一种改进的自适应随机早期检测算法

为了进一步减小Adaptive RED算法中队列长度的波动性,在对丢弃概率的变化率与队列长度稳定性的关系进行研究后,对Adaptive RED算法的丢弃概率计算函数进行了非线性化,使得算法能够根据平均队列长度与目标队列长度区间中值的偏离程度动态地改变丢弃概率的变化率,减小了队列长度的波动,进而提高算法的稳定性。     

随机早期检测算法的研究与改进

主动队列管理是实现网络拥塞控制的重要技术,随机早期检测算法作为一个重要的主动队列管理机制,在一定程度上能够缓解网络拥塞。针对该算法的稳定性不足、平均队列长度不能完全反映网络拥塞状况等问题,给出一种改进算法,使它更有效地对网络拥塞进行控制。并通过仿真进行性能分析,以此证实该改进算法的有效性。     

随机早期检测算法的改进算法——基于输入补偿的比例微分控制算法

IP层实现的主动队列管理（AQM）方案已经成为目前拥塞控制算法研究中的热点。文中使用拥塞控制理论对AQM的唯一候选算法,即随机早期检测（RED）算法进行了分析,并对RED存在的缺陷作出了改进,提出了RED改进算法——基于输入补偿的比例微分（IC—PD）控制算法。仿真结果验证了改进算法的有效性和改进效果。     

一种动态参数的随机早期检测算法DRED

提出了一种根据网络统计特征动态调节参数的RED改进算法DRED（Dynamic RED）,它能够降低丢包率,提高RED算法的网络适应性和链路利用率。实验结果表明,DRED算法是有效的。     

随机早期检测主动队列管理算法的改进研究

主动队列管理（Active Queue Management）算法是近几年网络研究的重点。为了改进和完善现有的AQM算法和设计更好的新算法,需要对主动队列管理机制的实现方法和性能特性进行深入研究,详细讨论了随机早期检测（Random Early Detection）主动队列管理机制的关键技术问题,研究了近年来对RED算法的主要改进算法,总结了这几种算法的优缺点及其有待改进之处,并应用网络仿真器（Network Simulator）对实际网络模型进行了仿真实验,检验了改进算法对网络性能的影响。     

一种分段平滑的随机早期检测队列管理算法

随机早期检测算法(RED)的性能受其参数设置的影响较大,并且该算法中的可设置的参数较多。同时,以早期随机检测算法(RED)计算得到的丢包概率的变化过于激进,在网络负载变化较快时,平均队列长度抖动幅度较大,算法性能不够稳定。为了克服以上问题,这里提出一种新的改进思路——随机早期平滑分段算法(RED-P)。该算法采用二次函数分段计算丢包概率,使得丢包概率变化更加平滑,同时对概率计算公式进行了简化,减少了计算所需的参数量,适度的避免了参数设置对算法性能的影响。经过网络模拟平台NS2的网络模拟仿真实验的对比,结果表明新算法在端到端的延时方面和平均队列长度抖动幅度方面都有所改善,且可获得与原算法几乎接近的吞吐量,提高了服务质量。     

一种改进的主动队列管理算法

主动队列管理是实现网络拥塞控制的重要技术,但是多数主动队列管理算法如随机早期检(RED)都存在对参数依赖性强的问题。针对RED算法中平均队列长度不能完全反映网络拥塞状况的问题,该文结合平均队列长度和网络的负载,提出一种改进的RED算法。该算法能根据网络负载的变化,自适应地调整丢包的概率,使它更符合网络的实际状况。通过仿真进行了性能分析,证明了算法的有效性。     

一种快速维持队列稳定的BLUE改进算法

BLUE算法在TCP连接数发生突变时会导致队列长度的剧烈波动。针对该现象,提出一种能快速维持队列稳定的BLUE改进算法——FSBLUE。该算法根据网络参数调整标记丢弃概率的调整步长,并通过概率估计加快算法的反应时间。仿真结果表明,FSBLUE算法在维持队列稳定性方面明显优于BLUE算法。     

参数自适应的随机早期检测算法

主动队列管理(AQM)算法是最近网络拥塞控制研究的重点,随机早期检测(RED)算法作为 AQM 算法的代表受到广泛的关注.分析了随机早期检测算法的原理和局限性,针对 RED 算法参数配置困难的问题,提出了一种参数自适应的随机早期检测算法.该算法能够根据网络负荷的变化动态的调节 RED 算法的参数,从而能够在突发业务下对拥塞做出及时有效的反应.通过仿真表明该算法能够有效地降低丢包率,降低数据包排队延时,提高了 RED 算法的网络适应性.     

