一种基于模糊RBF神经网络自整定的拥塞控制算法

摘要

模糊系统具有容易被人理解的表达能力,神经网络则具有极强的自适应学习能力。本文将模糊逻辑控制技术和神经网络技术相结合,给出了一种比单独模糊系统或单独的神经网络系统性能更好的基于模糊RBF神经网络自整定的拥塞控制方法。该方法根据路由器中队列长度的变化来调整数据包的丢弃概率,从而使路由器的队列长度稳定在──期望值附近。仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,更短的调节时间。