随着互联网技术的发展以及网络用户数量的不断增加,网络拥塞问题变得越来越严重,单纯依靠TCP源端的流量控制机制很难完全解决网络拥塞问题,因此,作为端算法补充手段的主动队列管理(Active Queue Management, AQM)算法成为了网络拥塞控制领域的研究热点。由于网络的强非线性和时变特点,经典的固定参数的主动队列管理算法已经不能满足其性能要求,因此需要设计能够更好地适应网络环境变化的AQM算法。本文采用模糊控制来设计AQM算法,取得的主要成果如下：(1)提出了一种基于T-S (Takagi-Sugeno)模糊模型的PI(proportional-integral)主动队列管理算法。针对网络拥塞控制系统的非线性和时变特点,基于T-S模糊模型,采用网络拥塞控制系统的多个基于不同稳态工作点的局部线性化模型来逼近非线性网络拥塞控制系统模型,在此模型的基础上采用PI控制器设计了新的AQM算法。(2)提出了一种基于T-S模糊模型的状态反馈控制的AQM算法。采用T-S模糊模型对TCP/AQM系统进行非线性建模,基于该模型采用状态反馈控制设计了新的AQM算法,根据Lyapunov理论给出了系统渐近稳定的条件,并利用线性矩阵不等式(LMI)方法设计了控制器参数。(3)提出了一种基于队列和速率的模糊AQM算法。分别设计了基于路由器缓存队列长度和包到达速率的模糊控制器,采用一定的方式将两个控制器合成,通过参数w来调节速率控制器的作用强弱,并设计了模糊队列控制器的参数自适应机制,进一步提高了算法的鲁棒性。NS2仿真结果表明,上述三种算法均能使路由器缓存队列长度在多种网络仿真环境下快速地收敛到期望值附近,并具有较好的稳定性和鲁棒性。