论文部分内容阅读
提出了一种基于灰预测和模糊免疫PID控制的时滞网络自适应主动队列管理(AQM)算法FIGAPID,旨在增强AQM算法动态自适应能力,同时补偿网络时滞,综合提高AQM算法性能。该算法借助免疫反馈机理进行PID参数的在线自适应调整,采用模糊非线性逼近的方法进行免疫反馈函数的确定;采用等维新息滚动灰预测实现路由器队列长度的超前预测,补偿AQM控制的反馈滞后。对比传统PID算法,仿真验证了FIGAPID的有效性,表明算法能快速稳定地适应动态时滞网络环境变化,收敛于路由器队列长度期望值,同时具有较小的数据丢包率。