Thông tin tài liệu
: 62520208 2014 : N : 1: 2: 3: ng : gi ngy thng nm 2014 : DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ [1] Nguy “Ứng truyền mờ tốn quản lý hàng đợi tích cực AQM” T p chí khoa h c công ngh Vi t Nam, t p 48 s 5, trang 13-22 [2] Nguy t ng d truy n m qu i tích c c m pc c u khoa h c công ngh quân s 11-2012, trang 212-219 [3] Huy Nguyen Phuong, Dung Le Ba (2012), “An application of genetic fuzzy system to improve the Random Exponential Marking algorithm in Active queue Management” 5th International Conference on BioMedical Engineering and Informatics (BMEI'12), Chongqing, China, pp 1552 1556 [4] Cong Huu Nguyen ,Thanh Nga Thi Nguyen, Phuong Huy Nguyen (2011), “Research on the application of genetic algorithm combined with the “cleftoverstep” algorithm for improving learning process of MLP neural network with special error surface” The 7th International Conference on Natural Computation ICNC 2011 , 26-28 July 2011, Shanghai, China, Vol 1, pp 222-227 [5] Nguy “Tối ưu hệ mờ sử dụng truyền” K y u h i ngh qu c gia v m t s v ch n l c c a công ngh thông tin truy n thôngng Nai , 05-06 tháng 9- NXB KHKT, Tr 466-475 [6] Huy Nguyen Phuong, Tuan Tran Manh , Dung Le Ba, “Phân cụm trừ mờ giải thuật di truyền ứng dụng cho toán thi ết kế hệ điều khiển t ự động từ liệu” H i ngh toàn qu c l n th v n t VCM-2012, trang 101-106 [7] Nguy “Cải ti ến mạng ANFIS thuật di truyền” T p chí khoa h c cơng ngh i h c Thái nguyên, t p 66 s 44, trang 47-51 [8] Nguy “Mộ di truyền mờ toán quản lý hàng đợi tích cực RED – AQM ” T p chí khoa h c cơng ngh i h c Thái nguyên, t p 74 s 12, trang 68-73 [9] Nguy “Tối ưu mạng suy diễ thích nghi - ANFIS b ằng giải thuật di truyền -GA ứ ng dụng cho nhận dạng chữ viết” tài NCKH c p b , mã s B2008-TN02t lo i khá) [10] Huy Nguyen Phuong, Dung Le Ba, Chan Hung Nguyen (2013),“ An application of Genetic Fuzzy System in Active Queue Management for TCP/IP multiple congestion networks” 6th International Conference on BioMedical Engineering and Informatics (BMEI'13), Hangzhou, China, c ch p nh n) MƠ HÌNH KẾT HỢP LOGIC MỜ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN CHO BÀI TỐN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/IP Tính khoa học cấp thiết luận án Bài toán (Active Queue Ma AQM) Discard - RED Blue - Random Exponential Marking - REM) pháp n Các h Lu t h p gi i thu t di truy (Modified Genetic Algorithm – MGA) v i FL Mơ hình k t h p s c ng d ng hai toán AQM nh m ch ng minh kh áp d ng c a tính tốn m m gi i quy t tốn vi n thơng th c t c hi u qu cao nh t K t qu nghiê s m m ng phát tri n m cung c p nh ng công c m i cho phép gi i quy t ph n l n toán ph c t p th c t c a ngành vi c khoa h c k thu i s ng xã h i khác Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu tính tốn m m , máy h h tr ó th vi c k t h p gi i thu t di truy n v i công c khác c a tính tốn m m r t nhi c vi n thông Tuy nhiên, ch v m t th i gian, lu n án ch t p trung vào toán k t h p MGA FL h thu di truy n m ng d ng cho c i ti n ho ng c a gi i i ti n ho ng c a gi i thu t REM Mục tiêu luận án AQM M th c a lu n án s d ng mơ hình k t h p d truy n m nh m gi i quy t