Bài viết Nghiên cứu, nâng cao hiệu năng mạng sử dụng phát hiện sớm ngẫu nhiên (RED) bằng cách kết hợp tinh chỉnh ngưỡng dưới và kích thước hàng đợi trung bình đề xuất một thuật toán RED cải tiến có tên gọi là TqRED (Threshold queue RED) để giải quyết hạn chế của RED. Qua mô phỏng đánh giá trên bộ mô phỏng NS2, tác giả đã thấy được TqRED cho kết quả tốt hơn RED xét về tỉ lệ mất gói, độ trễ hàng đợi trung bình và thông lượng trung bình.
TNU Journal of Science and Technology 227(11): 145 - 152 STUDY AND IMPROVE NETWORK PERFORMANCE USING RANDOM EARLY DETECTION (RED) BY COMBINING FINE-TUNING THE LOWER THRESHOLD AND AVERAGE QUEUE SIZE Vu Van Dien* TNU - University of Information and Communication Technology ARTICLE INFO Received: 12/7/2022 Revised: 05/8/2022 Published: 05/8/2022 KEYWORDS Active queue management Congestion Average Queue Size RED Lower Threshold ABSTRACT Internet is expected to better support many applications such as multimedia applications with limited bandwidth, low delay and packet loss rate requirements Therefore, there is a need for new mechanisms to control congestion in the network Active queue management (AQM) algorithms play an important role in ensuring network stability RED (Random Early Detection) is the first dynamic queue management technique implemented in TCP/IP networks for congestion avoidance control RED is based on comparing the average queue length with lower and upper thresholds to mark or discard packets RED strategies have been introduced with the adjustment of parameters of threshold, average queue size to obtain better network performance In this paper, the author proposes an improved RED algorithm called TqRED (Threshold queue RED) to address the limitation of RED Through the evaluation simulation on the NS2 simulator, the author found that TqRED gives better results than RED in terms of packet loss, average queue delay, and average throughput NGHIÊN CỨU, NÂNG CAO HIỆU NĂNG MẠNG SỬ DỤNG PHÁT HIỆN SỚM NGẪU NHIÊN (RED) BẰNG CÁCH KẾT HỢP TINH CHỈNH NGƯỠNG DƯỚI VÀ KÍCH THƯỚC HÀNG ĐỢI TRUNG BÌNH Vũ Văn Diện Trường Đại học Công nghệ thông tin Truyền thơng – ĐH Thái Ngun THƠNG TIN BÀI BÁO Ngày nhận bài: 12/7/2022 Ngày hoàn thiện: 05/8/2022 Ngày đăng: 05/8/2022 TỪ KHĨA Quản lý hàng đợi động Tắc nghẽn Kích thước hàng đợi trung bình RED Ngưỡng TĨM TẮT Internet mong đợi hỗ trợ nhiều ứng dụng tốt chẳng hạn ứng dụng đa phương tiện với băng thông giới hạn, yêu cầu độ trễ tỉ lệ gói thấp Do đó, yêu cầu đặt cần có chế để kiểm soát tắc nghẽn mạng Các thuật toán quản lý hàng đợi động (AQM-Active queue management) đóng vai trị quan trọng để đảm bảo ổn định mạng RED (Random Early Detection) kỹ thuật quản lý hàng đợi động triển khai mạng TCP/IP để điều khiển tránh tắc nghẽn RED dựa việc so sánh chiều dài trung bình hàng đợi với ngưỡng ngưỡng để đánh dấu loại bỏ gói tin Các chiến lược RED đưa với hiệu chỉnh tham số ngưỡng, kích thước hàng đợi trung bình để thu hiệu mạng tốt Trong báo này, tác giả đề xuất thuật tốn RED cải tiến có tên gọi TqRED (Threshold queue RED) để giải hạn chế RED Qua mô đánh giá mô NS2, tác giả thấy TqRED cho kết tốt RED xét tỉ lệ gói, độ trễ hàng đợi trung bình thơng lượng trung bình DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.6253 * Email: