田静[1]2008年在《基于粒子滤波的ATM网络拥塞预测控制研究》文中研究说明异步传输模式(Asynchronous Transfer Mode, ATM)网络中,由于其业务的突发性和时变性,源端不能快速响应网络状态的变化,导致信元大量丢失,信息的拥塞成为影响网络服务质量(QoS)的主要原因,其拥塞控制的研究具有重要的理论意义和实用价值。为此,本文在对现有拥塞控制算法进行广泛研究的基础上,从预测控制的角度出发,研究网络的拥塞控制。本文基于ATM网络,针对业务源的统计特性,结合粒子滤波算法良好的预测性能,研究了粒子滤波在网络拥塞预测控制中的应用。本文主要工作如下：(1)从拥塞产生的原因、拥塞特性、判断方法、设计目标等几方面对ATM网络进行分析,提出本文所采用的ATM拥塞控制的预测决策机制。(2)将ATM网络的队列系统模型使用数学语言进行描述,并以信元丢失率作为衡量网络拥塞控制指标,采用粒子滤波算法对网络进行预测,结合网络拥塞的控制流程,降低源端信元发送速率。(3)为平衡预测粒子的有效性和多样性两个性能指标,将遗传机制应用到其重采样模块中,进一步改善预测控制的性能。本文的核心思想在于将粒子滤波算法和改进的遗传重采样粒子滤波算法应用于ATM网络拥塞预测控制,以取得较低的信元丢失率。仿真实验表明,在与模糊神经网络方法比较的过程中,基于粒子滤波方法的拥塞预测控制机制能够对ATM源端信元速率的突变做出更加快速的反应,具有较低的信元丢失率；在使用遗传重采样粒子滤波算法进行预测时,改进的算法具有更低的信元丢失率,拥塞控制效果更佳,保证了网络服务的质量。
赵海滨[2]2007年在《智能优化算法及其在ATM网络流量控制中的应用研究》文中研究表明综合业务数字网是未来通信技术的发展趋势，ATM网络已被国际电信联盟作为一项典型传输技术加以推广。在ATM网络中，信息的拥塞及丢失是影响网络业务服务质量的主要因素。由于ABR业务是唯一一种可采用反馈机制进行流量控制的业务，ABR业务流量的控制和管理问题目前己成为一研究热点，引起了控制和通信学者的广泛关注。本文将控制理论引入到网络通讯中，对控制、通信而言均具有重要的理论意义和实用价值。为了较好地解决可控流的拥塞控制问题，本文主要作了以下研究工作： 首先，在分析了ABR业务反馈机制的基础上，给出了ATM网络单瓶颈节点模型，在此基础上，将PID控制引入到网络控制中，设计出了适用于ATM网络模型的PID控制器，并给出了保证系统闭环稳定的充分条件。 其次，为了较好地应用PID控制，本文选用了遗传算法和粒子群算法对PID控制器进行参数优化，经过优化的PID控制器能较好地控制ATM网络流量，减少拥塞，提高网络资源利用率。 另外，针对基本粒子群算法容易陷入局部最优值的缺点，提出了两种改进的粒子群算法。一种是基于粒子运动方向变异的改进粒子群优化算法，此算法通过改变部分粒子的运动方向来达到扩大种群多样性的目的；另一种是基于混沌思想的混合粒子群算法，此算法通过引入算法早熟判断机制，并结合混沌算法的随机性、遍历性、规律性来提高算法的搜索能力和搜索效率。这两种改进的粒子群算法都具有较强的全局搜索能力，能较好的解决普通粒子群算法容易陷入局部最优解的问题。 最后，将经过智能优化算法整定的PID控制器应用于提出的ATM网络模型中，使得系统的稳态／动态性能有所改善，并使系统具有一定的鲁棒性，抑制了交换机的队列长度的大幅波动。
郭晓燕[3]2004年在《ATM网络拥塞控制方法研究》文中指出异步转移模式ATM(Asynchronous Transfer Mode)采用基于连接的快速分组交换方式进行数据传输。它具有多业务传输特性，能同时传送语音、视频和数据等业务。与传统的网络有区别，因此它的拥塞控制问题也与普通的网络不完全相同。本文首先介绍了ATM网络的拥塞控制理论，分析了ATM网络拥塞控制问题的特殊性，然后采用最优控制、线性二次型高斯最优随机控制和自己提出的一种算法对ATM网络信元级基于速率的拥塞控制问题进行了研究。