基于模糊控制的神经元PID主动队列管理

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，将模糊控制模块与单神经元自适应PID(SNAPID)相结合，提出了一种改进的主动队列管理算法-基于速率模糊控制的神经元自适应PID( RSNAPID)算法。该算法利用模糊控制模块，对单神经元的比例系数进行在线调整，并对单神经元的学习速率进行了相应的改进。利用NS2对PI算法、SNAPID算法以及RSNAPID算法进行了比较，仿真结果表明RSNAPID算法具有更好的收敛性、稳定性以及鲁棒性。

关键词：拥塞控制、神经元、自适应、模糊控制、主动队列管理

分类号：TP31(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省普通高校研究生科研创新基金CXLX11_0400

在线出版日期：2013-11-13（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：95-98