hai toán AQM khác nhau: - K t h p gi i thu t c i ti n MGA v i FL ng d ng cho toán AQM d a chi i - K t h p gi i thu t di truy n c i ti n MGA FL ng d ng cho toán AQM d a s k t h p chi i t t in p sánh v qu th c hi n Phƣơng pháp luận nghiên cứu d ng mơ hình k t h p k s n th ng nh m ch ng u lu ck th phân tích lý thuy t v i ti n hành mô ph ng ki m ch ng Tác gi m, tính hi u q c gi i quy t m c tiêu c ng gi i quy t thích h c hi u qu t gi Nội dung bố cục luận án Chương 1: Bài tốn quản lý hàng đợi tích cực mạng TCP/IP - Chương 2: Mơ hình kết hợp di truyền mờ ứng dụng - Chương 3: Mơ hình di truyền mờ cho toán cải tiến thuật toán RED_AQM– g Chương 4: Mơ hình di truyền mờ cho toán cải tiến thuật toán REM_AQM Cuối Các đóng góp luận án tro - xu t m t s c i ti t t bi n c a gi i thu t di truy n MGA mơ hình k t h p nh m rút ng n th i gian ho ng c a h di truy n m Gi i thu cs d [1], [3], [4] - t h p c a MGA v i FL ng d ng cho AQM d a chi i m ng vi n thông Các k qu c công b cơng trình [1], [8] xu t mơ hình k t h p MGA v i FL kh o sát toán AQM d a c chi i t k t qu c công b cơng trình [2], [3], [10] CHƢƠNG BÀI TỐN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/IP 1.2 Mạng TCP/IP toán điều khiển tắc nghẽn Trên m ng TCP/IP, thông tin mu n g c chia thành d li u nh g i gói tin Các b nh n s n c a gói tin th chuy a ch Khi có nhi u gói tin t nh nb nh n v i m t l u ch có nh t m ng cịn gói tin c y vào m i N u m chuy m nb nh n sau m t is nh n s ph i tin theo m u không hi ng t c ngh Thu t toán tránh t c ngh phát tri n nh u ch nh t c c a lu ng ch g n v i "gi i h n truy n t i" t truy n t i t tránh t c ngh n m ng Gi thuy n c a thu t toán coi vi c m t gói tin b m i tình tr ng t c ngh n Nguyên t thu u n t c a t ng ngu n theo tr t s thu t tốn u ch m, khơi ph c nhanh l i nhanh c thêm vào phiên b n TCP khác (Tahoe, Reno, Vegas, New Reno, Santa Cruz ) 1.3 Các thu u n t c ngh n theo giao th c TCP k trê v b n ch u n t c ngh u cu ng h u n t c ngh u cu u tìm cách p h i ph c m ng sau t c ngh kh c ph i ta s d ng k t h p thêm thu t toán qu n lý t c ngh n phía m ng M t s t toán qu qu n lý chi ic ab nh n b ng cách lo i b gói c n thi t K thu t truy n th qu n lý chi i t m t giá tr chi u dài c i cho m i, nh ng gói tin ch p nh lo i b nh c chuy n ti c gi m b t b c tr c g i lo i b s lo i b nh ng gói tin cu ch 1.4 Qu i tích c c 1.4.1 Khái niệm quản lý hàng đợi tích cực AQM m t mà cho phép b nh n ch lo i b M c tiêu quan tr ng nh t c a gi i thu s t c ngh c th c s xu t hi n M AQM i nh m sau:Gi m b t nh ng gói tin b lo i b b nh n Gi tr d ch v ; Tránh hi ng Knock-out 1.4.2 Phân loại phương pháp quản lý hàng đợi tích cực theo tham s c s d ng s ngh th c phân thành 10 CHƢƠNG MƠ HÌNH KẾT HỢP DI TRUYỀN MỜ VÀ ỨNG DỤNG 2.2 Tổng quan tính tốn mềm Tính tốn m m Gi i thu t di truy n M Logic m Ph n c ng ph n m m Hình 2.1 Các kỹ thuật tính tốn mềm hình thành nên SC t c tính tốn có bao g m tính khơng xác m t cách có ch m t hay nhi u m c cho i (làm gi c tiêu t m ts c tính tốn m 2.3 Cơ sở toán học logic mờ T p m ; Các phép toán t p m ; Lu t n u m ; M t s mơ hình suy lu n m n th ng d a t p h nhân t n nh t hình thành nên FL khái ni m v