vvdien@ictu.edu.vn http://jst.tnu.edu.vn 145 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(11): 145 - 152 Giới thiệu Internet xây dựng dựa IP để cung cấp dịch vụ vận chuyển liệu cho người dùng đầu cuối sử dụng giao thức TCP UDP Internet phát triển nhanh chóng năm qua, kéo theo tăng lên tắc nghẽn xảy mạng Khi tắc nghẽn xảy hiệu mạng giảm Tắc nghẽn mạng phát nhớ đệm đầy gói tin đến sau bị loại bỏ (drop), thơng lượng mạng giảm Tắc nghẽn mạng vấn đề ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ (QoS) mạng IP [1] Số gói tin bị mất, trễ truyền thơng lượng trung bình vấn đề mạng Giảm tỉ lệ gói, trễ tăng thơng lượng trung bình mục tiêu quan trọng kỹ thuật quản lý hàng đợi khác để cải thiện chất lượng, dịch vụ mạng TCP giao thức tầng giao vận sử dụng phổ biến Internet Đây giao thức tin cậy, hướng kết nối Nó cung cấp chế ngăn ngừa điều khiển tắc nghẽn mạng Khi sử dụng, TCP sử dụng số kỹ thuật để đạt hiệu mạng cao tránh tắc nghẽn [2], [3] Để xử lý vấn đề tắc nghẽn mạng, có nhiều thuật toán đề xuất Drop Tail chiến lược hàng đợi động (AQM) Trong đó, Drop Tail xử lý gói tin hàng đợi theo nguyên tắc FIFO (First In First Out), hàng đợi bị đầy gói tin đến sau bị Các chiến lược hàng đợi động chiến lược sử dụng để thay cho Drop Tail định tuyến (Router) AQM cảm nhận tắc nghẽn xảy đủ sớm loại bỏ gói tin dựa xác suất ngẫu nhiên, không dựa vào hàng đợi đầy drop gói tin Từ đó, Router thông báo cho nút nguồn điều chỉnh tốc độ phát thay đồng loạt giảm kích thước cửa sổ xuống, dẫn đến làm giảm số gói tin bị tăng thơng lượng trung bình mạng Có nhiều chiến lược quản lý hàng đợi động đề xuất từ RED, ARED, ERED,… DyRED Chiến lược RED gốc đề xuất Floyd Jacobson [4] RED tránh tắc nghẽn sớm cách sử dụng tham số avg cho biết kích thước hàng đợi trung bình Tham số avg tính tốn dựa trọng số hàng đợi wq, kích thước hàng đợi avg trước Sau đó, lấy avg để so sánh với ngưỡng (lower thresh) ngưỡng (upper thresh) để đưa định xử lý gói tin Nếu avg nhỏ ngưỡng khơng loại bỏ gói tin Nếu avg nằm ngưỡng ngưỡng gói tin bị loại bỏ theo xác suất tính dựa avg, ngưỡng ngưỡng Cịn avg lớn ngưỡng loại bỏ gói tin Bằng việc phát tắc nghẽn sớm, RED cho thấy ưu điểm so với Drop Tail việc làm giảm số gói tin bị mất, giảm trễ truyền tăng thơng lượng trung bình Tuy nhiên, lưu lượng mạng tăng đột biến RED lại tỏ không hiệu việc cải thiện hiệu mạng [5] - [9] Trong nghiên cứu này, tác giả đưa phương pháp để cải thiện hiệu mạng nêu Phát sớm ngẫu nhiên (RED) Thuật toán RED [4] chiến lược đề xuất số chiến lược quản lý hàng đợi động Nó sử dụng để điều khiển tránh tắc nghẽn liệu định tuyến cách kiểm tra độ dài trung bình hàng đợi với gói liệu đến định đánh dấu loại bỏ gói liệu đến với xác suất tăng dần độ dài trung bình hàng đợi vượt giá trị ngưỡng xác định RED có khả chống tượng nút nguồn đồng loạt giảm kích thước cửa sổ, trì khả đạt thông lượng cao qua hàng đợi RED, độ trễ thấp, với việc đối xử công kết nối TCP qua hàng đợi Ý tưởng đằng sau RED là, với gói tin đến định tuyến, kích thước hàng đợi trung bình avg tính tốn sử dụng lọc thơng thấp trường hợp hàng đợi trống hàng đợi khơng trống Sau đó, avg tính tốn đem so sánh với ngưỡng (ngưỡng minth ngưỡng maxth) đệm Router để định loại bỏ gói tin Các giá trị ngưỡng cố định, mô đánh giá hiệu suất RED [4], [5], nhóm tác giả lấy maxth = Minth http://jst.tnu.edu.vn 146 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(11): 145 - 152 RED gồm giải thuật tách biệt: Tính kích thước hàng đợi trung bình tính xác suất loại bỏ gói tin Kích thước hàng đợi trung bình tính tốn dựa kích thước hàng đợi thời q, trọng số hàng đợi kích thước hàng đợi trung bình trước theo cơng thức sau: avg = (1 – wq ).avg + wq.q (1) Giải thuật xác định mức độ bùng nổ cho phép hàng đợi gateway Tính tốn xác suất loại bỏ gói tin theo công thức sau [6]: { Ở đây, maxp : giá trị lớn cho pb Giải thuật sử dụng để tính tốn đưa định loại bỏ gói tin dựa vào mức độ tắc nghẽn thời Mục đích để có cơng việc đánh dấu gói tin khoảng thời gian nhau, để tránh sai lệch tránh tượng nút nguồn đồng thời giảm kích thước cửa sổ, để kiểm sốt kích thước hàng đợi trung bình Giải thuật tổng quát RED gateway [4] mơ tả sau: For Với gói tin đến Tính tốn kích thước hàng đợi trung bình avg if minth avg < maxth Tính tốn xác suất pa Với xác suất pa Đánh dấu gói tin đến else if maxth avg Đánh dấu loại bỏ gói tin đến else Chấp nhận gói tin đến RED giải vấn đề phát sớm tắc nghẽn, tăng hiệu suất sử dụng đường truyền, tránh đồng toàn cục RED có biến thể có xu hướng kiểm sốt độ trễ hàng đợi trung bình, trì hiệu suất sử dụng đường truyền cao, giảm tỉ lệ gói tin bị mất, giảm đồng tồn cục kết nối bùng nổ 2.1 Adaptive RED (ARED) ARED làm cho số tin bị khác biệt trễ hàng đợi mức tối thiểu việc trì avg khơng vượt q trung bình cộng ngưỡng ngưỡng ARED có xác suất drop gói tin 1% 50% [2] 2.2 Enhanced RED (ERED) Một thuật toán cải tiến khác RED ERED [3] ERED tập trung vào việc thay đổi kích thước hàng đợi trung bình để cải thiện hiệu mạng Nó sử dụng hai tham số để thay đổi giá trị avg Việc tính tốn avg tương ứng với việc so sánh kích thước cửa sổ thời với ngưỡng ngưỡng Nếu kích thước cửa sổ thời nhỏ ngưỡng lớn ngưỡng tiến hành tinh chỉnh avg sử dụng tham số Trong mô phỏng, đánh giá, nhóm tác giả lựa chọn giá trị cho hai tham số 1.1 ERED làm giảm avg so với RED, từ biên độ chiều dài hàng đợi trung bình ERED lớn so với RED số gói tin bị giảm 2.3 Enhanced Random Early Detection (ENRED) Alshimaa cộng đề xuất ENRED [6] ENRED sử dụng tham số khác bên cạnh trọng số hàng đợi wq, gọi hàng đợi mục tiêu qt (target queue) Tham số qt http://jst.tnu.edu.vn 147 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(11): 145 - 152 xác định hiệu kích thước hàng đợi thời trung bình cộng ngưỡng ngưỡng Cịn kích thước hàng đợi trung bình tính theo cơng thức sau: avg = qt(1 – wq) +q.(qt-wq) (3) ENRED làm giảm kích thước hàng đợi trung bình RED, từ dẫn đến làm giảm độ trễ hàng đợi giảm số gói tin bị 2.4 UTRED Một nghiên cứu khác tập trung vào phần hiệu chỉnh xác suất loại bỏ gói tin có tên gọi UTRED [7] Thay sử dụng ngưỡng: ngưỡng ngưỡng dưới, UTRED sử dụng ngưỡng là: Ngưỡng trên, ngưỡng Uth (Upper Threshhold RED) Nếu kích thước hàng đợi trung bình lớn ngưỡng trao đổi giá trị maxth Uth, tính xác suất loại bỏ gói tin UTRED cho hiệu mạng tốt so với RED xét thơng lượng, tỉ lệ gói tin, số gói tin nhận bị [7], [8] 2.5 DyRED Một chiến lược khác đề xuất Danladi cộng sự, có tên gọi DyRED DyRED kế thừa gần nguyên RED, có thay đổi nhỏ nằm việc tinh chỉnh ngưỡng Khi giá trị avg nằm khoảng ngưỡng ngưỡng