Mô hình kết hợp logic mờ và giải thuật di truyền cho bài toán quán lý hàng đợi tích cực trên mạng TCP/IP

 TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN PHƢƠNG HUY MÔ HÌNH KẾT HỢP LOGIC MỜ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN CHO BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/IP LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Hà Nội – Năm 2014  TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN PHƢƠNG HUY MÔ HÌNH KẾT HỢP LOGIC MỜ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN CHO BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/IP  02.08 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG  1. PGS. TS. Lê Bá Dũng 2. PGS. TS. Nguyễn Chấn Hùng Hà Nội – Năm 2014 i 1. LỜI CAM ĐOAN “Mô hình kết hợp logic mờ và giải thuật di truyền cho bài toán quản lý hàng đợi tích cực trên mạng TCP/IP”   Các s liu trong luc s dng là trung thc, mt phc công b trên các tp chí khoa hc chuyên ngành vi s ng ý và cho phép cng tác gi. Phn còn lc ai công b trong bt k công trình nào khác. 14 tháng 1 4 án Nguyễn Phƣơng Huy ii 2. LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày t lòng bin PGS.TS.  - Vin công ngh thông tin và PGS.TS. Nguyn Chn Hùng - B môn H thng vin thông - Vin n t Vin thông - i hc Bách Khoa Hà Nng dn, to mu kin thun li, giúp tôi thc hin và hoàn thành lun án này. Tôi xin trân trng c PGS.TS.  cùng các thy cô giáo trong b môn H thng vin thông - Vin t Vin thông - i hc Bách khoa Hà ni  tu ki tôi trong thi gian tôi tham gia sinh hot khoa hc ti b môn. c gi li ct ti Ban giám hii hc K thut công nghip - i hc Thái nguyên, các anh ch, bng nghip b môn n t vin thông, n t, i hc K thut công nghip  t qua m hoàn thành tt công vic nghiên cu ca mình. Tôi bi          ng viên, to u kin thun li nh tôi có th hoàn thành bn lun án. 14 tháng 01 4  Nguyễn Phƣơng Huy iii 3. MỤC LỤC L i LI C ii MC LC iii DANH MC CÁC KÝ HIU VÀ CH VIT TT viii DANH MC CÁC HÌNH  TH xi DANH MC CÁC BNG BIU xiv M U 1 I TÍCH CC TRÊN MNG TCP/IP 7 1.1. Gii thi 7 1.2. Mu khin tc nghn 7 1.2.1. Truyn s liu trên mng TCP/IP 7 1.2.2. Các gii thuu khin tc nghn theo giao thc TCP 8 1.2.2.1. Giao thc TCP 8 1.2.2.2. Mt s thut ng 9 1.2.2.3. Các gii thut tránh tc nghn trên mng TCP/IP 10 1.3. Qun thng (th ng) 12 1.4. Qui tích cc 12 1.4.1. Khái nim qui tích cc 12 1.4.2. Phân loi tích cc 13 1.5. Hin trng nghiên cp cn bài toán AQM trong các nghiên c 14 1.5.1. a trên chii 14 1.5.1.1. c nghn rõ ECN 14 1.5.1.2.  hy b sm ngu nhiên RED 15 1.5.1.3.  hu b sm ngu nhiên theo trng s WRED 16 1.5.1.4. Gii thut loi b ngu nhiên sm thích nghi 17 1.5.1.5. Gii thut loi b ngu nhiên sng - Dynamic RED 18 iv 1.5.1.6. Gii thut loi b ngu nhiên sm nh hóa 18 1.5.1.7. Phát hin sm ngu nhiên cân bng FRED 19 1.5.2. Qui tích cc da trên t n 20 1.5.2.1. Gii thut BLUE 21 1.5.2.2. Gii thut SFB 21 1.5.2.3. Gii thut phát hin sm da trên cân bng chn lc SFED 22 1.5.2.4. Gii thui o thích nghi AVQ 23 1.5.2.5. Gii thui o thích nghi nâng cao 24 1.5.2.6. Gii thut Yellow 24 1.5.2.7. B u khin tích phân t l (Proportional Integral-PI) 24 1.5.3. Các gii thut AQM da trên s kt hp gi i và kim soát n 25 1.5.3.1. u ng 25 1.5.3.2. Gii thut b m o nh hóa (SVB) 26 1.5.3.3. Gii thut AQM di và trng thái ti 27 1.5.3.4. Gii thut Raq 27 1.5.4. Mt s gii thut AQM ng dng logic m 27 1.6. Mt s v ln còn tn ti vi bài toán AQM 29 1.7. La chp cn bài toán trong lun án 31 1.8. Tng k 32 T HP DI TRUYN M VÀ NG DNG 33 2.1. Gii thi 33 2.2. Tng quan v tính toán mm 33 2.3.  