t p m T khái ni m này, nhà khoa h ng n phép toán t p m phép toán m , ti p t c ph tri n nguyên lý suy r ng quan h m làm ti cho vi c xây d ng nên lu t suy lu n m t ng thành h m c ng d ng r ng rãi m c c a khoa h s ng xã h i 2.4 Giải thuật di truyền Xu t phát t h c thuy t ti n hóa c nc t p lai, tốn t t bi n Sau này, gi i thu t di truy c phát tri n v i toán t cao c p thêm vào Hi u qu s h i t c a toán t c ch nh lý gi 11 2.4.5 Đề xuất giải thuật di truyền cải tiến MGA Mã hoá: Bi u di n bi n c n tìm thành chu i nhi m s c th Hàm thích nghi: M thích nghi c a cá th s c tính theo: fm ( k) exp( [( ( k) / e( k)) 1]2 (2.45) ch gi u lý thuy Δε(k)= e(k) - e(k-1) sai s gi a th h ; Vi c l a ch n hàm thích nghi theo (2.45) làm cho quan h c a hàm thích nghi theo sai s quan h y nhanh trình h i t c a h th ng, rút ng n th i gian h i t c a gi i thu t Lai t o: Vi c l a ch n phép lai t c ti gi i thu i v i MGA, v trí lai t ch thích nghi m i th h (2.46) Cr ROUND[ fm ( k) l] [0 l] ROUND(.) nh s nguyên g n nh mãn t bi n: mt i m t cách ng u nhiên v i v t bi n Mr (2.47) M r ROUND[( l Cr ) Mb / l] Mb V i Mb gi i h n c a v t bi n Hi u qu c a gi i thu t MGA so v i SGA giá thông qua tốn tìm c i c a m t hàm s hai bi n có nhi u c c tr z xsin x ysin y -5 x,y (2.48) K t qu th c hi n c a hai gi i thu c ch Hình 2.12 V i gi i thu t SGA, giá tr l n nh t t i z = 27.9784 t i x= 13.9818 y = 14.2397 sau 12 th h m t 14,4 giây Gi i thu t MGA h i t sau th h m t 7,9 giây, giá tr l n nh t z = 28.3106 t i x= 14.1439 y = 14.2349 12 Hình 2.12 Hoạt động giải thuật MGA SGA 2.5 Hiện trạng nghiên cứu kết hợp GA với FL Bảng 2.1 Phân loại việc kết hợp hệ thống Di truyền Mờ Các ki u k t h p Ghép c p Miêu t K tn Hi u ch nh giá tr Thi t k h th ng m nh b S V n hành h truy n Các h lu t m i hàm thành viên th ng d Áp d ng b Dùng h thành viên m u n FL ng giá hàm thích nghi th ng k t h p Máy h c, phân l p d li u 13 GA FL có m m chung riêng C hai k thu u thích h p v i vi c x lý b d li u dùng cho h th ng phi n S d ng hai k thu t giúp c i ti n hi u su t c a h th ng: t t qu t th c hi n 2.6 Đề xuất mơ hình kết hợp di truyền mờ cho toán AQM 2.6.1 Hệ điều khiển di truyền mờ cho toán AQM h th u n AQM s d ng thu t toán di truy m có th th y hình 2.15 Quá trình xây d ng g m hai ph n: - Xây d u n m cho toán AQM - Ch nh h m dùng gi i thu t di truy n cho sai s u c a h m nh nh t h Hình 2.15 Mơ hình chỉnh định mơ hình mờ GA c : Chu n b d li u hu n luy n, l a ch n mơ hình m (d ng m ,s u vào/ra, d ng c a hàm liên thu c, lu 14 suy di n m ), kh i t o phép toán di truy n (bao g m mã hóa gen, nh hàm thích nghi, xác su t lai t o Pc , xác su t bi n Pm , c qu n th s ng l n nh t th h u ki n d ng c a toán c : T o ng u nhiên dân s u gi i h n nh n i di n cho toàn b tham s ti tham s k t qu c a h m a ch n c 3: D a t p d li u h p l h m a ch n, ti n hành ch y mơ hình m u T k t qu này, tính t giá tr thích nghi c a cá th nh m tìm giá tr t t nh t c : Ki u ki n d ng c a toán N u th a d u khơng th a ti c5 c 5: Th c hi n phép toán di truy n qu n th nh m t o qu n th m i tr v c 2.6.2 Xây dựng điều khiển mờ cho toán AQM x lý y u t u vào c a b u n m suy lu u ta c n ti 1) nh