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1.
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一种基于速率的PI主动队列管理机制
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何施茗 张大方 谢鲲《小型微型计算机系统》,2011年第32卷第7期
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PI(proportional integral)主动队列管理机制是应用控制理论中的比例积分控制器设计的主动队列管理机制,其性能优于RED(random early detection)算法,能有效地消除稳态误差.但PI算法默认参数在目标队列长度较小情况下收敛速度较慢;而参数整定上的试凑法,无法同时保障系统的瞬态和稳态性能.研究拥塞产生的原因及其表现形式,提出一种基于报文到达速率的PI算法(Rate based Proportional and Integral,RPI).它根据报文到达速率和队列长度,即拥塞瞬间状况和持续状况计算出合适的丢弃率.通过NS2模拟表明,相对于PI,RPI具有更快的收敛速度和更小的队列抖动.
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2.
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一种新的网络拥塞控制算法:API-V
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陆锦军 王执铨《控制与决策》,2006年第21卷第12期
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针对PI控制器响应速度的不足，提出一种自适应网络动态变化的主动队列管理算法：API-V控制器．在PI控制器的基础上，根据瞬时队列长度增加速度控制，根据实时测量链路的数据包丢失率获得当前的负载信息，动态调整PI算法中的有关参数．理论分析和仿真结果表明，相对于PI控制器及其改进算法，API-V控制器具有更快的响应速度、收敛速度和更小的队列抖动，并且提高了缓冲区的利用率．
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3.
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基于速度控制的API网络拥塞控制策略 被引次数：3
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陆锦军 王执铨《计算机应用》,2006年第26卷第5期
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本文针对PI控制器响应速度方面的不足，提出了一种自适应网络动态变化新的主动队列管理算法--API-V控制器。在PI控制器的基础上，根据瞬时队列长度，增加速度控制；根据实时测量链路的数据包丢失率，获得当前的负载信息，动态调整PI算法中的有关参数。理论分析和仿真表明，API-V控制器相对于PI控制器及其改进算法，不仅具有更快响应速度和收敛速度、更小的队列抖动，而且提高了缓冲区的利用率。
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4.
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AFPI:一种基于模糊控制的队列管理新算法
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崔春华 于歌 李秋山《微电子学与计算机》,2007年第24卷第11期
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以PI算法为基础提出了一种模糊自适应PI算法AFPI,可通过利用模糊控制动态设置PI算法中的有关参数。ns-2模拟实验表明,相对于PI算法,AFPI具有更快的收敛速度和更小的队列抖动。
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5.
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一种改进的主动队列管理算法
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陈建孝 易勇 周驰岷《计算机科学》,2007年第34卷第8期
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传统的主动队列管理算法（AQM：Active Queue Management）存在响应时间较长等问题,PID（Proportional Integral Differentia1） 主动队列管理算法对此作出了一定改进,然而在时延较大时也不能使队列长度收敛到期望值.本文利用BP神经网络自适应控制的特点,针对无线信道（TCP Westwood）提出了一种基于BP神经网络整定的PID主动队列管理算法.
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6.
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基于独立神经元的自适应主动队列管理算法
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张少博 吴介一 张飒兵《数据采集与处理》,2008年第23卷第6期
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针对主动队列管理中PI(Proportional-integral)算法的不足,设计了一种基于独立神经元的自适应PI控制器INAPI(Independent neurons-based adaptive PI controller).控制器利用神经网络理论中的神经元模型与学习算法,2个独立的神经元根据系统状态采用最速下降法在线调整PI控制器的控制参数,以适应动态变化的网络参数.仿真结果表明,INAPI的性能要优于使用固定控制参数的PI和FLC(Fuzzy logic controller)算法.
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7.
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一种快速响应的AQM算法 被引次数：3
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曾志民 张天魁 冯春燕 丁炜《北京邮电大学学报》,2005年第28卷第4期
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基于主动队列管理(AQM)控制理论模型，针对PI(proportional integral)控制器响应速度方面的不足，在PI控制器基础上增加了归一化输入速率控制，提出了一种适应网络环境动态变化的AQM算法——P〖JP9〗I-〖JP〗R(proportional integral rate)控制器. 理论分析 和仿真实验证明，P〖JP9〗I-〖JP〗R控制器在保证队长稳定和链路利用率的同时实现了对 网络状态变化的快速响应，也可以提高缓冲区利用率.
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8.
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一种新的主动队列管理自适应PI算法
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王明文 朱清新 卿利《电子测量与仪器学报》,2007年第21卷第6期
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为克服PI算法所存在的响应速度慢，对网络参数变化敏感的缺点，将神经网络理论引入主动队列管理的研究中，提出一种基于单神经元的主动队列管理算法NPI（Neuron based PI）。NPI算法将PI控制器看成是二输入的ADALINE神经元，控制器的比例系数和积分系数按照LMS算法进行在线调整，对网络状态的变化有自学习能力，使队列长度能够快速收敛到目标值，并增强了队列的稳定性。仿真试验结果表明NPI算法比PI有更好的性能。
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9.