toán hc ca logic m 34 2.3.1. Tp m 34 2.3.2. Các phép toán trên tp m 35 2.3.3. Lut nu thì m 37 2.3.4. Suy din m 38 2.3.5. Mt s mô hình suy lun m 41 2.4. Gii thut di truyn 43 v 2.4.1. Gii thiu 43 2.4.2. c quan trng trong vic áp dng gii thut di truyn 44 2.4.3. Các phép toán ca gii thut SGA 45 2.4.4.  toán hc ca GA 46 2.4.4.1. Các khái nim và ký hiu 46 2.4.4.2. nh lý gi 46 2.4.5.  xut gii thut di truyn ci tin MGA 48 2.4.5.1. Mã hoá 49 2.4.5.2. Hàm thích nghi 50 2.4.5.3. Lai to 51 2.4.5.4. t bin 51 2.4.5.5. ánh giá 52 2.5. Hin trng nghiên ct hp GA vi FL 53 2.5.1. Nn tng ca vic kt hp 53 2.5.2. Phân loi k thut kt hp 54 2.6.  xut mô hình kt hp di truyn m cho các bài toán AQM 56 2.6.1. H u khin di truyn m cho bài toán AQM 56 2.6.2. Xây dng b u khin m cho bài toán AQM 57 2.6.3. Chnh b u khin m cho bài toán AQM bng MGA 59 2.7. Tng k 61 N M CHO BÀI TOÁN CI TIN GII THUT RED_AQM 63 3.1. Gii thi 63 3.2. Xây dng h m cho bài toán RED_AQM 64 3.2.1. nh các yu t u vào và ra ca b u khin m AQM 64 3.2.2. To m các hàm liên thuc m cho mu ra 66 3.2.2.1. Mô t các bin ngôn ng 66 3.2.2.2. La chn hàm liên thuc 67 3.2.3. Xây d quy tc suy din m mà h thng s hong theo 68 3.2.4. Quyng s c thc hin cho mi lut 70 vi 3.2.5. Kt hp các lut và gii m  u ra. 70 3.2.6. Ví d minh ha tính toán u khin 72 3.3. Gii thut di truyn m cho AQM 73 3.3.1.  h thng di truyn m RED  AQM 73 3.3.2. t các phép toán di truyn 73 3.3.3. Xây dng phn mm mô phng 75 3.4. nh ca các gii thut AQM trên mng TCP/IP 80 3.4.1. ng hng v hành vi ca TCP 80 3.4.2. H thu khin AQM 81 3.4.3. Phân tích s nh ca gii thut AQM 83 3.4.4. nh hóa luu khin AQM 85 3.4.5. Kim chng tính nh ca gii thut AQM qua mô phng Matlab 85 3.5.  hong ca gii thut FUZZGA 89 3.6. Tng k 95 N M CHO BÀI TOÁN CI TIN GII THUT REM_AQM 97 4.1. Gii thi 97 4.2. Nhc li gii thut REM 97 4.3. H m cho bài toán ci tin gii thut REM 98 4.4. Gii thut di truyn ci tin MGA cho chnh h m REM 101 4.5. Mô phi thut FGREM trên mc nghn 106 4.5.1. La chn các tham s mô phng 106 4.5.2. i c 107 4.5.3. T ng c 110 4.5.4. ng ca tr  111 4.5.5. ng ca thông s t 113 4.6. Mô phng và ánh giá gii thut FGREM vi mng  tc nghn 114 4.6.1. Cu trúc mng mô phng 114 4.6.2. nh ng ca lu lng ti và tc  áp ng 115 4.6.3. ng ca tr  119 vii 4.7. Tng k 120 KT LUN VÀ NG PHÁT TRIN 122 DANH MC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG B CA LUN ÁN 124 TÀI LIU THAM KHO 125 PH LC A 131 PH LC B 132 4. viii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt ACK Acknowledgement  AI Artificial Intelligence  AIMD Additive Increase Multiplicative- Decrease ng gim nhân AQM Active Queue Management Qui tích cc ARED Adaptive Random Early Detection Phát hin sm ngu nhiên thích nghi AVQ Adaptive Virtual Queue Gii thut i o thích nghi CE Congestion Experienced Ch th tc nghn CWND Congestion Window Ca s tc nghn DRED Dynamic Random Early Detection     DT Drop Tail  loi b cui hàng DVP Droping Probability Xác sut loi b gói EAVQ Enhanced Adaptive Virtual Queue Gii thut i o thích nghi nâng cao ECN Explicit Congestion Notification Thông báo tc nghn rõ ràng ES Expert System  FGREM Fuzzy Genetic Random Exponential Marking     FIFO First In First Out i phc v theo kiu c FIS Fuzzy Inference System  [...]