tinh chỉnh lại ngưỡng dựa kích thước hàng đợi trung bình, việc tinh chỉnh cần đảm bảo trễ hàng đợi đủ nhỏ DyRED cho hiệu tốt RED xét tham số hiệu mạng như: Thông lượng lớn tỉ lệ gói nhỏ trường hợp: Tắc nghẽn nhẹ, tắc nghẽn trung bình tắc nghẽn nặng [9] Phương pháp nâng cao hiệu mạng đề xuất Phương pháp đề xuất mở rộng RED [10] – [14] TqRED kết hợp tinh chỉnh ngưỡng kích thước hàng đợi trung bình để điều khiển tắc nghẽn nhớ đệm Router trạng thái sớm trước nhớ đệm bị đầy Mục đích phương pháp đề xuất nhằm làm tăng thơng lượng trung bình, làm giảm độ trễ hàng đợi trung bình giảm tỉ lệ gói tin trường hợp tắc nghẽn là: tắc nghẽn nhẹ, tắc nghẽn nghiêm trọng TqRED mở rộng RED cách kết hợp tinh chỉnh ngưỡng dựa kích thước hàng đợi trung bình avg tính tốn lại avg đem kích thước hàng đợi so sánh với ngưỡng Nó tính tốn kích thước hàng đợi trung bình có gói tin đến dựa kích thước hàng đợi avg tính tốn trước Ta tinh chỉnh ngưỡng kích thước hàng đợi trung bình theo biểu thức sau: avg = (1 – wq ).avg/u + wq.q , với u > (4) minth = v.avg , với v > (5) Trong đó, u v lựa chọn hợp lý để đạt độ trễ hàng đợi trung bình nhỏ Mỗi có gói tin đến, tùy theo hàng đợi khơng trống hay trống mà tính kích thước hàng đợi trung bình Sau đó, đem so sánh avg với hai ngưỡng nhớ đệm Router để xác định mức độ tắc nghẽn hàng đợi Nếu avg nhỏ ngưỡng ta tính tốn lại avg tinh chỉnh ngưỡng gọi thực thi RED Còn avg lớn ngưỡng gọi thực thi RED thuật tốn gốc, tức avg lớn ngưỡng loại bỏ gói tin với xác xuất 1, cịn avg nằm ngưỡng ngưỡng tính xác suất loại bỏ gói tin thực loại bỏ gói tin theo xác suất vừa tính Phương pháp đề xuất TqRED mô tả chi tiết sau: http://jst.tnu.edu.vn 148 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(11): 145 - 152 Khởi tạo: avg = 0; count = -1 for gói tin đến Tính kích thước hàng đợi trung bình avg if hàng đợi khơng rỗng avg = (1 - wq).avg + wq.q if (avg < minth) avg = (1 – wq ).avg/u + wq.q else: m = f(time - q_time) avg = (1 - wq)m.avg if minth avg < maxth count++ Tính xác suất : Với xác suất : Đánh dấu gói tin đến; count = else if maxth avg : Đánh dấu gói tin đến; count = else: count = -1 ; minth = v.avg Khi hàng đợi trở lên rỗng : q_time = time Trong đó: q_time: điểm bắt đầu hàng đợi rỗng count: số lượng gói đến sau gói cuối bị đánh dấu time: thời điểm pa: Xác suất đánh dấu gói tin thời f(t): Hàm tuyến tính thời gian t Mơ đánh giá hiệu mạng 4.1 Môi trường mô Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành mô RED phương pháp đề xuất TqRED sử dụng công cụ mô mạng NS-2 Sơ đồ (topology) mạng thiết kế hình Hình Sơ đồ topology mạng mô Băng thông độ trễ liên kết 30 Mbps ms, trừ liên kết R-S5 có băng thơng độ trễ Mbps 30 ms Kích thước hàng đợi liên kết R-S5 50 gói tin Liên kết song công nút R S5 sử dụng kiểu hàng đợi RED TqRED, wq = 0.002 Ngồi tham số băng thơng, độ trễ, kích thước hàng đợi tham số khác thời gian tuôn lưu lượng mạng thời gian ngừng tuôn, thời gian mô phỏng,… phải đảm giống mô so sánh http://jst.tnu.edu.vn 149 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(11): 145 - 152 4.2 Số gói tin bị loại bỏ Tỉ lệ gói tin (drop) xác định tổng số tin bị chia cho tổng số gói tin đến Số gói tin bị loại bỏ xác định hai trường hợp tương ứng với hai mức độ tắc nghẽn khác mạng 4.2.1 Trường hợp 1: Tắc