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模糊逻辑控制提供智能传输管理服务和高速网络的渐进数据包到达

摘要

特别是，我们根据成功交付的概率和平均延迟来确定最优条件，并设计最优策略，即所谓的分段阈值策略。我们考虑了线性分组码和率更低的随机线性编码，以有效地产生冗余，以及优化中的能量约束。我们从数值上评估了分段阈值策略与其他策略相比的更高效率，为所有考虑的编码风格开发了启发式优化阈值。一个分散的流量管理框架，其中路由器部署了智能数据速率控制器来处理大量的流量。不像其他显式流量控制协议，必须估计网络参数(例如，链路延迟，瓶颈带宽，丢包率，或流的数量)，以合计允许的源发送速率，我们的基于模糊逻辑的管理器可以直接测量路由器队列大小;因此，它避免了由于参数估计而引起的各种潜在性能问题，同时减少了路由器的大量计算和内存资源的消耗。作为一个网络参数，队列大小可以被准确地监控，并用于主动决定是否应该采取行动来调节源发送速率，从而增加网络对流量拥塞的弹性。该方案具有极大最小公平、较低的排队延迟和较好的网络动态鲁棒性，保证了语句服务质量。仿真结果和对比验证了该方案的有效性，并表明该方案比现有的依赖于网络参数估计的流量管理协议具有更好的性能。

B.Surendra, T.Vivekanandan, m . giri博士

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