一种基于移动代理的主动网络拥塞控制机制

利用基于移动代理主动网络的特点，提出了一种基于移动代理主动网络的拥塞控制机制MACC，使被拥塞的路由器可以向网络端点发送拥塞发生的状态，这样就减少了系统对拥塞反应的时间，提高了工作效率。同时保留了原有的拥塞控制方法，保证了可靠性。     

基于移动代理技术的移动IP网络中链路快速建立方法

提出了一种新型移动IP漫游切换过程中链路建立方法,通过在移动主机中集成移动代理,并结合MPLS来完成链路建立时的自动信令和自主建立过程,可以改变目前移动IP网络中树状的网络体系结构,使得切换时建立新链路的信令过程大大简化,显著减小切换时延。给出了链路建立过程和性能分析,通过仿真模拟可以减少时延27%~41%。     

基于智能多代理技术的电力系统协调保护

本文主要研究如何合理利用计算机人工智能多代理（Multi-Agent）技术，来解决大电力系统中不断出现的因保护配合不当、保护动作不能及时或失误等复杂问题，分别实现了保护在正常运行、失去局部或全部对侧信息的情况下，能适时的、有效地实现保护间的协调，从而克服了单智能Agent只能解决和处理单一的、小范围信息的困难，加强了各智能保护Agent之间的通信和协调，提高大电力系统的稳定性和可靠性，促进大区域电网联网的进程。     

基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法

将粒群和遗传算法相融合,提出了基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法,该方法在满足带宽、时延、费用多项QoS指标的条件下对负载进行路径优化,以负载均衡分布函数和资源消耗函数作为优化目标,旨在消耗尽可能少的网络资源的同时,也使网络负载的分布尽量均衡,从而避免网络拥塞。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。     

基于移动代理具有拥塞控制的AODV路由协议

提出一种基于移动代理的AODV路由协议,来解决Ad Hoc网络的拥塞问题.在网络中引入一定数量的携带拥塞状态的移动代理,移动代理在网络中漫游时选择轻负载的节点为下一跳,并根据节点拥塞状态更新路由表,用较少的信息流量使每个节点及时了解当前网络的拓扑状况.实验结果表明这种路由算法可以有效地平衡网络负载,大大增强了链路的稳定性,降低了端到端的数据传输时延.     

基于DiffServ-over—MPLS静态路由技术均衡网络负载的算法

结合DiflServ和MPLS技术，该文提出一种新型满足多QoS需求的全网络静态路由算法。在计算满足各业务不同QoS需求的LSP同时，算法有效地提高网络传输性能，避免网络状况的不均衡及网络拥塞情况。最后以编程仿真和理论推导两种方法论证了该算法的有效性、较优性。     

计算机网络中的拥塞控制技术研究

1 引言当前的计算机网络一般使用分组交换,动态分配网络资源。分组交换的优点是所有的源结点统计共享网络资源,但当源数目不断增加时会加重业务流的不可预测性和突发性,在瓶颈处引起资源冲突,从而导致网络拥塞。拥塞发生时,网络资源处于饱和状态,信息传送时延变长,丢失率上升,系统吞吐率急剧下降,严重的可能导致网络崩溃。Internet上最早的拥塞发生于1986年10月,当时的网络吞吐率从     

TCP网络拥塞控制研究

在互联网中TCP（TransmissionControlProtoc01）是使用最为广泛的传输控制协议,因此对TCP网络拥塞控制的研究也成为了一个热点问题,并且一直在不断地改进与完善。文中在对网络拥塞控制与TCP网络拥塞控制原理进行分析的基础上,重点阐述了TCP网络拥塞控制算法。列举了现有的TCP网络拥塞控制算法,并对其进行分析,对这些算法的优缺点进行了比较,总结了TCP拥塞控制目前的研究成果,指明了未来的研究热点和发展方向。     

MPLS网络中LSP模型改进研究

在MPLS网络标签交换路径(LSP)模型中,通常采用第二层直通式(L2-CTS)或第三层缺省路由交换技术.传统的L2-CTS是基于源节点到目的节点传输(P2P)的,没有考虑到建立的LSP是否是最佳.文中提出了一种改进的L2-CTS技术,根据标记交换路由器(LSR)和标记边界路由器(LER)建立的网络拓扑信息,LSR利用Dijkstra算法来计算最短的LSP,从而提高了网络传输效率.理论分析及仿真结果表明,在MPLS网络中,该改进方法可以有效减小网络传输时延,并提高传输流分发到不同标记交换路径的效率,提高了网络的服务质量.     