nghẽn nhẹ Các giá trị tổng số gói tin đến tổng số gói tin bị loại bỏ (drop) hai chiến lược trường hợp tắc nghẽn nhẹ thể Bảng Bảng So sánh gói tin bị drop trường hợp tắc nghẽn nhẹ Tổng số gói tin đến 287340 287090 290098 287596 289240 Chiến lược RED Tổng số gói Tỉ lệ % gói tin bị drop tin bị drop 1635 0,569 1736 0,605 1693 0,584 1692 0,588 1697 0,587 Tổng số gói tin đến 290442 292058 294146 290462 294098 Chiến lược TqRED Tổng số gói Tỉ lệ % gói tin bị drop tin bị drop 1018 0,350 1016 0,347 1009 0,343 993 0,341 1073 0,365 4.2.2 Trường hợp 2: Tắc nghẽn nghiêm trọng Các giá trị tổng số gói tin đến tổng số gói tin bị drop hai chiến lược trường hợp tắc nghẽn nghiêm trọng thể Bảng Bảng So sánh gói tin bị drop trường hợp tắc nghẽn nghiêm trọng Tổng số gói tin đến 345438 346076 345044 345580 345334 Chiến lược RED Tổng số gói Tỉ lệ % gói tin bị drop tin bị drop 4011 1,158 4011 1,159 3989 1,156 4022 1,164 4403 1,275 Tổng số gói tin đến 338526 337130 334320 334306 337744 Chiến lược TqRED Tổng số gói Tỉ lệ % gói tin bị drop tin bị drop 2256 0,666 2254 0,669 2203 0,659 2205 0,659 2257 0,668 Trong trường hợp tắc nghẽn nghiêm trọng, số gói tin bị drop TqRED giảm nhiều so với RED với tỉ lệ giảm 40% Còn trường hợp nhẹ tổng phát gói tin TqRED lớn so với RED, số gói tin bị drop nhỏ nhiều so với RED Lý TqRED thực giảm giá trị avg thấy nhỏ ngưỡng Đây trường hợp mà gói tin khơng bị loại bỏ 4.3 Trễ hàng đợi trung bình gói tin Trễ hàng đợi trung bình xác định tổng độ trễ gói tin hàng đợi chia cho số gói tin vào hàng đợi Nó xác định hai trường hợp: Tắc nghẽn nhẹ tắc nghẽn nghiêm trọng Kết so sánh thu thập thể hình hình Trong hai trường hợp, độ trễ hàng đợi trung bình TqRED nhỏ so với RED: Với tắc nghẽn nhẹ 13,8%, với tắc nghẽn nghiêm trọng 12% Tắc nghẽn nghiêm trọng độ trễ hàng đợi trung bình gói tin lớn http://jst.tnu.edu.vn 150 Email: jst@tnu.edu.vn 227(11): 145 - 152 TNU Journal of Science and Technology Trễ hàng đợi trung bình gói tin tắc nghẽn nhẹ Avg_Queue_Delay (ms) 0,032 0,031 0,03 0,029 0,028 0,027 0,026 0,025 0,024 RED TqRED Các thuật tốn Hình So sánh độ trễ hàng đợi trung bình gói tin trường hợp tắc nghẽn nhẹ Avg_Queue_Delay(ms) Trễ hàng đợi trung bình gói tin tắc nghiêm trọng 0,044 0,042 0,04 0,038 0,036 0,034 RED TqRED Các thuật tốn Hình So sánh độ trễ hàng đợi trung bình gói tin trường hợp tắc nghẽn nghiêm trọng 4.4 Thông lượng trung bình Avg_Throughput(Kbp s) Thơng lượng trung bình xác định tổng kích thước gói tin nhận chia cho hiệu thời gian nhận gói tin cuối trừ thời gian nhận gói tin Kết so sánh thu thập thể hình Thơng lượng trung bình 1.320,000 1.300,000 1.280,000 1.260,000 RED TqRED Các thuật tốn Hình So sánh thơng lượng trung bình TqRED RED Thơng lượng trung bình TqRED lớn so với RED 1,8% Có kết kiểm tra mà avg nhỏ minth ta lại điều chỉnh minth lớn hơn, avg nhỏ http://jst.tnu.edu.vn 151 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(11): 145 - 152 Kết luận Bài báo đề xuất nâng cao hiệu mạng với TqRED kết hợp hiệu chỉnh ngưỡng kích thước hàng đợi trung bình Thơng qua mơ đánh giá, ta thấy TqRED cho kết tốt RED xét tham số hiệu tỉ lệ gói, trễ hàng đợi trung bình gói tin thơng lượng trung bình Từ đó, TqRED nâng cao đáng kể hiệu hệ thống mạng TÀI LIỆU THAM KHẢO/ REFERENCES [1] S B Danladi and F