仿真证明了算法的有效性，本论文的主要工作从下列叁方面展开： 第一，对一种最优控制算法进行了改进，将改进后的算法用于带宽恒定情况下单ATM交换节点的拥塞控制问题中。采用c实现了算法和ERICA算法，在此基础上采用matlab对两种算法进行了仿真比较，仿真结果证明改进后的最优算法对既定控制目标的实现上优于ERICA算法。 第二，考虑到ATM同时传输语音、视频和数据业务的特殊性，因此ABR信源的可用带宽是一个不确定的量，将改进后的最优算法扩展为线性二次型高斯最优随机算法对单交换节点ATM网络的拥塞控制问题进行了研究。采用c和matlab进行了仿真并在相同条件下将该算法和ERICA算法进行了比较。仿真结果证明该算法总体上优于ERICA算法。另外该算法计算简单，易于在交换机上实现。 第叁，对于多交换节点的ATM链状网络的拥塞控制问题，提出了一种速率分配算法。考虑到模型的复杂性和并行性，提出采用遗传算法对该算法的性能指标进行优化。最后针对一个具体的网络拓扑结构进行了分析，并给出了算法的分析和流程设计。
李素凤[4]2007年在《一种基于史密斯原则的ATM网络拥塞控制改进算法》文中提出当今ATM技术日趋成熟,ATM网络已被国际电信联盟作为一项典型传输技术加以推广。在ATM网络中,信息的拥塞及丢失是影响网络业务服务质量的主要原因。其中ABR业务是唯一一种可采用反馈机制进行流量控制的业务,因此网络拥塞控制问题引起了广大控制和通信学者的关注,ABR业务流量的控制和管理问题近年来也成为一个研究的热点。通信网络是一个庞大的复杂系统,ATM网络拥塞控制研究对网络通信而言具有重要的理论意义和实用价值。本文正是以此为出发点,将控制理论引入到网络通信中,解决可控流的拥塞控制问题。本文首先从ATM网络通信基础知识开始,研究了ATM网络的基本原理、业务类型、业务参数,ABR业务的反馈机制,RM信元格式,ABR业务流量控制的目标;其次深入研究了史密斯拥塞控制方法,指出它的优点和缺点。然后以传统控制理论和史密斯原则为关键工具对高速通信网络设计了一种改进的基于史密斯原则的ATM网络的拥塞控制方案,且对控制方案进行数学分析,得出该算法能够减小缓冲区门限值,并对单链路的网络模型运用史密斯拥塞控制方案进行了研究,通过仿真比较了两种史密斯拥塞控制方案的优劣。本文研究的目的在于对ATM网络ABR业务进行基于史密斯原则的拥塞控制算法进行设计,以改进原史密斯方法的不足,满足一些节点容量相对较小,链路带宽较小,服务质量要求较高的ATM网络的实际需求。与原控制方案相比较,改进的控制方案使得网络缓冲队列最大占有量减少,即网络中瓶颈节点容量可减小,因此改进的控制方案可适用于节点容量较小的网络。验证了所提出的网络拥塞控制方案的有效性。改进的拥塞控制方案保证网络队列的动态稳定性,提高了网络的传输效率,同时保证网络传输中尽量减少数据丢失,提高了网络的性能。
李鑫[5]2009年在《基于强化学习理论的网络拥塞控制算法研究》文中进行了进一步梳理随着Internet的飞速发展,用户数量迅速增加,新的网络应用不断涌现,使得网络流量急剧增加,由此引发的网络拥塞已经成为制约网络发展和应用的瓶颈问题。信息拥塞是影响网络服务质量(QoS)的主要原因。因此,有效地解决拥塞问题对于提高网络性能具有重要意义。网络系统本身存在的时变性和不确定性等因素导致网络是一个复杂的大系统,数学模型的复杂性和精确性往往难以满足网络的实时需求。因此需要设计基于学习思想的拥塞控制算法,以便获得更好的拥塞控制效果。强化学习方法不依赖于被控对象的数学模型和先验知识,而是通过试错和与环境的不断交互获得知识,从而改进行为策略,具有自学习的能力。对于网络这种复杂的时变系统,强化学习是一种理想的选择。鉴于此,本文基于强化学习理论提出了几种拥塞控制算法以解决网络的拥塞控制问题。主要工作概括如下：针对单瓶颈ATM网络的拥塞控制问题,基于强化学习理论中的自适应启发评价方法设计了分层的强化学习ABR流量控制器。控制器的动作选择单元利用分层机制,分别基于缓冲区中队列长度和信元丢失率进行控制。