... mạng TCP/IP Mục đích cụ thể của luận án là sử dụng mô hình kết hợp di truyền mờ nhằm giải quyết hai bài toán AQM khác nhau: - Kết hợp MGA với FL ứng dụng cho bài toán AQM dựa trên chiều dài hàng đợi (cải tiến thuật toán RED) - Kết hợp MGA và FL ứng dụng cho bài toán AQM dựa trên sự kết hợp chiều dài hàng đợi và tốc độ lƣu lƣợng đến (cải tiến thuật toán REM) Phƣơng pháp sử dụng mô hình kết hợp kể trên. .. [5],[51] Để giải quyết bài toán AQM, ba phƣơng pháp truyền thống đƣợc biết đến là quản lý hàng đợi dựa trên chiều dài hàng đợi (đại di n tiêu biểu là giải thuật loại bỏ gói ngẫu nhiên sớm - Random Early Discard - RED), quản lý hàng đợi dựa trên tốc độ lƣu lƣợng đến (mà đại di n là giải thuật Blue) và quản lý hàng đợi dựa trên sự kết hợp cả chiều dài và tốc độ lƣu lƣợng đến (điển hình là giải thuật đánh... hệ di truyền mờ Giải thuật này đã đƣợc sử dụng trong các công trình đã công bố nhƣ [1], [3], [4] - Đƣa ra mô hình kết hợp của MGA với FL ứng dụng cho bài toán AQM dựa trên chiều dài hàng đợi trên mạng viễn thông Các kết quả cũng đã đƣợc công bố trên các công trình [1], [8] - Đề xuất mô hình kết hợp MGA với FL và khảo sát trên bài toán AQM dựa trên cả chiều dài hàng đợi và tốc độ lƣu lƣợng đến Các kết. .. tổng kết đƣợc tính cần thiết của việc kết hợp, các phƣơng thức kết hợp, tóm tắt một số ví dụ minh họa và đƣa ra lớp bài toán thích ứng đối với từng mô hình kết hợp) 4 3- Đề xuất các giải thuật MGA cải tiến hoạt động của SGA trong các mô hình kết hợp Chứng minh hiệu quả của MGA qua phân tích toán học cũng nhƣ mô phỏng 4- Ứng dụng mô hình kết hợp của FL với MGA cho bài toán AQM dựa trên chiều dài hàng đợi. .. RED và FUZZGA-AQM 91 Hình 3.22 Hiệu suất quản lí hàng đợi của RED và FUZZGA 91 Hình 3.23 Cấu hình mạng cho mô phỏng [21] .93 Hình 3.24 Tình trạng hàng đợi của FPI và PI [21] 94 Hình 3.25 Tình trạng hàng đợi của FUZZGA và PI .94 Hình 4.1 Hệ mờ cho bài toán REM AQM .98 Hình 4.2 Các hàm liên thuộc cho đầu vào mờ Pr (kT ) 100 Hình 4.3 Các hàm liên thuộc cho đầu vào mờ. .. luận án là FL và GA Phần tiếp theo của chƣơng sẽ cập nhật, phân loại và đánh giá một số mô hình kết hợp của GA với FL đƣợc giới thiệu cho đến nay Phần cuối chƣơng sẽ đề xuất giải thuật MGA nhằm rút ngắn thời gian hội tụ của quá trình tìm kiếm Trên cơ sở đó đƣa ra mô hình kết hợp MGA và FL áp dụng cho cải tiến các bài toán AQM  Chương 3: Mô hình di truyền mờ cho bài toán cải tiến giải thuật RED_AQM... 2.4 Mô hình suy luận mờ với một luật-một tiền đề .39 Hình 2.5 Mô hình suy luận mờ một luật-nhiều tiền đề 40 Hình 2.6 Mô hình suy luận mờ hai luật hai tiền đề 40 Hình 2.7 Mô hình suy di n mờ Mamdani 42 Hình 2.8 Mô hình mờ Sugeno 42 Hình 2.9 Mô hình suy luận mờ Tsukamoto .43 Hình 2.10 Cấu trúc MGA tổng quát 49 Hình 2.11 Quá trình lai tạo .51 Hình. .. dụng mô hình kết hợp GA và FL cho các bài toán ra quyết định Tuy nhiên, các công trình này vẫn sử dụng giải thuật di truyền đơn giản (Simple Genetic Algorithm - SGA) đƣợc đề xuất bởi Holland [22] Giải thuật SGA vẫn cần đƣợc cải tiến nhằm giảm thiểu hơn nữa thời gian tính toán sao cho có thể phù hợp với các ứng dụng thực tế Xuất phát từ phân tích trên, luận án đƣa ra mô hình kết hợp giải thuật di truyền. .. thông qua các kết quả mô phỏng bằng phần mềm NS2  Chương 4: Mô hình di truyền mờ cho bài toán cải tiến giải thuật REM_AQM Trên cơ sở các kết quả đạt đƣợc trong chƣơng 3, chƣơng này luận án tiếp tục phân tích việc ứng dụng hệ di truyền mờ cải tiến giải thuật REM_AQM Do tính ổn định 5 đã đƣợc phân tích trong chƣơng 3, nội dung chủ yếu của chƣơng 4 là tập trung vào phân tích các kết quả mô phỏng trên NS2... hoạt động của mạng TCP/IP đơn tắc nghẽn cũng nhƣ đa tắc nghẽn Với nội các dung trên, luận án được bố cục thành bốn chương cụ thể như sau:  Chương 1: Bài toán quản lý hàng đợi tích cực trên mạng TCP/IP - Phần đầu chƣơng sẽ tổng kết một số nguyên tắc hoạt động chính của mạng TCP/IP, từ đó làm rõ tầm quan trọng của bài toán quản lý hàng đợi tích cực trong vấn đề điều khiển tắc nghẽn trên mạng TCP/IP Phần