 作者韩存武、李梦奇、童薇和刘蕾来自北方工业大学现场总线及自动化北京市重点实验室，他们在2019年的《计算机仿真》杂志上发表的这篇研究论文，基于国家自然科学基金和北京市自然科学基金的支持，探讨了如何在多时滞环境下优化网络拥塞控制。 论文首先建立了一个包含状态时滞和控制输入时滞的计算机网络拥塞控制系统数学模型。这个模型的创新之处在于它考虑了状态和输入可能存在的不同时滞，更准确地反映了实际网络环境中的复杂性。接着，研究团队运用最优控制理论，提出了一种基于主动队列管理（Active Queue Management, AQM）的多时滞计算机网络的最优拥塞控制策略。 主动队列管理是一种有效的流量控制机制，通过在队列长度达到一定阈值时主动丢弃数据包来避免拥塞。在这个新算法中，他们通过解决线性矩阵黎卡提方程来寻找最优的状态反馈控制律，以最小化性能指标，从而实现更好的系统性能和跟踪效果。 通过仿真，研究人员验证了所提出的算法在控制网络拥塞方面的有效性，并展示了其良好的系统跟踪性能。这些仿真结果证明了考虑多时滞的拥塞控制策略对于改善网络性能的重要性。 这篇研究论文为计算机网络拥塞控制提供了一个新的视角，强调了时滞对控制策略的影响，并提出了解决方案。这种方法对于优化网络资源分配，提高服务质量，以及减少网络拥塞导致的丢包率和延迟有着重要的理论和实践意义。未来的研究可能会进一步探索如何在更大规模和更复杂的网络环境中实施这种算法，以及如何将其与其他网络协议和机制结合，以实现更高效的网络管理。