ABR发送速率通过对两个子单元的输出利用加权求和得到。然后,基于模拟退火算法设计了控制器的参数学习过程,加快了学习速度,避免了可能存在的局部极值问题。针对含有两个瓶颈节点的ATM网络的拥塞控制问题,基于强化学习理论中的Q-学习思想设计了Q-学习ABR流量控制器。控制器在网络模型参数未知的情况下,通过Q-函数的设计,将寻找最优控制策略的问题转化为寻找一个最优H矩阵的问题。基于递归最小二乘算法实现了H矩阵的学习,进而得到了使网络性能指标最优的控制策略。针对TCP网络的拥塞控制问题,基于强化学习理论中的Q-学习方法设计了主动队列管理算法。控制器学习TCP网络中状态-动作对所对应的Q-函数值,并利用反映了Q-函数值与当前网络状态联系紧密程度的可信度值来调节学习率。然后,利用状态空间变换的思想对状态空间进行了简化。基于Metropolis规则改进了动作选择策略,实现了对未知空间探索和对已有知识完善两种策略的平衡。其次,基于合作奖赏值将所设计的控制器应用于含有多瓶颈节点的网络环境。针对TCP网络中连续的状态空间,基于模糊Q-学习方法设计了主动队列管理算法。学习过程中学习单元所选择的动作以及对应的Q-函数值都是通过模糊推理得到的。然后,利用遗传算法对每条模糊规则的后件部分进行优化,得到适合于每条模糊规则的最优动作。针对网络中存在非合作用户的问题,基于Nash Q-学习方法设计了流量控制器。针对不同业务以及同类业务的不同QoS要求,基于价格机制,制定了不同的价格标准,并应用于奖赏值的计算中。学习单元通过选择符合Nash平衡条件的Q-函数值进行学习。各用户选择的数据发送速率能够在使网络整体性能达到最优的情况下,使各个用户也获得尽可能高的利益。针对网络的路由选择问题,首先设计了双度量Q-Routing路由算法。将数据包传输时间和路径代价分别作为Q-函数值进行学习,并通过调节考虑两个度量的权重影响路由选择的结果。其次,设计了基于记忆的Q-学习路由算法。路径所对应的Q-函数值通过学习反映网络的状态信息。学习单元通过记忆曾经学习到的最优Q-函数值和曾经发生拥塞路径的恢复速率预测网络流量趋势,进而决定路由策略的选择。
赵雪[6]2004年在《ATM网络拥塞控制的智能PID方法研究》文中指出ATM(Asynchronous Transform Mode)——异步传输模式网络技术，是当前宽带网络(如ADSL、VDSL等)的核心技术，自1994年以来已从实验室研究大量走向实际应用。它结合了电路网络和计算机网络的优点，能承载语音、数据和图像等多种业务。但是，随着网络业务量的增加，ATM网络的拥塞控制越发成为迫切需要解决的难题。 ATM网络的一个重要特征就是它能提供几类服务以满足不同服务质量的要求，这包括：恒定比特率(CBR)、未定比特率(UBR)、可用比特率(ABR)以及可变的比特率(VBR)服务。这些服务中，CBR和VBR属于“受保护”的服务，它们被网络中的交换机赋予更高的优先权，优先获得链路带宽的分配。ABR则是利用CBR和VBR连接剩余的带宽来承载“尽力传输”的业务；此外，ABR服务主要用于支持数据应用，在网络信息传输中有着重要的地位。因此ABR业务的拥塞控制显得尤为重要。 ABR业务采用基于速率反馈的拥塞控制机制，主要有两种实现方案：二进制速率反馈和显示速率反馈方案。在高速网络中，实现方案的简洁性在很大程度上决定着交换机的性能，所以广大交换机厂商纷纷采用了相对简单的二进制速率反馈方案。但是，传统的二进制ABR业务拥塞控制机制大多基于启发式法则而没有正式的理论支持，所以这些方法存在两个不足，一是队列长度和源端允许信元速率呈现振荡性；二是在具有大的带宽时延乘积的网络中，控制效果不佳。本文摒弃了以往二进制ABR拥塞控制中采用的直觉分析方法，从控制理论的角度分析了该问题。本文的主要工作包括： 首先，基于流体流理论建立了单瓶颈节点的二进制ABR流的网络模型。在对该模型线性化后，本文对二进制ABR拥塞控制广泛采用的显示前向拥塞指示(EFCI)算法进行了性能分析，结果表明二进制EFCI算法导致系统振荡的主要原因在于判定和解除拥塞状态时引入了非线性环节，而非二进制机制的内在属性。