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基于再励学习的主动队列管理算法 被引次数：6
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张雁冰 杭大明 马正新 曹志刚《软件学报》,2004年第15卷第7期
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从最优决策的角度出发,将人工智能中的再励学习方法引入主动队列管理的研究中,提出了一种基于再励学习的主动队列管理算法RLGD(reinforcement learning gradient-descent).RLGD以速率匹配和队列稳定为优化目标,根据网络状态自适应地调节更新步长,使得队列长度能够很快收敛到目标值,并且抖动很小.此外,RLGD不需要知道源端的速率调整算法,因而具有很好的可扩展性.通过不同网络环境下的仿真显示,RLGD与REM,PI等AQM算法相比,具有更好的性能和鲁棒性.
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10.
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一种基于组合型模糊控制的主动队列管理算法
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张少博 周之平 吴介一 郭小清《信息与控制》,2007年第36卷第2期
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计算机网络具有的复杂性和动态特性使传统控制理论难以进行主动队列管理（Active Queue Management, AQM）算法的设计和分析．本文在模糊集合和模糊系统理论的基础上设计了一个主动队列管理算法CF（Combination Fuzzy control）．其中模糊控制器I根据瞬时队列的长度和变化值计算控制量；模糊控制器II根据系统负载因子计算控制增益．通过选择模糊控制器参数，模糊控制系统与使用PI（Proportional Integral）控制器的系统具有相同的局部稳定性．最后通过仿真对CF、PI和单模糊控制器的性能进行了比较．
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11.
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基于区分服务的主动队列管理算法研究
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张振 周井泉《微机发展》,2011年第2期
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分析了几种主动队列管理算法。RIO算法是用于支持区分服务确保转发逐跳行为的主动队列管理算法,它是对RED算法的简单扩充,但是该算法的性能对配置参数敏感。PI算法是基于控制论的主动队列管理算法,具有队列长度抖动小的特点。PIP算法是PI算法的改进,比PI算法具有更快的收敛速度。为了更好地满足AF PHB的要求,基于PIP算法,结合三色标记器的功能,提出一个新的主动队列管理算法PIPGYR（PIP with Green ＆ Yellow ＆ Red）。通过仿真验证,该算法队列长度抖动小,同时能够保护高优先级分组。
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12.
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基于区分服务的主动队列管理算法研究
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张振 周井泉《计算机技术与发展》,2011年第21卷第2期
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分析了几种主动队列管理算法.RIO算法是用于支持区分服务确保转发逐跳行为的主动队列管理算法,它是对RED算法的简单扩充,但是该算法的性能对配置参数敏感.PI算法是基于控制论的主动队列管理算法,具有队列长度抖动小的特点.PIP算法是PI算法的改进,比PI算法具有更快的收敛速度.为了更好地满足AF PHB的要求,基于PlP算法,结合三色标记器的功能,提出一个新的主动队列管理算法PIPGYR(PIP with Green&Yellow&Red).通过仿真验证,该算法队列长度抖动小,同时能够保护高优先级分组.
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13.
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P2I: 一种新的主动队列管理算法 被引次数：8
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章淼 吴建平 林闯《计算机学报》,2003年第26卷第10期
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研究了在主动队列管理算法中使用的PI控制器和Proportional控制器之间的优劣．通过引入积分因素，PI控制器可以有效地消除Proportional控制器中存在的“稳态误差”．但是，积分项的引入减慢了系统的反应速度．该文提出一个算法P^2I来解决这个问题．P^2I结合了Proportional控制器和PI控制器的优点．作者使用模拟的方法来验证P^2I的性能．试验结果表明，P^2I在反应速度方面优于PI控制器，同时保持了PI控制器的优点．文中还分析了网络流量特征对主动队列管理算法设计的影响．
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14.
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PIPIO:一个新的面向区分服务确保转发的主动队列管理算法
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张明杰 朱培栋 苏金树 卢锡城《计算机工程与科学》,2005年第27卷第9期
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RIO是用于支持区分服务确保转发逐跳行为的主动队列管理算法,该算法是对RED算法的简单扩充。由于RED算法的性能对配置参数敏感,因此基于RED算法的RIO算法必然具有配置参数敏感的特点。PI算法是基于控制论的主动队列管理算法,具有队列长度抖动小的特点。PIP算法是PI算法的改进,比PI具有更快的收敛速度。本文基于PIP算法设计了一个新的主动队列管理算法PIPIO。该算法队列长度抖动小,同时能保护高优先级报文。
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15.
