一种基于模糊神经网络的可靠流量控制模型

摘要：

为控制P2P流量,本文从数据缓冲区使用的实时状态出发,提出了一种基于模糊神经网络的拥塞控制模型,该模型把缓冲区划分为两个队列分别存放P2P和非P2P的数据包,通过模糊神经网络预测评估缓冲区队列的拥塞状况,并建立一个评估函数对各队列的空间分配作出指导,使得能够控制各队列的拥塞状况,并动态的调整缓冲区队列的分配,在缓冲区溢出前主动丢包,避免缓冲区锁定.模拟实验的结果表明,该模型在保证网络资源分配的公平性方面取得了较好的效果,它降低了数据包排队延时和丢包率,提高了路由器处理网络拥塞的能力.

关键词：P2P、拥塞控制、模糊神经网络

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2005AA712025;四川省应用基础研究计划2006J13-070

在线出版日期：2007-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：42-45