因此从理论上讲，二进制反馈机制的简洁性应该有充分发挥的空间。这为论文的研究奠定了基础。 然后，采用上述模型，分别基于线性PID、模糊PID、神经PID、专家PID摘要及遗传算法PID技术，研究了二进制ABR流的拥塞控制问题。线性PID控制器在一定程度上抑制了系统振荡，使得系统的稳态/动态性能有所改善，同时使得系统具有一定的鲁棒性。继普通PID控制之后，设计了叁种改进的PID控制器，即积分分离PID、变速积分PID及微分先行PID控制器，这类改进的PID控制器进一步改善了系统性能，但其效果不明显。 将模糊逻辑与PID技术相结合，研究设计了直接控制量模糊PID控制器、模糊自适应整定PID控制器及模糊免疫PID控制器，并将其成功地应用于二进制ABR流的拥塞控制。仿真表明这类控制器不仅具有传统PID控制器的优良特性，而且由于模糊逻辑的加入，当系统受到可变比特流的干扰或系统参数变化时，控制器翔玉能很好地完成控制任务。一 将神经网络与PID技术相结合，研究设计了单神经元自适应PID控制器，并根据控制经验将其进行了改进;提出了一种动态前向网络范畴的新型神经元PID控制器，并将其成功地应用于二进制ABR流的拥塞控制。这类控制器通过自学习，取得了良好的控制效果，有效的抑制了系统振荡，实现了零超调、零误差，增强了系统的鲁棒性。相对于其它拥塞控制机制，这类控制机制的综合性能更加突出。 将专家知识及遗传算法与PID技术相结合，研究设计了专家PD控制器和基于遗传算法的PID控制器，并将其应用于二进制ABR流的拥塞控制。仿真表明这两种控制方法的有效性，但是其控制效果仍有待改善。 最后，本文分析比较了各类拥塞控制方法，指出了它们的优缺点，同时对ABR拥塞控制及智能Pro控制的应用前景进行了展望。
刘志新[7]2006年在《高速通信网络拥塞控制算法研究》文中进行了进一步梳理随着互联网技术的飞速发展和用户对服务质量需求的提高，“拥塞”成为通信网络发展的“瓶颈问题”。高速通信网络拥塞控制是通信界与控制界的前沿热点领域。本文侧重研究ATM网络和高速TCP网络拥塞控制算法的设计和稳定性分析。本文首先针对ATM网络ABR业务流量管理问题，基于随动控制结构，考虑时延对系统的影响，提出了一种基于离散模型的改进的ABR流量控制算法，给出了保证时滞系统闭环稳定的参数选择方法，实现了拥塞避免和可用带宽的动态公平分配，改进了现有算法的结果。为提高系统响应速度，简化算法，本文提出了一种快速队列跟踪控制器。所设计的控制器包含两部分：跟踪控制器和前馈控制器，分别实现了对给定期望队列长度的静态无差跟踪和对可用带宽干扰的有效抑制。通过严格的理论推导，得到了保证系统控制器和闭环系统稳定的参数范围，同时获得了在高突发性VBR业务背景下不同链接的Max-Min动态公平性。该算法实现简单，所需参数少，可适应较大范围变化的回路时延。文章的第叁部分充分考虑广域网大传输时延和高带宽时延积特征，以缓冲区内队列长度为QoS衡量尺度，将ABR可用带宽视为系统的未知有界扰动信息，设计双Smith预估器，从时域和频域两个角度出发分别分析了系统的稳定性。同时为抑制模型失配信息和控制器输入饱和问题，分别设计了反馈滤波器和辅助控制器。该方案可在较大回路时延和时延抖动环境下稳定运行，由可用带宽波动引起的响应可被完全抑制，且不需要测量可用带宽信息。文章接下来针对基于模型拥塞算法中对网络模型理想化、线性化等不足，基于ER反馈控制机制，设计了Fuzzy-PID型ER控制器。不需对通信网络系统精确建模，根据网络动态特性，充分考虑饱和非线性因素的影响，通过合理选择控制参数，制定了具有较强适应性的控制规则，分别优化PID参数，该方案结合传统PID和Fuzzy推理的优点，结构简单，易于实现。针对多种网络环境进行了仿真验证，分析了可用带宽、回路时延、比例因子等因素对系统性能的影响。仿真结果表明该设计方案具有较好的适应性和鲁棒性。本文的最后一部分研究HSTCP主动队列管理算法的设计。首先分析了HSTCP网络环境的特点和动态窗口调整策略与传统TCP的区别。利用局部线性化的方法将HSTCP非线性模型简化为二阶线性时滞系统。在此基础上，设计了通用PI控制器，称为SPI，解析证明了系统的稳定性，给出了自适应选择控制参数的方法。该方法同时适用标准TCP和HSTCP。运用NS2进行扩展的仿真研究，并与去尾算法的性能进行了比较。仿真结果证实了SPI控制器在两种异构流下的有效性，且具有较高的吞吐量性能，并在异构环境下具良好的公平性和友好性。
