【摘 要】
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近几年来,网络拥塞控制研究得到了飞速的发展,但是基于启发式的算法缺乏控制理论和有效的数学证明作基础,算法的参数配置也非常敏感,不同的参数配置结果也大相径庭。因此,这
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近几年来,网络拥塞控制研究得到了飞速的发展,但是基于启发式的算法缺乏控制理论和有效的数学证明作基础,算法的参数配置也非常敏感,不同的参数配置结果也大相径庭。因此,这些算法的扩展性不好,无法满足进一步需要。最新的网络拥塞控制是基于控制与优化理论、非线性的动力学分析等一系列严格的数学证明,这些理论知识的融入使得网络拥塞控制算法更符合网络的需求,更适用于复杂多变的实际网络。本文的主要工作是基于价格机制和最优流控理论的拥塞控制算法的稳定性研究,包括以下几个部分:1.推导了Athuraliya等提出的REM算法的传递函数,并应用劳斯稳定判据分析了TCP/REM系统稳定的条件,从而给出REM算法的参数配置范围。2.提出了自适应的REM算法(Self-Tuning REM,STREM)。该算法在网络环境变化时可以自动调整参数γ的值,使得算法的关键参数调节的策略适应动态网络的变化。仿真结果表明,STREM算法在变化的网络环境下仍能获得较高的链路利用率。3.针对带时延的混杂网络,结合最优化流控理论和频域响应函数的几何学特性,分析了Kelly的主—对偶算法的稳定性,给出了主—对偶拥塞控制算法渐进稳定的充分条件。根据这个充分条件可以分析通信时延在Internet网络中的作用,指导实际网络系统的参数设置。
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