U Ambursa, “DyRED: An Enhanced Random Early Detection Based on a new Adaptive Congestion Control,” 15th International Conference on Electronics Computer and Computation, Abuja, Nigeria, 2019 [2] R J La, P Ranjan, and E H Abed, “Analysis of Adaptive Random Early Detection (ARED), Networking,” IEEE/ACM Transaction, vol 12, pp 10791092, 2004 [3] D Que, Z Chen, and B Chen, “An Improvement Algorithm Based on RED and Its Performance Analysis,” 9th International Conference on Signal Processing, Beijing, China, 2008 [4] S Floyd and V Jacobson, “Random Early Detection Gateways for Congestion Avoidance,” IEEE/ACM Transactions on Networking, vol 1, no 4, pp 397-413, August 1993 [5] M Khatari and G Samara, “Congestion Control Approach based on Effective Random Early Detection and Fuzzy Logic,” MAGNT Research Report, Jordan, 2015 [6] A H Ismail, A EL-Sayed, I Z Morsi, and Z Elsaghir, “Enhanced Random Early Detection (ENRED),” International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), vol 92, no 9, pp 20-24, April 2014 [7] R Sharma and G Dixit, “Experimental study of RED Performance by regulating Upper Threshold Parameter,” International Journal of Computer Science and Information Technologies, vol 5, no 5, pp 6202-6204, 2014 [8] A M Alkharasani, M Othman, A Abdul, and K Y Lun, “An Improved Quality of Service Performance Using RED’s Active Queue Management Flow Control in Classifying Networks,” IEEE Access, vol 5, pp 24467 - 24478, 2017 [9] H P Uguta and L N Onyejegbu, “An Intelligent Fuzzy Logic System for Network Congestion Control,” Circulation in Computer Science, vol 2, no 11, pp 23-30, December 2017 [10] K K Chandulal, “A Survey on Red Queue Mechanism for Reduce Congestion in Wireless Network,” International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), vol 5, no 1, pp 99-103, 2018 [11] M M Abualhaj, A A Abu-Shareha, and M M Al-Tahrawi, “FLRED: an efficient fuzzy logic based network congestion control method,” Neural Computing and Applications, vol 30, no 3, pp 925-935, November 2016 [12] L M A Sup, R M de Moraes, and A Bauchspiess, "Explicit non-congestion notification: A new AQM approach for TCP networks," 13th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC), Valencia, Spain, 2017 [13] J Song and Z Zhixue, "Research on the Improvement of RED Algorithm in Network Congestion Control," Applied Mechanics and Materials, vol 713, pp 2471-2477, 2015 [14] Z Yuhong, M Zhonggui, Z Xuefeng, and T Xuyan, "An Improved Algorithm of Nonlinear RED Based on Membership Cloud Theory," Chinese Journal of Electronics, vol 26, no 3, pp 538-543, May 2017 http://jst.tnu.edu.vn 152 Email: jst@tnu.edu.vn ... biệt: Tính kích thước hàng đợi trung bình tính xác suất loại bỏ gói tin Kích thước hàng đợi trung bình tính tốn dựa kích thước hàng đợi thời q, trọng số hàng đợi kích thước hàng đợi trung bình trước... xuất nâng cao hiệu mạng với TqRED kết hợp hiệu chỉnh ngưỡng kích thước hàng đợi trung bình Thơng qua mơ đánh giá, ta thấy TqRED cho kết tốt RED xét tham số hiệu tỉ lệ gói, trễ hàng đợi trung bình. .. hàng đợi trung bình avg tính tốn lại avg đem kích thước hàng đợi so sánh với ngưỡng Nó tính tốn kích thước hàng đợi trung bình có gói tin đến dựa kích thước hàng đợi avg tính tốn trước Ta tinh chỉnh