计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2014年
4期
96-99
,共4页
拥塞控制%CHOKe模型%神经网络%可变学习速率的反向传播算法
擁塞控製%CHOKe模型%神經網絡%可變學習速率的反嚮傳播算法
옹새공제%CHOKe모형%신경망락%가변학습속솔적반향전파산법
congestion control%CHOKe model%neural network%VLBP algorithm
PID控制能有效实现网络拥塞控制，实现对网络的主动队列管理，但是PID控制器的参数是固定的，不能实时调整。针对网络拥塞控制问题中的参数时变、非线性等问题，文中将CHOKe模型中的“击中”理念和神经网络中的可变学习速率的反向传播算法( VLBP算法)相结合，提出了一种基于CHOKe模型和神经网络的PID拥塞控制的算法-CNRPID算法。该算法能够在线调节PID控制器中的参数。仿真结果表明：CNRPID算法的鲁棒性和平均队列长度等都要优于传统的PID算法。
PID控製能有效實現網絡擁塞控製，實現對網絡的主動隊列管理，但是PID控製器的參數是固定的，不能實時調整。針對網絡擁塞控製問題中的參數時變、非線性等問題，文中將CHOKe模型中的“擊中”理唸和神經網絡中的可變學習速率的反嚮傳播算法( VLBP算法)相結閤，提齣瞭一種基于CHOKe模型和神經網絡的PID擁塞控製的算法-CNRPID算法。該算法能夠在線調節PID控製器中的參數。倣真結果錶明：CNRPID算法的魯棒性和平均隊列長度等都要優于傳統的PID算法。
PID공제능유효실현망락옹새공제，실현대망락적주동대렬관리，단시PID공제기적삼수시고정적，불능실시조정。침대망락옹새공제문제중적삼수시변、비선성등문제，문중장CHOKe모형중적“격중”이념화신경망락중적가변학습속솔적반향전파산법( VLBP산법)상결합，제출료일충기우CHOKe모형화신경망락적PID옹새공제적산법-CNRPID산법。해산법능구재선조절PID공제기중적삼수。방진결과표명：CNRPID산법적로봉성화평균대렬장도등도요우우전통적PID산법。
PID controller is an effective AQM method to control network congestion,but the parameters of the PID controller are fixed, which can't adjust. In view of variable parameters and nonlinear problems in network congestion control,a new network congestion con-trol algorithm,CNRPID,based on “hit” concept in CHOKe model combined with Variable Learning rate Back Propagation algorithm ( VLBP algorithm) in neural network is proposed. The new algorithm can adjust the parameters of PID control online. The simulation re-sults show that the robust and average queue length of CNRPID algorithm is superior to traditional PID algorithm.