一种基于gCHOKe公平性的主动队列管理算法

文中主要研究了主动队列管理（ AQM）的公平性算法。利用gCHOKe的多次击中能近似识别并惩罚非响应流,提高gCHOKe击中的有效性以及惩罚非响应流的力度,是提高算法公平性的关键因素。在gCHOKe算法的基础上提出了一种基于预处理的pgCHOKe（preprocess based-gCHOKe）公平性算法,通过对数据流进行预处理筛选后再进行gCHOKe击中,提高了击中的有效性。仿真实验表明pgCHOKe相比RED、gCHOKe和BLUE,可以获得更低的UDP吞吐量,是有效的、公平的。     

一种改进的随机早期检测算法

针对随机早期检测(RED)算法稳定性差的问题,根据排队论知识,在分析了决定其性能要素的分布规律之后,得出结论：路由器缓冲区的队列长度是非线性分布的,路由器尾丢弃率随队列平均长度的增大而增大,但不是呈线性关系。给出了一种非线性改进算法,改善了算法的稳定性。     

随机早期诊断(RED)队列管理算法的改进研究

本文总结了近十年来RED队列管理机制的各种改进研究思路，并对限制高带度流量进行了仿真以证实其对丢包性能的影响，最后分析了根据总的丢包量度大小来估计某流量的到达率的不合理性，从而我们很有必要利用仿真工具来验证比分析的正确性，并对RED加以修正使其拥塞控制的性能更好。     

基于改进的随机森林算法的入侵检测模型

针对现有入侵检测算法对不同类型的攻击检测的不均衡性和对攻击的响应时间较差的问题.将随机森林算法引入到入侵检测领域,构造了基于改进的随机森林算法的入侵检测模型,并把这种算法用于基于网络连接信息的数据的攻击检测和异常发现.通过对DARPA数据的入侵检测实验,其结果表明,基于改进的随机森林算法的入侵检测模型是可行的、高效的,对数据集DARPA中所包含的4种类型的攻击检测具有良好的均衡性.     

随机早期检测算法研究

RED消除了全局同步现象．较大地提高了物理线路的利用率，减少了对突发业务的偏见。但在有大量活跃TCP连接时，RED不能有效估计拥塞的严重性．从而降低链路利用率。针对这些问题提出了RED的改进算法。仿真表明．该算法在突发业务下能对拥塞作出更及时有效的反应．并能保证链路利用率。     

基于直方图指数平滑的阈值和峰点自动检测方法

在阐述图象灰度分耐上方图指数平滑处理的基础上，提出了直方图阈值，峰点的自动检测算法。实验结果表明，本文提出的方法不仅算法简单，运行速度快，而且检测出的阈值，峰点也较为准确，合理。     

随机中点位移算法的改进

在研究用于分形图象生成的随机中点位移算法原理和实验结果的基础上，提出了改进的随机中点位移地，以例生成具有预定基本形状和轮廓的分形图象，并通过编程实验验证了改进算法的有效性。     

基于早期随机检测(RED)算法的拥塞避免策略

RED算法采用随机丢弃策略,避免传统尾部丢弃方式而引起的TCP全局同步,同时通过控制队列的长度来抑制拥塞的发生     

基于早期随机检测（RED）算法的拥塞避免策略

RED算法采用随机丢弃策略，避免传统尾部丢弃方式而引起的TCP全局同步，同时通过控制队列的长度来抑制拥塞的发生     

随机早期检测算法公平性的改进

随机早期检测（Random Early Detection,RED）算法是广泛应用于路由器中的IP层的拥塞控制算法之一,它的主要思想是在拥塞发生以前通过一定的丢失概率随机丢弃一部分分组,端系统通过收到重复的ACK（Acknowledgement）报文段感知网络即将发生或已经发生网络拥塞,来降低自己的发送速率,从而达到实现网络拥塞控制的目的,但该算法在应用中仍有不足,特别是RED算法在多个流竞争带宽的情况下,不能保证各流获得相对公平的带宽分配。针对于此,在RED算法的基础上设计了一种限制高带宽流算法,以提高的网络公平性。