人工智能在网络拥塞控制中的路径优化研究

研究网络拥塞控制问题,由于网络数据量增大,使网络的吞吐能力下降,延长传输时间,引起信息丢失.要解决网络拥塞控制的路径优化问题,采用单一的遗传算法或粒子群算法对网络拥塞路径进行优化,其精度较差.为了提高网络拥塞控制路径优化的速度和精度,提出将遗传算法和粒子群算法组合方法,实现控制网络路径的优化.组合算法在优化前期采用粒子...     

基于多Agent的网上教学系统模型的研究

随着人工智能技术的不断发展和完善，人工智能领域的理论（特别是Agent技术）不断地被应用到网上教学系统（NTS，Network Teaching System）9h，从而给NTS的研究与应用提供了新的发展空间。文中设计了一个基于多Agent的网上教学系统模型，详细描述了本NTS结构的三层：应用层、集成层、数据层，及多Agent的通信机制。     

基于多Agent的智能教学系统模型研究

随着人工智能技术的不断发展,人工智能领域的理论(特别是Agent技术)不断地被应用到智能教学系统(ITS)中,从而给ITS的研究与应用提供了新的发展空间。文中设计了一个基于多Agent的智能教学系统模型,着重构建了教师A gent和学生Agent,同时提出了用户层、软件Agent层和数据服务器层这种分层的ITS软件体系结构。     

基于Multi-Agent的分布式智能视觉监控系统研究

90年代以来,随着计算机技术的发展,对于Agent的研究已经成为分布式人工智能领域的一个热点,基于Multi-Agent的分布式智能系统已成功地应用于众多领域。该文将Multi-Agent技术应用于智能视觉监控领域,以开发智能视觉监控的分布式Multi-Agent系统,提出了系统的基本框架和系统实现途径及方法,其中着重研究了基于Multi-Agent理论的视觉监控系统模型、组织活动,以及多Agent之间的协调合作问题。该分布式系统的研究,为实际应用系统的研制开发提供了理论指导和方法依据。     

基于Agent的武器装备费用智能预测系统研究

针对传统预测支持系统难以满足复杂问题的需要、适应性较差的不足,提出采用Multi-Agent构建武器装备费用智能预测支持系统。将系统设计成由多个Agent组成的有机整体,各个Agent有自己的功能,可以独立自主地运行,还可以协同工作完成系统整体的预测任务。理论研究和实践表明:系统分解任务容易,各子系统功能明确,系统扩展易于实现,对问题适应能力强。     

基于TCP的拥塞控制算法研究综述

随着互联网规模的增长,互连网上的用户和应用都在快速的增长,拥塞已经成为一个十分重要的问题。近年来,在拥塞控制领域开展了大量的研究工作。此文介绍了基于TCP协议的拥塞控制算法的研究现状,分析了对算法改进的研究,并提出一些改进的建议。     

基于TCP的拥塞控制算法研究综述

随着互联网规模的增长,互连网上的用户和应用都在快速的增长,拥塞已经成为一个十分重要的问题。近年来,在拥塞控制领域开展了大量的研究工作。此文介绍了基于TCP协议的拥塞控制算法的研究现状,分析了对算法改进的研究,并提出一些改进的建议。     

基于ibdump的InfiniBand网络拥塞控制观测方法研究

在InfiniBand(IB)体系网络中,拥塞控制(Congestion Control,CC)能够确保高性能和资源利用率,避免拥塞传播对于无辜流的性能损害。首先分析IB网络采用的ECN(Explicit Congestion Notification)拥塞控制机制,然后提出一种集中控制的多点流量发生器CTBG(Central Traffic Behavior Generator),它提供了对流量的统计能力。为了进一步剖析IB网络拥塞控制的细粒度行为,提出了基于ibdump和wireshark的观测方法。实验表明,提出的测量机制能够细粒度、低开销地观测IB网络的拥塞控制行为,其对拥塞控制机制的研究具有重要的指导意义。     

基于时滞补偿的网络拥塞控制策略*

中间节点上的主动队列管理策略在保证较高吞吐量的基础上能有效控制队列长度和端到端时延,利用频率域模型降阶拟合方式建立了TCP流量控制中主动队列管理系统的等效模型,应用控制理论中的内模补偿原理设计鲁棒的延时补偿主动队列管理控制算法,克服了大时滞给对队列稳定造成的不利影响.仿真结果表明,该补偿方法在长时滞小期望队列综合性能明显优于已有的RED,REM,PI等算法,链路利用率大大提高.     

基于构建主义的多Agent网络教学系统设计

针对传统网络教学系统缺乏交互性、个性化、自适应性及智能化低等弊端,分析了现代网络教学系统的特点,以构建主义学习理论为指导,创造性地引入了Agent技术和面向服务的系统体系架构,提出了一种具有智能化、交互性和自适应能力的网络教学模型,构建了面向服务的系统体系结构,说明了系统设计原则,探讨了Agent和SOA等关键技术。