一种基于对策论的拥塞控制方法

来源 :华东师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ljh163com
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
近年来,随着网络应用和用户数量的迅猛增长,因特网已由以往的单一数据传送网发展成传送数据、语音、视频等多媒体信息的综合业务网,网络环境日益复杂,仅仅依靠TCP来进行拥塞控制已经远远不够。 此外,在研究海量信息系统中,由于系统的复杂性以及所处的实际网络的拓扑结构和有效资源不断变化,可连接性和资源分配等可存性问题愈发突出。因此人们把目光投向路由器端的拥塞控制。在路由器端引入适当的队列调度规则和队列管理机制,可以有效地对拥塞进行监测和预防。而采用基于对策论的路由器端拥塞控制方法,把复杂网络中各种应用流竞争网络资源看成n人非合作对策,目前来说还是一个新的研究方向。 本文首先介绍了端到端的TCP拥塞控制机制,指出了TCP拥塞控制严重依赖于端用户的合作,难以解决复杂网络中存在不合作非响应流的拥塞控制问题,因而需要引入路由器端拥塞控制的思想。在上述工作的基础上,本文提出了一种基于对策论的拥塞控制方法,命名为恶意用户惩罚调度(Misbehaving-user Published Scheduling,MPS),它也是路由器端拥塞控制算法中的一类。MPS采用激励的方式来引导用户的行为,奖励避免拥塞的用户,惩罚导致拥塞的用户(恶意用户),保证拥塞发生时不同应用流竞争网络资源的公平性。在用户都是理性的前提下,系统能稳定在纳什均衡状态,从而达到拥塞控制的目的。根据MPS方法设计中惩罚权重函数的不同给出了3个实例算法:LIS、RIS、PIS,并在仿真平台上实现了这3个实例算法并进行测试,结果表明MPS方法的有效性、公平性和稳定性,并且在解决“存在不合作非响应流的拥塞控制问题”上比目前其它主流的路由器端拥塞控制算法有更好的表现。
其他文献
蚁群算法(ACO)是一种模拟群体智能的算法,在解决基于离散空间的问题时表现出良好的性能。蚁群算法在数据挖掘中的应用还处于起步阶段,本文在研究前人研究成果的基础上,提出了Ant
本文对基于SVM的特征选择与集成学习的应用进行了研究。文章将SVM作为基学习器,在对已有的算法改进的基础上,提出了嵌入式特征选择EM-FS-1和EM-FS-2算法,结合集成学习技术和主成
随着计算机网络技术的发展,计算机网络和信息的安全问题也日益突出。无论是电子商务发展还是个人信息通信,相关信息数据及代码在Internet网上传输的安全性都需要用到加密和解密
随着网络和IT技术的发展,现代工业控制开始逐渐走向网络化,制造设备入网成为当前的热点。为了规范多厂商生产的设备之间的通信行为,使这些设备之间具有互操作性,国际标准化组
对现有三维模型进行编辑和造型,不仅是改善模型的重要手段,也是获取新模型的重要途径。三角网格模型是主流的三维模型表现形式之一。针对三角网格模型,本文着重研究三角网格
随着现有信息更多的以数字形式保存和处理,对信息内容安全的关注也越来越多。企业中的知识产权、财务数据和商业秘密等重要信息,面临的最大安全威胁是内部员工的信息窃取。企业
地铁车辆上除为牵引电机供电的牵引变流系统外,也有为车辆上各种负载提供电能的辅助电源系统(APS)。辅助电源系统是整个地铁车辆系统的重要组成部分,又可分为交流电源系统(SI
COBOL是Common Business-Oriented Language(公用面向商业的语言)的缩写,它产生于二十世纪六十年代。COBOL不断的演变并吸收计算机技术的进展,并在2002年产生了最新的COBOL20
语音作为语言的声学表现形式,是人类彼此之间进行信息交流时使用的基本载体和重要手段。在语音信号处理中,最基础的是能否准确的提取语音信号参数。因为只有获得准确的、可表征
本文在研究国内外CAD/CAM技术的前提下,运用计算机图形学仿真技术,结合纺织工业知识,在一个原有织物外观模拟系统中加入了光照模型因素,实现了一个具有更佳模拟效果的系统。