熊辉[8]2003年在《控制理论在ATM网络拥塞控制中的应用研究》文中认为近十几年来，计算机网络经历了飞速的发展，但是伴随而来的是日益严重的拥塞。拥塞控制，是保证网络鲁棒性的关键因素，也是各种管理控制机制和应用的基础，同时又牵涉到网络运行的经济性，已经成为了当前网络研究的一个热点问题。 由于拥塞的解决必须考虑具体的网络环境和条件，这就使得研究者们所提出的方法只可能对某种特定网络适用。ATM网络是未来高速网路的发展方向，ABR业务作为ATM网络提供的重要服务，与其相关的拥塞控制技术相当富于挑战性。 传统的拥塞控制方法是基于直接推断的，有很大的随机性和人为因素，控制效果不好，容易产生数据错误和丢失，且不适合于精确分析和进一步改进。本文提出应用控制理论的相关思想处理拥塞控制问题，将控制理论的成熟方法引入到计算机网络研究的领域中来，这不仅是打破传统拥塞控制模式的新思路，而且是将控制理论和其它相关学科结合的大胆尝试。 本文解释了计算机网络拥塞问题的现象及其成因，介绍了几种流行网络中的拥塞控制方法，和ATM网络的有关知识，并综述了目前关于ATM网络ABR业务拥塞控制的研究成果，分析了较为流行的方法的优点和不足。 论文首先针对一个简化了的ATM网络模型进行了建模和分析，并应用经典控制理论中普遍使用的PI调节器设计了一个控制器，实现了拥塞控制算法。然后，详细的讨论了ATM网络ABR业务拥塞控制的建模问题。针对ATM网络特殊的协议标准，重点分析了网络元素、影响拥塞控制的因素，并提出了在进行数学建模时应当遵循的原则和必须考虑的问题。根据讨论结果，论文建立了一个对应普适网络结构的拥塞控制数学模型，并给出了控制和优化的目标。
王小敏[9]2012年在《基于局部优化策略的IP网络拥塞控制技术研究与实现》文中研究指明计算机网络为大众提供了一个理想的信息交互平台和信息分享平台,在信息化社会中起着不可替代的作用。近年来,网络用户数目激增,信息量高度膨胀,而网络资源的增长和设备的升级远远落后,使得互联网不堪重负,一系列问题随之而来。其中最突出便是网络拥塞,严重时甚至引起网络崩溃,极大的影响着网络性能。细分网络拥塞的原因,主要有两个：一个是网络信息量的快速增长造成的网络资源匮乏。单纯的增加带宽、网络扩容已不能真正解决问题。另一个就是传统的IP网络的固有缺点。当前IP网络中的路由协议是拓扑驱动,不考虑网络链路现有负荷和流量特征,这趋向于将网络流量导向同一链路,引起某些链路上流量超载的同时,其他较长路径上的链路轻载或空闲。因此,要想有效的解决拥塞问题,必须依赖于网络自身的调节和控制,在保证网络QoS质量的前提下,合理优化网络资源,均衡流量,尽可能降低或避免拥塞的发生,同时增加拥塞控制机制,在拥塞发生时,尽可能的缓解或消除拥塞。本文分析了网络流量拥塞控制技术的研究现状,并在此基础上,对现有拥塞控制技术进行了分析总结,取长补短,提出了一种基于局部优化策略的IP网络拥塞控制技术。该技术和流量工程有一定区别,流量工程主要是在线下进行资源分配,或在拥塞避免阶段,根据下游结点的拥塞状况,来提前指定业务流的路径从而避免拥塞。该技术主要面向网络流量的拥塞解决,一旦检测到网络中出现拥塞,则以拥塞结点为中心,向拥塞流的源方向向上回溯,划定一个满足特定条件的区域,在该划定区域中,在该区域内进行流量均衡,充分利用空闲或轻载的链路,将拥塞流从区域的其他出口送出,并且要保证送出去的拥塞流在到达目的主机的过程中,按照最短路径优先算法,不会再回到该划定区域,以此来分散拥塞链路上的拥塞流,缓解或消除拥塞。