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自适应卡尔曼滤波的主动队列管理算法
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闫巧 胡晓娟 雷琼钰《计算机科学》,2012年第39卷第2期
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PID控制器通过微分环节加快了控制器的调节速度,但PID的参数是固定的,不能根据动态的网络自调整参数,故不能有效控制队列的稳定性。由于神经元网络有自适应性,提出了一种自适应卡尔曼滤波的主动队列管理算法(adaptive-KF-AQM)。它结合卡尔曼滤波和神经元网络方法,根据队列长度及其变化率来估计下一时刻的队列长度,使队列长度在期望值附近波动。仿真结果表明,该算法在队列稳定性、收敛速度、延时和链路利用率等方面都明显优于传统的PID算法。
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16.
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模糊自调整的加强型随机指数标记算法 被引次数：1
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汪浩 马学韬 田作华《计算机仿真》,2009年第26卷第8期
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主动队列管理是网络拥塞控制中一个重要的研究领域.由于网络环境复杂多变,而基于加强型价格的随机指数标记算法(EPREM)参数同定不变,环境适应性不强,故而很难保证服务质量(QoS).为了克服上述缺点,提出了参数模糊自调整的加强型随机指数标记算法(F-EPREM).该算法利用模糊控制原理,根据队列误差大小及其变化率在线自动调整算法参数β、γ和ζ以适应网络环境变化.NS2中的仿真结果表明,相对于REM和EPREM算法,F-EPREM加快了队列收敛速度,提高了队列稳定性,有效提高了主动队列管理算法的鲁棒性.
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17.
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基于网络状态参数估计的主动队列管理PI改进算法
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刘锋 党小林 徐桢《计算机研究与发展》,2009年第46卷第7期
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作为一种重要的主动队列管理手段,PI控制器算法通过积分嚣的引入有效地消除了队列长度控制的稳态误差,在提高网络吞吐的同时缩短了排队时延.但是PI控制器不能根据网络状态变化而自动调整控制参数,故当网络流量变化时PI控制器的收敛速度很慢.基于TCP-AQM系统模型,对经过中间节点的活动连接数、平均往返时间和前向链路容量等3个参数进行估计.通过计算击中概率的倒数,估计出活动流数;通过计算单位时间的数据包数,估计出网络容量;通过往返时延、活动流数、网络容量以及丢包概率在稳态时的关系式,估算出平均往返时延.在此基础上,提出了对网络状态变化自适应调整控制参数改进的快速收敛PI算法——FCPI算法.仿真结果表明,该算法有效提高了算法的收敛速度,并且鲁棒性好,易于实现,适用于未来高速网络的路由器.
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18.
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一种新的快速响应的AQM算法
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张天魁 郭彩丽 曾志民 冯春燕《电子与信息学报》,2007年第29卷第5期
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该文应用控制理论,设计了具有快速响应特征的比例积分(Proportional-Integral,PI)控制器,并以此提出了一个新的主动队列管理(Active Queue Management,AQM)算法,称为Active PI算法(简称A-PI).A-PI用一组参数实现快速响应,用另一组参数保证队长稳定,使用门限值实现两组参数间平滑切换,算法实现简单.理论分析和仿真实验表明,A-PI算法在保证队长稳定的同时实现了对不同网络环境的快速响应.
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19.
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基于D稳定域和ITAE准则的主动队列管理算法
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王秀利 王永吉 周辉 蔡开元《软件学报》,2007年第18卷第12期
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主动队列管理(active queue management,简称AQM)是网络拥塞控制的研究热点之一,其中的关键问题是如何设计反馈控制策略.提出一种新的基于D稳定域和时间乘以误差绝对值乘积积分(integral of time-weighted absolute error,简称ITAE)性能准则的比例-积分-微分(proportional-integral-differential,简称PID)优化设计方法(简称DITAE-PID),并用于AQM控制器的设计,控制闭环系统的理想动态性能.首先在复平面上设定一组理想的D稳定域,然后以ITAE为目标函数,通过数值优化算法求出控制器的参数,使得闭环系统的所有特征根都在D稳定域内,以降低排队延时,提高有效吞吐量.对比仿真实验结果表明,该算法能够预先探测和控制拥塞,有较好的鲁棒性,链路利用率更高,丢包率更小,平均队列长度更趋于期望值,同时,趋于期望队列长度的时间更短,其综合性能明显优于典型的随机早期探测(random early detection,简称RED)和比例-积分(proportional-integral,简称PI)算法.
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20.
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稳定裕度与网络特征参数无关的AQM算法
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汪浩 严伟 黄明和 郭斌《计算机工程》,2010年第36卷第4期
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针对现有基于控制论的主动队列管理(AQM)算法的不足，设计一种稳定裕度与网络特征参数(往返时延、通过瓶颈链路的TCP连接数、瓶颈链路的容量)无关的基于PI控制器的AQM算法GPM-PI。该算法响应速度快、计算开销小，能用于大时滞网络环境，抗干扰能力强(对TCP短流和UDP流有良好的控制能力)，鲁棒性好，能更好地适应Internet环境下的主动队列管理。
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