y u t u ph m vi c a chúng 2) T o m hàm liên thu c m cho m 3) Xây d quy t c suy di n m mà h th ng s h ng theo 4) Quy ng s c th c hi n cho m i 5) K t h p lu t gi i m u 2.6.3 Chỉnh định điều khiển mờ cho toán AQM MGA Quá trình ch nh g d li u, mã hóa, x nh tham s c a gi i thu t di truy n, xác nh tính tốn giá tr thích nghi, lai t t bi n 15 CHƢƠNG MƠ HÌNH DI TRUYỀN MỜ CHO BÀI TOÁN CẢI TIẾN THUẬT TOÁN RED_AQM 3.2 Xây dựng hệ mờ cho tốn RED_AQM Hình 3.1 Mơ hình hệ thống điều khiển mờ cho AQM NVB NB NS Z PS PB PVB Degree of membership 0.8 0.6 0.4 0.2 -1 -0.8 Z -0.6 -0.4 T -0.2 VS input1 0.2 S 0.4 0.6 B 0.8 VB H output1 0.8 0.6 0.4 0.2 Degree of membership 0.8 -1 0.6 -0.5 0 0.5 0.4 -1 input2 input1 0.2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 output1 0.7 0.8 0.9 Hình 3.2-3.4: Đầu vào, luật điều khiển mờ H th u n m T tham s c xem xét t i kho ng th i gian r i r c kT v i: T chu k l y m u, e(kT) l i c a chi u dài hàn i q(kT) t i m i chu k l y m nh theo công e(kT) TQL q( kT) v i TQL giá tr mong mu n, e(kT-T) l i i c a chi i sau tr m t th i gian T ( l ym , p(kT) xác su u/lo i b gói SGo h s t l 16 NVB NS Z PS PB PVB 0.5 -1 1Z -0.5 input1 T VS S 0.5 B VB H 0.5 NVB NB NS Z PS PB PVB 0.5 -1 output1 Degree of membership NB Degree of membership Degree of membership 3.3 Giải thuật di truyền mờ cho AQM Các phép toán di truy c th c hi n theo xu t ph n 2.4.5 2.6.3 Các tham s c a gi i thu t di truy S ng h : 50, c qu n th : 40, Xác su t lai t o: 0.46, Xác su bi n: 0.008 -0.5 input2 0.5 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.5 output1 1 input2 -1 -1 input1 Hình 3.10 Hệ mờ sau chỉnh biến đầu vào 3.4 Đánh giá tính ổn định giải thuật AQM mạng TCP/IP Hình 3.15 Biểu diễn nút cổ chai từ A sang B Gi s có m t c u hình m c mơ t b t hình 3.15 Nút c chai th hi n qua k t n i gi a b nh n A B Gi a A B có t truy n d li u 15 Mbps (kho ng 15000 gói/s) M i m t gói tin ch a kho ng 125 bytes v i th i gian tr kho ng 15 ms Trên t ng truy t 10 Mbps tr 15 ms v l nc n il 17 Gi s ng t i (s phiên c a TCP) 30 giá tr trung bình c a i mong mu c TQL=200 gói Gi s hàm truy ng G(s) ta có: c C Rs e 2N 2N s s RC R G ( s) ( 3.17) C t ng truy n (gói/s), q0 giá tr i mong mu n, giá tr i u ra, N t i (s phiên c a TCP), R RTT; R=2(q/C +Tp), Tp giá tr nh (3.17) q k 1.902.10 q k 2.517.10 31 q k 0.01989 u k 8.294.10 24 u k 1.115.10 46 u k Muc chieu dai hang doi tham chieu va dap ung (MGA) Tin hieu dieu khien va loi (MGA) 500 20 Kich thuoc hang doi mong muon Kich thuoc hang doi tuc thoi 450 Tin hieu dieu khien Tin hieu loi 18 16 14 12 350 Sai so(goi) Kich thuoc hang doi(goi) 400 300 10 250 200 150 10 15 20 25 30 Thoi gian(s) 35 40 45 50 0 10 15 20 25 30 Thoi gian(s) 35 40 45 50 Hình 3.17-3.18 Tín hiệu đầu (đỏ) bám tín hiệu yêu cầu (xanh) Hình 3.17 3.18 cho th y k t qu mô ph ng ch ng minh b u n Fuzz-GA-AQM nh 3.5 Đánh giá hoạt động giải thuật FUZZGA Các k t n c b t giây t t giây t m t nút ngu u, s ng ngu n TCP 50 c sau 50s l Th i gian mô ph ng 300 giây K t qu mơ ph ng hình 3.20 cho th y m ng t c th i c i dùng FUZZGA nh v i ch u n m u d n t trung bình m t 200 t l m t gói nh 18 nhiên t i RED Hình 3.23 cho th