[1]杨宏,胡琛琛,周井泉.单神经元自适应PID主动队列控制算法的改进[J].计算机技术与发展,2013,(05):93-96.
　YANG Hong,HU Chen-chen,ZHOU Jing-quan.Improvement of Neural-network Adaptive PID Active Queue Control Algorithm[J].,2013,(05):93-96.
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单神经元自适应PID主动队列控制算法的改进()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2013年05期
页码:
93-96
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Improvement of Neural-network Adaptive PID Active Queue Control Algorithm
文章编号:
1673-629X（2013）05-0093-04
作者:
杨宏; 胡琛琛; 周井泉
南京邮电大学 电子科学与工程学院
Author(s):
YANG Hong; HU Chen-chen; ZHOU Jing-quan
关键词:
拥塞控制; 神经元; 自适应; 主动队列管理
Keywords:
congestion control; neuron; self-adaptive; active queue management
文献标志码:
A
摘要:
文中主要研究网络拥塞控制机制中的主动队列管理(AQM)算法.针对传统PID主动队列管理算法中参数固定、不能实时调整、无法适应复杂多变的非线性网络等缺点,提出了一种改进的主动队列管理算法—ISNAPID算法.该算法对单神经元的学习速率进行有效的改进,使得改进的单神经元自适应PID算法能够更快速地反应网络的拥塞情况.利用NS2对PI算法、SNAPID算法以及ISNAPID算法进行了比较,仿真结果表明ISNAPID算法具有更好的收敛性、稳定性以及鲁棒性
Abstract:
It mainly studies the active queue management algorithm(AQM)of the network congestion control mechanisms. To solve the disadvantages of traditional PID active queue management,such as fixed parameters,no self-setting,no adapting to complex network en-vironment and so on,an improved active queue management algorithm,called ISNAPID,is proposed. This algorithm improved the part of neural learning rate,making the improved single neuron adaptive PID algorithm faster response to network congestion. Compared with other active queue management algorithm such as PI algorithm,SNAPID algorithm and ISNAPID algorithm,the simulation results demon-strate that ISNAPID algorithm has better convergence,stability and robustness

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更新日期/Last Update: 1900-01-01