FQL-AQM：一种结合负载与队列的模糊主动队列管理算法

"该资源是一篇2008年的工程技术论文，主要研究了一种基于负载和队列的模糊主动队列管理算法(FQL-AQM)，旨在改进现有的模糊主动队列管理算法，提升网络性能和鲁棒性。" 本文介绍了一种名为FQL-AQM的新型模糊主动队列管理算法，该算法解决了传统AQM算法中存在的问题，即大多只关注队列长度和变化率，而忽视了包到达速率的影响。FQL-AQM的独特之处在于它同时考虑了瞬时队列长度和网络平均负载因子作为模糊输入，以此来动态调整包丢弃概率。通过引入参数自校正技术，FQL-AQM能够保持队列长度在一个期望的稳定水平，同时使包到达速率接近队列的服务速率，提高了算法对网络状态变化的适应性。 在主动队列管理（AQM）中，目标是平衡网络带宽的使用和减少拥塞，以确保数据包的高效传输。传统的AQM算法如随机早期检测（RED）和模糊逻辑控制（FQ-AQM）等，通常依赖于队列长度的变化来决定是否丢弃数据包。然而，这些方法可能无法有效应对快速变化的网络条件。FQL-AQM算法通过引入包到达速率作为额外的输入参数，能更准确地反映网络的实际状况，从而做出更合适的决策。 参数自校正技术的应用使得FQL-AQM算法能够根据网络的实时状态自动调整其参数，增强了算法的自适应性和网络的鲁棒性。这种自适应性对于处理突发流量和非线性网络行为尤其关键，有助于减少数据包的延迟波动和丢弃率。 仿真结果表明，FQL-AQM相比于FQ-AQM算法，展现出更快的响应速度，更高的链路利用率，以及更好的队列稳定性。这意味着在网络拥塞时，FQL-AQM能够更快地做出反应，避免了不必要的延迟和丢包，从而提升了用户服务质量。 FQL-AQM算法是对传统AQM算法的一个重要改进，通过结合队列状态和网络负载信息，实现了更加智能和动态的数据包丢弃策略，为网络的稳定运行提供了有力保障。这种技术对于现代高带宽、高并发的网络环境具有重要的理论和实践意义，有助于优化网络资源分配，提高网络性能，降低延迟并减少数据包丢失。