基于粒子群优化的主动队列管理方法

发布时间：2018-04-24 17:22

  本文选题：主动队列管理 + 丢包概率　； 参考：《计算机应用》2013年02期

【摘要】：针对网络拥塞现象,基于粒子群优化(PSO)提出了一种新的主动队列管理算法RQQM。该算法首先通过粒子群优化和变异算子来计算当前队列长度,并且基于到达速率和当前队列长度给出了丢包策略和丢包概率。最后,以实际数据将RQQM算法与基于速率的早期检测公平队列管理(RFED)算法和自适应主动队列管理(ABLUE)算法进行仿真实验,发现丢包率受利用率和缓冲区影响较大;同时实验结果表明RQQM算法的公平性远远优于其他两种算法,其平均丢包率降低至12.21%。
[Abstract]:A new active queue management algorithm, RQQM, is proposed based on particle swarm optimization (PSO). The algorithm first calculates the current queue length by particle swarm optimization and mutation operator, and gives the packet loss strategy and packet loss probability based on the arrival rate and the current queue length. Finally, the RQQM algorithm, the rate-based early detection fair queue management (RFED) algorithm and the adaptive active queue management (ABL) algorithm are simulated with actual data. It is found that the packet loss rate is greatly affected by the utilization rate and buffer. The experimental results show that the fairness of the RQQM algorithm is much better than that of the other two algorithms, and the average packet loss rate is reduced to 12.21%.
【作者单位】： 福建船政交通职业学院信息工程系;网络系统信息安全福建省高校重点实验室(福州大学);
【基金】：福建省信息安全重点项目(0030822711)
【分类号】：TP393.06;TP301.6

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1797562