y t l m t gói tin c RED ngày cao s ng k t n FUZZGA cho th y c i thi so v i RED truy n th ng Hình 3.20: Tình trạng hàng đợi luật điều khiên mờ cho RED FUZZGA Hình 3.22 – 3.23: Tỉ lệ gói hiệu suất quản lý hàng đợi RED FUZZGA ti h qu n lý hàn ng c a gi i thu t FUZZGA i tham chi u ng t i 1000 4000 k t n i; Nh m kh o sát hi u su i Ta th c hi c ho ng c a gi i thu 19 mv is k t n il hình 3.22 3.23 ch Lu n án ti n hành so sánh ho t gi i thu s k t h p c a FL GA FUZZGA ho t 10, 20, 30, 50, 130 K t qu m c a FUZZGA so v i RED ng c a gi i thu t FUZZGA v i c cơng b ng t n FPI PI Hình 3.34- 3.25 Tình trạng hàng đợi FUZZGA, FPI PI CHƢƠNG MƠ HÌNH DI TRUYỀN MỜ CHO BÀI TỐN CẢI TIẾN THUẬT TỐN REM_AQM 4.2 Nhắc lại thuật tốn REM REM s d ng m ng t c ngh n t c ngh n g ng t c ngh n t c ngh n p(kT) t i kT th tính b ng: p( kT) max(0, p( k 1) T ( ( q( kT) qref ) (x kT ) )) c (4.1) Xác su u hay lo i b gói c p ( kT) v i m t h ng s (4.2) prob( kT) 4.3 Hệ di truyền mờ cho toán cải tiến thuật toán REM S d ng mơ hình k t h p h m Sugeno gi i thu c th o lu n m c i ti n gi i thu t REM V d ng h m Sugeno s ti t ki c th i gian gi i m u c rõ S ng hàm liên thu c c u vào lên 20 - 43 sau 4.4 Mô đánh giá giải thuật FGREM mạng đơn tắc nghẽn Hình 4.7 C u hình m Hình 4.10 t c ngh n cho mơ ph ng i c a AQM RTT=120 m 21 Hieu suat su dung tuyen so voi Bien thien tre 100 99.5 99.5 99 Hieu suat su dung tuyen (%) Hieu suat su dung tuyen (%) Hieu suat su dung tuyen so voi Tre trung binh 100 98.5 98 ARED REM AVQ FEM FGREM PI 97.5 97 96.5 10 20 99 98.5 98 ARED REM AVQ FEM FGREM PI 97.5 97 30 40 50 60 Bien thien tre (miligiay) 70 80 96.5 40 60 80 100 Tre trung binh(miligiay) 120 140 Hình 4.12- 4.13 Ty le mat goi so voi tai luu lu ong 100 98 98 96 96 94 92 ARED REM AVQ FEM FGREM PI 90 88 150 200 250 300 350 So luong nguon Hình 4.13 400 450 4.14 500 86 10 20 30 Hieu suat su dung tuyen so voi Tre trung binh 100 Hieu suat su dung tuyen (%) Ty le mat goi (%) 10 ARED REM AVQ FEM FGREM PI Hieu suat su dung tuyen (%) 12 Hieu suat su dung tuyen so voi Bien thien tre 100 14 94 92 ARED REM AVQ FEM FGREM PI 90 88 40 50 60 70 Bien thien tre(miligiay) 80 90 100 86 80 100 120 140 160 Tre hang doi trung binh (miligiay) 180 200 N=100-500 sánh kh Trong ph n này, lu c a FGREM v i m t s thu t toán tiêu bi FEM, PI.Mơ ph ng s d cb i 500 gói (m i gói 1000 byte) Kho ng cách l y m u c ab u n FGREM 0.1 s giá tr h i tham chi u t m m 200 V tm ng t i thi u 20% b m ng t m Th i gian mô ph hành 100s ng h c th b ng cách d ng m t n a lu ng TCP th i gian t = 40 s khôi ph c t = 70 s Ta ki m tra ng c a RTT b truy n d n lên 30, 60 120 ms K t qu hình 4.10 ng 22 c a thơng s t c ki m tra b ng 200, 300, 400 500 lu ng TCP T k t qu ta có th th y kh ng nh cao c a FGREM, b t ch p s ngu n, s bi ng s ng t th hi n hình t n 4.12 4.5 Mơ đ ánh giá thuật toán FGREM với mạng đa tắc nghẽn Th c hi n mô ph cho m hình 4.15 (C1, d1) = (C8, D8) = (C9, d9) = (100Mbps, 5ms), (C2, d2) = (C4, d4) = (C6, d6) = (15Mbps, 10ms), (C3, d3) = (15Mbps, 60ms), (C5, d5) = (15Mbps, 30ms), (C7, d7) = (C10, d10) = (C11, D11) = (200Mbps, 5ms) iN gi Hình 4.15 Cấu hình mạng đa tắc nghẽn cho mơ i lu