在此理论基础上,论文引入了基于流分类的新型网络交换模型——penFlow,在划定区域中,通过开放的流表对网络拥塞流的转发行为进行控制,分离背景流和拥塞流,为上述技术在实现上提供途径。为了进一步证明该流量拥塞控制技术的可行性,在实验室项目组的系统平台上实现了以基于局部优化的拥塞控制算法为技术核心的IP网络流量拥塞控制系统,并对该系统中对该技术的性能从各个角度进行了大量测试。本文的主要内容如下：(1)对国内外关于流量拥塞控制技术研究进行了深入研究,分析当前实现流量拥塞控制的主要方法,进一步提出自己的见解。(2)提出了一种面向拥塞解决的流量拥塞控制机制,引入局部优化的概念来解决流量拥塞控制问题。(3)在实验室项目组的系统平台上实现IP网络流量拥塞控制系统,该系统以基于局部优化的流量拥塞控制算法为核心,并引入OpenFlow技术,对拥塞流的转发行为进行控制。(4)搭建具体的网络环境,对上述IP网络拥塞控制系统从各个角度进行大量测试,分析该系统的性能。
谢利超[10]2004年在《基于ATM网络ABR业务流量控制算法研究》文中研究指明ATM网络的多业务复用特性及其对QoS的承诺，使得其流量和拥塞控制变得非常复杂。总的来说，ATM网络的流量控制包括开环控制机制和闭环控制机制。开环机制包括连接允许控制，使用参数控制，流量成形等，这些开环机制能够有效地用于CBR，VBR等业务。对于ABR业务，ATM论坛最终确定其流量及拥塞控制是一种基于速率的闭环反馈控制机制，这使得ABR成为五种业务中唯一一种速率可控的业务。这种基于速率的机制和Internet中使用的窗口机制的显着区别在于，前者向源端反馈的是直接的速率信息，而后者反馈的则是窗口的大小。ABR业务的流量控制是本文讨论的主题。 现有的ABR业务流量控制算法，都存在一些问题和需要改进的地方。本文的第叁章，针对二进制算法收敛慢和缓存队列长度大幅振荡的缺点，提出一种参数自适应算法。仿真证明，这种算法能够快速解除拥塞并能有效地减小对缓存的依赖。这也说明，根据网络的拥塞状态动态地选择参数可以使得算法的性能得到优化。然后，利用描述函数的方法分析了二进制算法的稳定性，给出了二进制算法绝对稳定的一个充分条件，并就如何改善算法的稳定性提出了一些有用的建议。 第四章讨论了ABR业务流量控制算法面临的问题，包括时延问题，公平性与稳定性问题，多播，多业务背景及TCP over ABR时的流量与拥塞控制等。其中重点讨论了时延问题，并提出了一种可以减小控制时延的算法，以减小由时延引起的控制滞后效应。最后是对本文的总结，其中主要论述了本文提出的两种算法的不足之处和进一步改进的方向。 本文的讨论对ABR业务流量控制算法的优化和高速ATM交换机的设计具有实际的指导意义。
参考文献：
[1]. 基于粒子滤波的ATM网络拥塞预测控制研究[D]. 田静. 东北大学. 2008
[2]. 智能优化算法及其在ATM网络流量控制中的应用研究[D]. 赵海滨. 河海大学. 2007
[3]. ATM网络拥塞控制方法研究[D]. 郭晓燕. 北京工业大学. 2004
[4]. 一种基于史密斯原则的ATM网络拥塞控制改进算法[D]. 李素凤. 哈尔滨工业大学. 2007
[5]. 基于强化学习理论的网络拥塞控制算法研究[D]. 李鑫. 东北大学. 2009
[6]. ATM网络拥塞控制的智能PID方法研究[D]. 赵雪. 东华大学. 2004
[7]. 高速通信网络拥塞控制算法研究[D]. 刘志新. 燕山大学. 2006
[8]. 控制理论在ATM网络拥塞控制中的应用研究[D]. 熊辉. 武汉科技大学. 2003
[9]. 基于局部优化策略的IP网络拥塞控制技术研究与实现[D]. 王小敏. 北京邮电大学. 2012
[10]. 基于ATM网络ABR业务流量控制算法研究[D]. 谢利超. 湖南大学. 2004
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