n 120 200 ms T N2=50, N3=100 Cu hình t c tiêu chí (v ng h p bi FGREM có t l m s d ng ng giây 40 70 T ng t i: i N1=500, N2=100, N3=200 Qua n 4.20 FGREM không ph i t t nh tr trung bình v n l tr v n l t gói nh , tr trung bình bi c bi t tham s ch i RTT u ng t i m iv it tr nh ng 23 ng h c c a m i, s ng i l n 14 200 100 300 400 500 600 So luong nguon 700 96 94 92 90 84 800 ARED REM AVQ FEM FGREM PI 50 Hieu suat su dung tuyen so voi Tre hang doi trung binh 94 92 90 ARED REM AVQ FEM FGREM PI 88 86 100 150 Tre hang doi trung binh (miligiay) 200 250 84 10 Hieu suat su dung tuyen so voi Bien thien tre 100 20 30 12 Hieu suat su dung tuyen(%) 92 90 ARED REM AVQ FEM FGREM PI 88 86 100 150 200 Tre hang doi trung binh (miligiay) 10 94 92 90 ARED REM AVQ FEM FGREM PI 88 86 250 Hình 4.20 84 20 80 90 40 60 80 Bien thien tre (miligiay) 100 120 20 40 RTT 21 70 ARED REM AVQ FEM FGREM PI 96 94 40 50 60 Bien thien tre (miligiay) Ty le mat goi so voi Tre truyen dan 14 98 96 Hieu suat su dung tuyen(%) 98 96 86 98 84 50 98 88 Hieu suat su dung tuyen so voi Bien thien tre 100 Ty le mat goi(%) Ty le mat goi(%) 10 100 ARED REM AVQ FEM FGREM PI Hieu suat su dung tuyen(%) 12 Hieu suat su dung tuyen so voi Tre trung binh Hieu suat su dung tuyen(%) Ty le mat goi so voi tai luu luong 60 80 100 120 140 Tre truyen dan 160 180 200 30, 12 N=800, 24 T nh ng k t qu , có th quan sát hi u su t cao nh c a FGREM Khi N i, chi ic a thu i m nh Tuy nhiên, FGREM v n gi cs ng nh t v y có t l m t gói th p nh t T k t qu tr t s s d ng n l n nh t bi nh nh t ARED PI v n gi i thu t cho hi u qu nh t v i u ki n ho ng làm cho ARED tr thành RED nguyên th y K n AVQ REM vi c lo i b gói d a c t n c a lu ng Gi i thu t FEM cho k t qu gi ng v u k t qu ho ng c a h m KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Lu xu t m t s c i ti n phép tốn thích nghi, lai t t bi n c a gi i thu t di truy n MGA mơ hình k t h p; t h p c a MGA v i FL ng d ng c toán c i ti n thu t toán RED REM.Ch ng minh tính nh c a h th ng m i b ng toán h ng Ch ng mi t trình ho ng c a thu t toán m i so v i gi thu i di n cho ba phân l p AQM khác (theo chi u dài hàng i, theo t n k t h p) c bi phát tri t thu nh n th c t c nghi m hi u qu c a c toán này; Th nghi m k t h p thêm m t s công c c a SC gi i quy Phát tri n ng d ng h k t h p di truy n m xu công c khác c a SC cho m t s toán vi nh m u n cơng su ng,bài tốn kh c ph c méo phi n cho b khu i cơng su t, tốn phân b tài nguyên m ng vi n thông ... 1: Bài toán quản lý hàng đợi tích cực mạng TCP/IP - Chương 2: Mơ hình kết hợp di truyền mờ ứng dụng - Chương 3: Mơ hình di truyền mờ cho tốn cải tiến thuật tốn RED_AQM– g Chương 4: Mơ hình di truyền. .. Conference on BioMedical Engineering and Informatics (BMEI'13), Hangzhou, China, c ch p nh n) 1 MƠ HÌNH KẾT HỢP LOGIC MỜ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN CHO BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/IP... thu t di truy n, xác nh tính tốn giá tr thích nghi, lai t t bi n 15 CHƢƠNG MƠ HÌNH DI TRUYỀN MỜ CHO BÀI TOÁN CẢI TIẾN THUẬT TOÁN RED_AQM 3.2 Xây dựng hệ mờ cho tốn RED_AQM Hình 3.1 Mơ hình hệ
Ngày đăng: 12/03/2022, 05:52
Xem thêm:
