NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN CƠ CHẾ ĐIỀU KHIỂN TẠI CÁC NÚT MẠNG

ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC NGUYỄN KIM QUỐC NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN CƠ CHẾ ĐIỀU KHIỂN TẠI CÁC NÚT MẠNG CHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MÃ SỐ: 62.48.01.01 TÓM TĂT LUẬN ÁN TIẾN SĨ MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS TS NGUYỄN THÚC HẢI PGS TS VÕ THANH TÚ HUẾ, 2015 Công trình hoàn thành tại: Trường Đại học Khoa học – Đại học Huế Người hướng dẫn khoa học: GS TS Nguyễn Thúc Hải PGS TS Võ Thanh Tú Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ Hội đồng chấm luận án cấp Đại học Huế, họp tại: ………………………………………………………………………… Vào hồi … … ngày … tháng … năm ………… Có thể tìm hiểu luận án tại: Thư viện Quốc gia Hà Nội Trung tâm Học liệu – Đại học Huế Thư viện trường Đại học Khoa học – Đại học Huế MỞ ĐẦU Internet hệ thống kết nối mạng toàn cầu đảm bảo liên thông hệ thống máy tính thiết bị diện rộng Internet ngày phát triển không số lượng kết nối mà đa dạng lớp ứng dụng Do đó, vấn đề xảy tắc nghẽn Internet tránh khỏi Vì vậy, để đảm bảo thông suốt đường truyền, kiểm soát tắc nghẽn nút mạng đóng vai trò quan trọng cho Internet hoạt động hiệu tin cậy với người sử dụng Phần mở đầu luận án từ tổng quan tình hình nghiên cứu nước quốc tế kiểm soát tắc nghẽn nút mạng nhằm thể tính khoa học cấp thiết luận án, từ đưa động lực nghiên cứu mục tiêu nghiên cứu Tiếp theo phần mở đầu đề xuất phương pháp nghiên cứu đối tượng nghiên cứu, nhằm thực mục tiêu nghiên cứu Sau phần mở đầu trình bày bố cục đóng góp luận án Tính khoa học cấp thiết luận án Thông thường có hai phương án để kiểm soát tránh tắc nghẽn tăng hiệu suất thiết bị phần cứng dùng kỹ thuật phần mềm Việc tăng hiệu suất thiết bị cần thiết, lại tốn kém, khó đồng hiệu chưa cao Ngược lại, dùng kỹ thuật phần mềm để kiểm soát tắc nghẽn đem lại hiệu lớn Trong kỹ thuật có hai phương pháp quan tâm phát triển, là: cải tiến giao thức điều khiển truyền thông nâng cao kỹ thuật quản lý hàng đợi tích cực (AQM: Active Queue Management) nút mạng [17][28][55] Việc tăng hiệu giao thức TCP thông qua biến thể triển khai Internet đem lại hiệu lớn Tuy nhiên, đa chuẩn loại mạng, phong phú thiết bị kết nối phức tạp ứng dụng truyền thông nên điều quan trọng cần có chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng để hỗ trợ điều tiết lưu thông mạng, nhằm tránh giải tắc nghẽn [7][10][51] Quản lý hàng đợi tích cực hoạt động nút mạng nhằm kiểm soát số lượng gói liệu hàng đợi nút mạng, cách chủ động loại bỏ gói tin đến hàng đợi đầy hay thông báo tắc nghẽn mạng thời kỳ “phôi thai” tắc nghẽn để điều tiết lưu thông mạng Việc ổn định chiều dài hàng đợi làm cho số thông số hiệu mạng TCP/IP như: tỷ lệ gói, hiệu suất sử dụng đường truyền, trễ trung bình biến thiên dao động độ trễ phạm vi hợp lý Điều vừa đảm bảo không gây tắc nghẽn mạng, vừa tạo điều kiện cung cấp trì cách tốt chất lượng dịch vụ mạng [7][39][62] Hiện có ba hướng tiếp cận để giải toán quản lý hàng đợi tích cực, bao gồm: Quản lý hàng đợi dựa chiều dài hàng đợi (tiêu biểu chế RED) [22] [25][67], quản lý hàng đợi dựa lưu lượng gói tin đến - gọi tải nạp (đại diện chế BLUE) [24][73] quản lý hàng đợi dựa kết hợp chiều dài hàng đợi lưu lượng gói tin đến (điển hình chế REM) [57][65] Trong năm gần đây, nhằm nâng cao hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực, ba chế tiêu biểu kể trên, có nhiều chế khác công bố Các công trình xoay quanh việc cải tiến chế RED, BLUE REM [18][26][54] Các kết thu phần đáp ứng yêu cầu toán quản lý hàng đợi tích cực [54][66] Tuy nhiên, chế quản lý hàng đợi tích cực số nhược điểm cố hữu, như: sử dụng hàm tuyến tính để xác định mức độ tắc nghẽn tính xác suất đánh dấu/cho rơi gói tin; khó cài đặt tham số cho chế để phù hợp với môi trường mạng khác [39][59][76] Tính toán mềm (SC: Soft Computing) bao gồm công cụ: logic mờ, mạng nơ-ron, lập luận xác suất, tính toán tiến hóa Mục tiêu tính toán mềm giải toán xấp xỉ, gần xu hướng mới, cho phép toán cụ thể khai thác với mục tiêu cho hệ thống dễ thiết kế, giá thành thấp đảm bảo tính đắn thông minh trình thực với ngưỡng sai số chấp nhận Các ứng dụng thành công tính toán mềm cho thấy tính toán mềm ngày phát triển mạnh đóng vai trò quan trọng lĩnh vực khác khoa học kỹ thuật [36][45] Trong kỹ thuật tính toán mềm, logic mờ xem công cụ tốt thể tri thức người, nhờ vào hàm thuộc hệ luật mờ Do đó, logic mờ ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực, đặc biệt lĩnh vực điều khiển tự động [5][8] Bên cạnh logic mờ, với mạnh cập nhật tri thức thông qua trình huấn luyện nên mạng nơ-ron sử dụng rộng rãi phổ biến, lĩnh vực khoa học máy tính [53][68] Vì tính ưu việt tính toán mềm mà năm gần đây, nhà khoa học sử dụng công cụ tính toán mềm để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng [23][32][50][78] Tuy nhiên, cần có kết hợp công cụ tính toán mềm để phát huy ưu điểm giảm trừ khuyết điểm cho công cụ xây dựng chế quản lý hàng đợi tích cực cần thiết Vì vậy, chế cần cải tiến cho vừa đơn giản thực hiện, vừa điều khiển linh hoạt, vừa thích nghi môi trường mạng, vừa đảm bảo tính công việc nhận hay loại bỏ gói tin luồng lưu lượng đến, vừa trì độ dài hàng đợi trung bình điều kiện tình trạng mạng thay đổi Do đó, nghiên cứu cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực, cách kết hợp kỹ thuật tính toán mềm với phương pháp điều khiển đại nhằm bổ sung khả xử lý, khả định thông minh cho hệ thống quản lý hàng đợi tích cực nút mạng cần thiết cấp bách Động lực nghiên cứu  Thứ nhất, độ tuyến tính hàm kiểm soát chế nắm bắt để điều khiển hiệu tính phi tuyến mạng phụ thuộc tĩnh chế vào tham số nên thích nghi tình trạng mạng thay đổi Vấn đề luận án sử dụng phương pháp điều khiển mờ để giải  Thứ hai, hầu hết chế quản lý hàng đợi tích cực có chưa xét hết ảnh hưởng yếu tố mạng đến trình kiểm soát tắc nghẽn nên chế chưa thể điều khiển thích nghi tốt với môi trường mạng Vì vậy, luận án sử dụng kỹ thuật điều khiển mờ thích nghi để khắc phục tồn  Thứ ba, số chế quản lý hàng đợi tích cực gần có sử dụng lập luận mờ để tham gia vào quản lý hàng đợi hệ điều khiển mờ chế phụ thuộc nhiều vào chuyên gia tham số chưa cập nhật để đáp ứng với điều kiện mạng khác Do đó, luận án áp dụng điều khiển mờ tối ưu cách huấn luyện hệ thống, cho hệ thống học theo môi trường mạng thay đổi để chế hoạt động hiệu Mục tiêu luận án Thứ nghiên cứu đánh giá chế quản lý hàng đợi tích hình có để tìm ưu khuyết điểm chế, nhằm phân lớp ứng dụng đánh giá hiệu cho chế Đồng thời, sử dụng logic mờ để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực có Kết mục tiêu thứ thực động lực nghiên cứu làm tảng lý thuyết mô cho cải tiến luận án Thứ hai dựa kết phân tích đánh giá chế quản lý hàng đợi tích cực mục tiêu thứ nhất, kết hợp lý thuyết điều khiển hệ thống động học, điều khiển mờ kỹ thuật điều khiển thích nghi để xây dựng điều khiển mờ thích nghi AFC, nhằm cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực Kết mục tiêu giải vấn đề tồn động lực nghiên cứu thứ hai luận án Thứ ba kết hợp lập luận mờ với mạng nơ-ron để xây dựng hệ thống nơ-ron mờ nhằm cải tiến tốt cho chế quản lý hàng đợi tích cực cải tiến mục tiêu thứ hai, mà cụ thể xây dựng điều khiển nơ-ron mờ FNN để nâng cao hiệu chế cải tiến từ điều khiển mờ thích nghi AFC Kết mục tiêu thực động lực nghiên cứu thứ ba luận Phương pháp nghiên cứu Để đạt mục tiêu trên, phương pháp nghiên cứu luận án kết hợp chặt chẽ nghiên cứu lý thuyết với cài đặt mô kiểm chứng Phương pháp dùng đối tượng nghiên cứu chế quản lý hàng đợi tích cực điển hình, lý thuyết điều khiển, kỹ thuật tính toán mềm hai phần mềm mô nhà nghiên cứu khoa học tin dùng Matlab NS2 [40] Bố cục luận án Với mục tiêu phương pháp nghiên cứu nêu trên, nội dung luận án bố cục thành ba chương Chương 1: Kiểm soát tắc nghẽn mạng TCP/IP dựa quản lý hàng đợi tích cực nút mạng - Phần đầu chương trình bày trình kiểm soát tắc nghẽn TCP biến thể mạng TCP/IP Từ đó, làm rõ tầm quan trọng chế quản lý hàng đợi tích cực vấn đề kiểm soát tắc nghẽn mạng TCP/IP Phần chương cập nhật, phân tích, đánh giá phân lớp ứng dụng số chế quản lý hàng đợi tích cực tiêu biểu, áp dụng điều khiển mờ để cải tiến chế Qua đó, luận án đưa vấn đề tồn chế quản lý hàng đợi tích cực có đề xuất ý tưởng xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi cho toán cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng phần cuối chương Chương 2: Cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực dựa điều khiển mờ thích nghi - Phần đầu chương trình bày sở toán học logic mờ, chương phần khảo sát đánh giá chế quản lý hàng đợi tích cực có dùng điều khiển mờ có Từ đó, luận án xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC để khắc phục hạn chế đề xuất trước Dựa mô hình lý thuyết, luận án triển khai xây dựng cài đặt mô chế cải tiến FLRED FLREM Trong đó, chế FLRED cải tiến chế RED, chế FLREM cải tiến chế REM Phần chương phần đánh giá mô chế đề xuất so với chế có Phần cuối chương kết luận ý nghĩa điều khiển mờ thích nghi AFC cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực, đồng thời hạn chế AFC đề nhu cầu sử dụng mạng nơ-ron để điều chỉnh tham số điều khiển mờ thích nghi AFC Chương 3: Tích hợp lập luận mờ với mạng nơ-ron để nâng cao hiệu quản lý hàng đợi tích cực - Phần đầu chương trình bày sở toán học mạng nơ-ron Từ đó, luận án xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN cách tích hợp điều khiển mờ với mạng nơ-ron để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực Trong trình huấn luyện mạng, để có kết học tốt, luận án đề xuất sử dụng thuật toán lan truyền ngược cải tiến IBP (Improved Back Propagation) Dựa mô hình lý thuyết, luận án xây dựng chế cải tiến FNNRED, FNNREM Trong đó, chế FNNRED cải tiến chế FLRED chế FNNREM cải tiến chế FLREM Phần phần mô đánh giá chế đề xuất so với chế dùng điều khiển mờ thích nghi AFC chế dùng điều khiển mờ Phần cuối chương khẳng định vai trò điều khiển nơ-ron mờ FNN để nâng cao hiệu quản lý hàng đợi tích cực Cuối phần kết luận, tóm tắt đề xuất tác giả để thực mục tiêu luận án Đồng thời, tác giả đưa dự kiến lĩnh vực nghiên cứu kết tương lai Đóng góp luận án Từ kết nghiên cứu lý thuyết chứng minh thông qua mô phỏng, luận án có số đóng góp cụ thể sau:  Phân lớp ứng dụng cho chế quản lý hàng đợi tích cực có, dùng kỹ thuật ECN để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực, kết công bố công trình [CT1][CT2] Sử dụng kỹ thuật điều khiển mờ để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực, kết công bố công trình [CT3][CT5][CT6]  Xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng, kết công bố công trình [CT8]  Xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN để nâng cao hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng, kết công bố công trình [CT4][CT7] Từ kết đạt trên, luận án cho thấy vai trò cải tiến chế quản lý hàng đợi nút mạng tiềm việc áp dụng kỹ thuật tính toán mềm để giải toán lớn mạng TCP/IP CHƯƠNG KIỂM SOÁT TẮC NGHẼN TRONG MẠNG TCP/IP DỰA TRÊN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TẠI NÚT MẠNG 1.1 Kiểm soát tắc nghẽn mạng TCP/IP 1.1.1 Mô hình hoạt động TCP/IP 1.1.1.1 Mô hình truyền thông mạng TCP/IP 1.1.1.2 Mô hình toán học TCP/IP 1.1.2 Tắc nghẽn mạng TCP/IP 1.1.2.1 Nguyên nhân tắc nghẽn 1.1.2.2 Nguyên lý kiểm soát tắc nghẽn 1.1.2.3 Kỹ thuật kiểm soát tắc nghẽn 1.1.3 Kiểm soát tắc nghẽn giao thức TCP 1.1.4 Kiểm soát tắc nghẽn quản lý hàng đợi 1.1.5 Quản lý hàng đợi tích cực Mục tiêu quan trọng chế quản lý hàng đợi tích cực ngăn ngừa tắc nghẽn trước thực xảy ra, trì chiều dài hàng đợi ổn định nhằm giảm bớt mát gói, đạt lưu lượng truyền liệu cao độ trễ hàng đợi thấp [10][17][18] 1.1.5.1 Kiến trúc nút mạng 1.1.5.2 Kiểm soát tắc nghẽn quản lý hàng đợi tích cực 1.1.5.3 Ưu điểm quản lý hàng đợi tích cực 1.1.6 Kỹ thuật thông báo tắc nghẽn rõ ràng Kỹ thuật thông báo tắt nghẽn rõ ràng (ECN: Explicit Congestion Notification) kỹ thuật cho phép nút mạng cung cấp thông tin phản hồi rõ ràng cho máy gửi tình trạng tắc nghẽn 1.2 Phân tích đánh giá chế quản lý hàng đợi tích cực 1.2.1 Cơ chế quản lý dựa chiều dài hàng đợi Trong chế quản lý hàng đợi dựa chiều dài hàng đợi, tượng tắc nghẽn thể dựa độ dài tức thời trung bình hàng 1.2.1.1 Cơ chế RED Năm 1993, Sally Floyd cộng đề xuất chế RED [25][42] để phát sớm tắc nghẽn, RED kiểm soát tắc nghẽn nút mạng cách kiểm tra độ dài trung bình hàng đợi gói tin đến đưa định nhận gói, đánh dấu loại bỏ gói tin 1.2.1.2 Cơ chế FRED Năm 1997, Dong Lin cộng đề xuất chế FRED [21] để cải tiến chế RED với mục đích làm giảm tác động không công hàng đợi RED 1.2.2 Cơ chế quản lý dựa tải nạp Các chế quản lý hàng đợi tích cực dựa tải nạp dự đoán khả sử dụng đường truyền liên kết, xác định tắc nghẽn đưa cách xử lý Mục đích chế điều tiết gói tin vào nút mạng để ổn định lưu lượng gói tin đến, nhằm trì độ ổn định cho mạng Các chế tiêu biểu cho nhóm là: BLUE SFB 1.2.2.1 Cơ chế BLUE Năm 2002, Wu-chang Feng cộng đề xuất chế BLUE [24][73] Ý tưởng BLUE sử dụng biến xác suất 𝑝𝑚 để đánh dấu gói tin chúng vào hàng đợi Xác suất tăng/giảm cách tuyến tính tùy thuộc vào tỉ lệ rơi gói tin hay mức độ sử dụng đường truyền 1.2.2.2 Cơ chế SFB Năm 2001, Wu-chang Feng cộng đề xuất chế SFB [72] SFB chia hàng đợi thành thùng tính toán, thùng trì xác suất đánh dấu gói tin 𝑝𝑚 tương tự BLUE Các thùng tổ chức thành 𝐿 mức, mức có 𝑁 thùng Thêm vào đó, SFB sử dụng 𝐿 hàm băm độc lập, hàm tương ứng với mức Mỗi hàm băm ánh xạ luồng vào thùng mức 1.2.3 Cơ chế quản lý dựa chiều dài hàng đợi tải nạp Các chế quản lý hàng đợi tích cực dựa kiểm soát chiều dài hàng đợi lưu lượng gói tin đến nút mạng, để dự đoán mức độ sử dụng tài nguyên (hàng đợi băng thông), nhằm xác định tình trạng tắc nghẽn nút mạng Tiêu biểu cho nhóm chế REM GREEN [11][57][71] 1.2.3.1 Cơ chế REM Năm 2001, Sanjeewa Athuraliya cộng đề xuất chế REM [57][75] Ý tưởng REM ổn định tải đầu vào lực liên kết hàng đợi, số lượng người dùng chia sẻ liên kết 1.2.3.2 Cơ chế GREEN Năm 2002, Apu Kapadia cộng đề xuất chế GREEN [6][71] Cơ chế GREEN áp dụng kiến thức hành vi ổn định kết nối TCP nút mạng rơi (hoặc đánh dấu) gói tin 1.2.4 Đánh giá hiệu phân lớp ứng dụng chế AQM 1.2.4.1 Đánh giá hiệu chế AQM Bảng 1.2 Đánh giá hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực Cơ chế RED BLUE REM GREEN Thông lượng Vừa Cao Cao Cao Tỉ lệ gói tin Cao Thấp Vừa Thấp Không gian đệm Lớn Nhỏ Vừa Nhỏ 1.2.4.2 Phân lớp ứng dụng chế AQM Bảng 1.3 Phân lớp ứng dụng chế quản lý hàng đợi tích cực Cơ chế Dựa vào kích thước hàng đợi Dựa vào tải nạp Phân lớp Dựa vào hiệu suất sử dụng đường truyền Dựa vào thông tin luồng Thích nghi Điều khiển Không Mạnh luồng thích Yếu nghi RED BLUE REM GREEN                             1.3 Tình hình ứng dụng logic mờ quản lý hàng đợi tích cực Mục đích việc áp dụng logic mờ nhằm đơn giản hóa việc thiết kế thuật toán AQM dựa mức độ sai số cho phép Việc ứng dụng logic mờ cho chế quản lý hàng đợi tích cực nhiều nhiều nhà khoa học nghiên cứu năm gần 1.3.1 Các chế dùng logic mờ cải tiến RED 1.3.1.1 Cơ chế FEM Năm 2006, C Chrysostomou cộng đề xuất chế FEM [12][13] FEM xây dựng cách đưa logic mờ vào chế RED 1.3.1.2 Cơ chế FCRED Năm 2007, Jinsheng Sun cộng đề xuất chế FCRED [34] FCRED sử dụng điều khiển mờ để điều chỉnh xác suất rơi tối đa 𝑚𝑎𝑥𝑝 RED, nhằm tăng khả ổn định chiều dài hàng đợi trung bình khoảng chiều dài hàng đợi tham chiếu QT 1.3.2 Các chế dùng logic mờ cải tiến BLUE 1.3.2.1 Cơ chế FUZZY BLUE Năm 2005, M H Yaghmaee cộng đề xuất chế Fuzzy BLUE [47] cải tiến chế BLUE dựa logic mờ Fuzzy BLUE dùng mức độ gói mức độ sử dụng hàng đợi làm biến ngôn ngữ đầu vào xác suất đánh đấu rơi gói tin làm biến ngôn ngữ đầu 1.3.2.2 Cơ chế DEEP BLUE Năm 2009, S Masoumzadeh cộng đề xuất chế DEEP BLUE [60] nhằm cải tiến chế BLUE DEEP BLUE dùng xác suất loại bỏ gói tin kiện liên kết nhàn rỗi để kiểm soát tắc nghẽn, làm biến đầu vào điều khiển mờ đầu biến 𝑚𝑎𝑥𝑝 1.3.3 Các chế dùng logic mờ cải tiến REM 1.3.3.1 Cơ chế FREM Năm 2010, Y Xian cộng đề xuất chế FREM [32] [77], xây dựng thuật toán REM điều khiển logic mờ để đánh dấu thả gói tự động, giữ cho kích thước hàng đợi cấp độ xung quanh giá trị tham chiếu ngăn chặn tràn hàng đợi 1.3.3.2 Cơ chế FUZREM Năm 2008, Xu Changbiao cộng đề xuất chế FUZREM [74] cải thiện hiệu chế REM dựa lập luận mở FUZREM sử dụng hệ mờ Mamdani với hàm thuộc dạng tam giác, có miền giá trị cho biến đầu vào đầu ra, hệ luật mờ có 49 luật 1.3.4 Cải tiến chế quản lý hàng đợi dùng điều khiển mờ Phần giới thiệu cải tiến chế BLUE SFB điều khiển mờ Các chế RED REM cải tiến điều khiển mờ, nâng cao hiệu thông qua điều khiển mờ thích nghi điều khiển mờ tối ưu giới thiệu chương sau luận án 1.3.4.1 Cải tiến chế BLUE Chúng xây dựng chế FLBLUE [CT5] từ việc cải tiến chế BLUE logic mờ Bộ điều khiển mờ FLBLUE dùng hệ mờ Mamdani với hàm thuộc hình tam giác/hình thang, có hai ngõ vào 𝐵𝑒(𝑘𝑇) 𝐵𝑒(𝑘𝑇 − 𝑇) độ sai lệch thông lượng thời so với thông lượng mục tiêu ngõ nút cổ chai hai thời điểm lấy mẫu liên tiếp 1.3.4.2 Cải tiến chế SFB Chúng xây dựng chế SFSB [CT3] từ việc cải tiến chế SFB cách sử dụng điều khiển mờ, với hai đầu vào tỉ lệ gói tin mức độ sử dụng hàng đợi để tính cho đầu xác suất đánh dấu gói Hai đại lượng 𝑝𝑎𝑐𝑘𝑒𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠 (𝑡 ) 𝑞𝑢𝑒𝑢𝑒 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ(𝑡) đại diện cho hai đầu vào mờ hóa ba miền (𝑙𝑜𝑤, 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑢𝑚, ℎ𝑖𝑔ℎ) có hàm thuộc hình thang 1.4 Một số tồn chế quản lý hàng đợi tích cực Nhìn chung, chế quản lý hàng đợi tích cực có thường sử dụng hàm tuyến tính để tính xác suất loại bỏ/đánh dấu gói tin thực theo công thức cố định nên chưa đủ mạnh lưu lượng mạng lớn chưa thể nắm bắt chất động học phi tuyến mạng TCP/IP Yêu cầu đạt sử dụng phương pháp phi tuyến cho xác suất loại bỏ/đánh dấu gói theo hướng tiếp cận mềm dẻo nhờ kỹ thuật tính toán mềm, như: logic mờ, mạng nơ-ron, tính toán tiến hóa, lập luận xác suất Các hệ điều khiển sử dụng lập luận mờ để cung cấp giải pháp đơn giản hiệu nhằm kiểm soát hệ thống biến đổi phi tuyến theo thời gian, cách sử dụng hệ suy luận mờ định cho xác suất loại bỏ hay đánh dấu gói, mà không yêu cầu nhiều kiến thức thông số động học hệ thống hay mạng lưới Hệ điều khiển mờ cho quản lý hàng đợi tích cực có khả làm việc hiệu ổn định để đưa cách nhanh chóng đối tượng kiểm soát vào trạng thái ổn định Trong năm gần đây, chế AQM dựa logic mờ đề xuất có trình thiết kế đơn giản hơn so với giải thuật AQM truyền thống cho số kết tốt việc trì ổn định hàng đợi Tuy nhiên, việc thiết kế điều khiển mờ thiếu thành phần thích nghi phụ thuộc nhiều vào kiến thức chuyên gia Do vậy, cần thiết phải có điều khiển mờ thích nghi có khả tự học từ kết đo đạc đầu vào/ra thực tế hệ thống để có tham số tốt cho điều khiển mờ, nhằm tăng hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực 1.5 Kết luận chương Chương trình bày chế kiểm soát tắc nghẽn mạng TCP/IP tầm quan trọng quản lý hàng đợi tích cực nút mạng trình kiểm soát tắc nghẽn Từ đó, phân tích trạng nghiên cứu chế quản lý hàng đợi truyền thống Dựa kết nghiên cứu lý thuyết phân tích chế quản lý hàng đợi tích cực có, luận án đánh giá hiệu phân lớp ứng dụng cho chế Hầu hết phương pháp quản lý hàng đợi tích cực đáp ứng hết mục tiêu đề ra, đặc biệt mục tiêu đáp ứng với thay đổi động học phi tuyến mạng TCP/IP Phần cuối chương, luận án đưa số cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực dựa điều khiển mờ Tuy nhiên, cải tiến dựa hệ mờ Mamdani với hàm thuộc hình tam giác hình thang để đơn giản trình tính toán, nên trình điều khiển chưa mịn độ thích nghi với môi trường mạng chưa cao Vì vậy, cần tiếp tục cải tiến điều khiển mờ để nâng cao hiệu cho chế, cách thay hệ mờ Mamdani hệ mờ tốt bổ sung vào thành phần thích nghi để thích ứng tốt với điều kiện thực tế mạng Đây vấn đề cần nghiên cứu phát triển chương sau CHƯƠNG CẢI TIẾN CƠ CHẾ QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC DỰA TRÊN ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI 2.1 Cơ sở toán học logic mờ 2.1.1 Tập mờ Định nghĩa 2.1 [30] Cho tập vũ trụ 𝑼 Tập 𝐴 xác định đẳng thức: A   A (u) / u : u U ,  A (u) [0,1] 𝐴 gọi tập mờ tập 𝑼 Biến 𝑢 lấy giá trị 𝑼 gọi biến sở tập 𝑼 gọi tập tham chiếu hay miền sở Hàm 𝜇𝐴 : 𝑈 ⟶ [0,1] gọi hàm thuộc (MF: Membership Function) giá trị 𝜇𝐴 (𝑢) 𝑢 gọi độ thuộc phần tử 𝑢 thuộc tập mờ 𝐴 2.1.2 Các dạng hàm thuộc tập mờ Các hàm thuộc xây dựng từ hàm như: hàm bậc nhất, hình thang, hình tam giác, hàm phân bố Gauss hàm chuông 2.1.3 Các thông số đặc trưng cho tập mờ Các thông số đặc trưng cho tập mờ độ cao (𝐻), miền xác định (𝑆) miền tin cậy (𝑇) 2.1.4 Các phép toán tập mờ  T-norm S-norm 15 2.6 Simulation and evaluation of effectiveness of FLRED mechanism and FLREM mechanism Simulation of AQM mechanisms is implemented on NS2 software [40], this software is most widely used, trusted and recognized by the research community [46] [55] [58] 2.6.1 Setting and simulation of FLRED mechanism and FLREM mechanism 2.6.1.1 Programming for FLRED mechanism and FLREM mechanism The program for FLRED and FLREM includes files of FLRED.h, FLRED.cc, FLREM.h and FLREM.cc; presented in Appendix 2.6.1.2 Process of simulation and evaluation of AQM mechanisms 2.6.1.3 Criteria for performance evaluation of AQM mechanisms 2.6.2 Stability evaluation of FLRED mechanism and FLREM mechanism 2.6.2.1 Single receptor network model (C1,d1) N Sources N lines Router A Router B (C2,d2) (C3,d3) Destination Figure 2.17 Single receptor simulation network model 2.6.2.2 Queue control of FLRED mechanism and FLREM mechanism The simulation results of the mechanism based on queue length are RED, FEM and FLRED shown in Figure 2.18 and Figure 2.19, indicating the improved RED mechanism using fuzzy control as FEM and FLRED which are always able to control the queue more stable than the traditional RED mechanism thank to the fuzzy controller of the mechanisms controlling queue based on reference queue that means making the instantaneous fluctuating around the reference queue (200 packets) Figure 2.18 Queue control of RED and FLRED In addition, the graph of Figure 2.19 shows that FLRED mechanism has range (less than 70 packets) smaller than FEM mechanism (more than 100 packets) 16 Figure 2.19 Queue control of FEM and FLRED Similarly, fuzzy controller (FUZREM, FLREM) are used when simulating REM mechanism and improved REM mechanism, results in Figure 2.20 and Figure 2.21 show REM mechanism of queue control are not stable, range of REM queue length is more than 150 packets In contrast, FUZREM and FLREM mechanisms can maintain the instant queue length at network nodes rather stably, range of queue length of these two mechanisms is less than 100 packets Figure 2.20 Queue Control of REM and FLREM The graph of Figure 2.21 shows the comparison of queue control of FUZREM and FLREM mechanisms Because FLREM uses Fuzzy Sugeno with bell-shaped functions as fuzzy input values, the precision is increased and queue range of FLREM is less than 50 packets This makes FLREM has queue stability better than FUZREM with range more than 70 packets Figure 2.21 Queue control of FUZREM and FLREM The results of foregoing simulation and analysis show that queue length control efficiency of mechanisms are better and better when using traditional fuzzy controller and adaptive fuzzy controller to improve active queue management mechanisms 2.6.2.3 Responsiveness of FLRED and FLREM mechanisms Response of queue management mechanisms is based on queue length shown in Figure 17 2.22 and Figure 2.23 It also shows stable levels of queue length of the mechanisms using fuzzy logic compared to the mechanisms not using fuzzy logic RED mechanism needs 20 seconds to stabilize the queue while reducing half of passes at the 40th second, the number in FEM is 10 seconds and FLRED is seconds In case of increased load on the network, by increasing the number of connections to 100 at 70 seconds, RED mechanism needs more 10 seconds to stabilize, FEM mechanism needs seconds and FLRED mechanism needs seconds Figure 2.22 Responsiveness of RED and FLRED The Graph of Figure 2.23 shows the quick responsiveness of FEM and FLRED mechanisms when the network environment changes over time Accordingly, FLRED mechanism has response times less than FEM mechanism when load increase as well as load decrease In addition, the range of FLRED mechanism is lower than FEM mechanism, in all the circumstances of load change This has shown effectiveness when using Fuzzy Sugeno with the bell-shaped function and adaptable components in FLRED mechanism Figure 2.23 Responsiveness of FEM and FLRED Similarly, Figure 2.24 and Figure 2.25 show responsiveness of the queue management mechanisms based on queue length and traffic load Figure 2.24 Responsiveness of REM and FLREM 18 On the other hand, the Graph of Figure 2.25 shows, the decrease or increase of connection flow to the network, the recovery time to the steady state at the reference queue length of FLREM mechanism less than FUZREM mechanism, when load increase as well as load decrease In addition, in the case of connection flow change, the range of FLREM (100 packets) is less than FUZREM (over 100 packets) Figure 2.25 Responsiveness of FUZREM and FLREM Basing on the results of the simulation settings and graph figures show that responsiveness of the active queue management mechanisms is accelerated, while the queue management mechanisms using traditional fuzzy controller and adaptive fuzzy controller in turn are set at network nodes 2.6.3 Performance evaluation of FLRED mechanism and FLREM mechanism 2.6.3.1 Multi-receptor network model Send Receive (a Mbps, g ms) Sources N lines (a Mbps, g ms) Router A Router B Destination (a Mbps, g ms) M lines Figure 2.26 Multi-receptor simulating network model 2.6.3.2 Evaluation of packet loss ratio of FLRED mechanism and FLREM mechanism Figure 2.27 Packet loss ratio of AQM mechanism This result is consistent with the working principles of the traditional fuzzy controllers and 19 adaptive fuzzy controllers With adaptive fuzzy control, in addition to using Fuzzy Sugeno, there is also an adaptive mechanism to adjust the packet marking probability matching the network changes 2.6.3.3 Evaluation of transmission line using level of FLRED and FLREM Basing on the graph, it is shown that the improved mechanisms (FEM, FUZREM, FLRED and FLREM) has packet loss ratio lower than the traditional mechanisms (RED and REM) Figure 2:28 Transmission line using level of AQM mechanism In all cases, RED mechanism always has the transmission line using level and FLREM mechanism always has the max transmission line using level This result thanks to the criterion convergence of FLREM mechanism when processing the packets to the network nodes Besides, the succession of REM mechanism when considering the influence of the queue length and packet flow, FLREM mechanism is also improved by adaptive fuzzy controller, while RED only uses queue length element to calculate the packet marking probability 2.7 Conclusion of the Chapter The congestion control by the active queue management mechanisms at the routers is essential In recent years, the scientists have introduced the fuzzy control to the active queue management mechanisms for these mechanisms operating more efficiently However, the improvements using Fuzzy Mamdanis with triangular membership functions to simplify the calculations, but the control of the system is not smooth and fuzzy systems have been fixed as of design, so they are not highly adaptive to the system of kinetics, nonlinear and complexity of TCP/IP network To overcome this shortcoming, the thesis has developed adaptive fuzzy controller (AFC) and fuzzy Sugeno with bell-shaped function, and added adaptive components to adapt to the changeable network conditions Basing on the theoretical model, the thesis sets up improved mechanisms of FLRED, FLREM The mechanisms of FLRED, FLREM respectively are improvements of RED and REM mechanisms by adaptive fuzzy controller (AFC) Through the simulation setting process, it shows the effectiveness of active queue management mechanisms is increased, the packet loss ratio is reduced, the transmission using level and network stability is better, thanks to using traditional fuzzy controller and adaptive fuzzy controller in turns for the mechanisms However, in order the that the mechanisms improved by adaptive fuzzy controller (AFC) work more effectively, there should be optimal parameters for the mechanisms This has set training needs for adaptive fuzzy controller (AFC) by neural networks Through the training process, the system receiving knowledge and updating the parameters to match the change in network This issue is discussed in Chapter of the thesis 20 CHAPTER INTEGRATED FUZZY REASONING AND NEURAL NETWORKS TO ENHANCE PERFORMANCE OF ACTIVE QUEUE MANAGEMENT 3.1 Overview of artificial neural network 3.1.1 Processing unit (neuron) 3.1.1.1 Links in neural network 3.1.1.2 Learning process of neural network 3.1.2 Single layer direct transmission neural network 3.1.2.1 Single layer perceptron network 3.1.2.2 Learning process of single layer direct transmission neural network 3.1.3 Multi-layer direct transmission neural network 3.1.3.1 Back propagation algorithm 3.1.3.2 Network training upon back propagation algorithm 3.2 Combining fuzzy control and neural network 3.2.1 Combination foundation 3.2.2 Combined models 3.3 Setting up (FNN) fuzzy neural network model improved by AQM mechanism The Chapter has presented the construction of adaptive fuzzy controller (AFC) to improve AQM mechanisms and has brought more effective to the mechanisms However, in order that the adaptive fuzzy controller (AFC) is more effective, there must be the optimum parameters for AFC Thesis proposed fuzzy neural model, referred to as FNN to solve this problem 3.3.1 (FNN) fuzzy neural network model improves AQM mechanism 3.3.1.1 Fuzzy neural network model (FNN) Delay, T e(t) e(t-T) pk(t) Initialization Fuzzy controller AFC Initialization Training with IBP Object y TCP/IP No Optimize? FNN Yes Yes Error ym-y Minimum error? No End Sample data e(t), e(t-T), y Figure 3.6 Fuzzy neural network model (FNN) improves AQM 21 3.3.1.2 Operation of fuzzy neural network (FNN) Step 1: Adaptive fuzzy controller (AFC) shall calculate the input values of 𝑒(𝑡), 𝑒(𝑡 − 𝑇) as the deviation of 𝑦 output with 𝑦𝑚 reference value and standardized in paragraph [−1,1] thanks to the input coefficients, before introducing into the fuzzy system Step 2: AFC conducts fuzzy input values, using fuzzy rules and defuzzification to calculate probability 𝑝(𝑡) This probability is dynamically adjusted by output coefficient for the net probability of marking/dropping packets 𝑝𝑘 (𝑡) Step 3: The data at the output of AFC is collected as data sample for training process by back-propagation algorithm improving IBP Valid data sample is the ones in the form of {𝑒(𝑡 ), 𝑒(𝑡 − 𝑇), 𝑦} updated by T operation cycle of AFC Step 4: If the minima error is smaller than or equal to the optimal error (𝐸𝑚𝑎𝑥 in IBP), the system is optimized and ends, opposite FNN trains AFC by IBP to find the optimal parameter for AFC 3.3.2 Setting up fuzzy neural network (FNN) 3.3.2.1 Creating fuzzy neural for FUZZY NEURAL NETWORK (FNN) 3.3.2.2 Construction of Fuzzy neural network (FNN) 3.3.2.3 Training fuzzy neural network (FNN) 3.3.2.4 Adjusting membership function parameters of AFC 3.3.3 Improving back-propagation algorithm 3.3.3.1 Standardizing input and output data 3.3.3.2 Adding coefficient of inertia 3.3.3.3 Adjusting learning speed 3.3.3.4 Improved back-propagation algorithm Step 1: Initializing training, step initializes tolerance a, η and 𝐸𝑚𝑎𝑥 Step 2: Processing learning sample and calculating output values, to perform an iterative process for the network training in learning form 𝑘, Conveniently spread from input layer to output layer Step 3: Calculating error at 𝐸(𝑡) at output by the formula (3.11) and back propagation from output to input Step 4: Checking error at 𝐸(𝑡) in output, if 𝐸 (𝑡 ) ≤ 𝐸𝑚𝑎𝑥 means model with acceptable error, Ending the learning course and giving out the final weight However, checking the repeatability conditions (𝐸𝑝𝑜𝑐ℎ < 𝐸𝑝𝑜𝑐ℎ𝑚𝑎𝑥 ) for the next sample 3.4 Setting up active queue management mechanism of FNNRED The goal of setting up FNNRED mechanism is to find optimal parameters for FLRED mechanism built in Chapter 2, by using FNN to train FLRED 3.4.1 Setting FNNRED mechanism The simulation program of FNNRED mechanism includes files: FNN.h, FNN.cc, FNN.tcl, FNNRED.h, FNNRED.cc, FNNRED.tcl The programs are presented in Appendix A 22 3.4.2 Training FNN in FNNRED Figure 3.10 Training model for FNNRED Figure 3.13 Inference surface of FNNRED after training 3.4.3 Training result of FNN in FNNRED Figure 3.11 𝑄𝑒(𝑡) after training Figure 3.12 Qe (t-T) after training 3.5 Setting up active queue management mechanism of FNNREM The goal of setting up FNNREM is to find out optimal parameter set for FLREM mechanism developed in Chapter 2, by using IBP for training 3.5.1 Setting FNNREM mechanism Simulation program of FNNREM mechanism includes files: FNN.h, FNN.cc, FNN.tcl, FNNREM.h, FNNREM.cc, FNNREM.tcl These files are presented in Appendix A 3.5.2 Training FNN in FNNREM Figure 3.14 Training model for FNNREM Figure 3.17 Inference surface of FNNREM after training 23 3.5.3 Training result of FNN in FNNREM Figure 3.15 Membership functions of 𝑃𝑟(𝑡) after training Figure 3.16 Membership functions of 𝑃𝑟(𝑡 − 𝑇) after training 3.6 Effectiveness evaluation simulation of FNNRED and FNNREM 3.6.1 Stability evaluation of FNNRED and FNNREM 3.6.1.1 Queue control of FNNRED and FNNREM The Graph of Figure 3.18 shows that FNNRED mechanism has the range (less than 50 packets) smaller the range of FEM mechanism (more than 100 packets) Graph of Figure 3.19 goes on demonstration FNNRED mechanism which is capable of queue control better than FLRED mechanism, although FLRED has rather small range (less than 70 packets) Figure 3.18 Queue control of FEM and FNNRED mechanisms Figure 3.19 Queue control of FLRED and FNNRED mechanisms Similarly, when simulating the mechanisms to improve REM mechanism using fuzzy controller (FUZREM, FLREM, FNNREM), results in Figure 3.20 and Figure 3.21 show that the mechanisms have the rather small range of queue length Figure 3.20 shows the difference in the queue range between FNNREM mechanism and FUZREM mechanism and Figure 3.21 shows the difference in the queue between FNNREM mechanism and FLREM mechanism 24 Figure 3.20 Queue control of FURZEM and FNNREM mechanisms Figure 3.21 Queue control of FURZEM and FNNREM mechanisms From the results of foregoing simulation and analysis, it is shown that the queue length control efficiency of the mechanisms is better and better when using adaptive fuzzy controller, FNN to improve the active queue management mechanism 3.6.1.2 Responsiveness of FNNRED and FNNREM Responsiveness of queue management mechanisms based on queue length is shown in Figure 3.22 and Figure 3.23 FEM mechanism needs 10 seconds to stabilize the queue while reducing the flow in half (reduction) in the 40th second, this figure is seconds for FLRED and seconds for FNNRED The result is similar at the 70th seconds, increasing the number of flows to 100 (increasing load), FEM needs seconds for queue stability, FLRED and FNNRED need seconds On the other hand, in both cases, causing loading fluctuation of the network, the range of the queue length of FNNRED is always lower than FEM and FLRED Figure 3.22 Responsiveness of FEM and FNNRED 25 Figure 3.23 Responsiveness of FLRED and FNNRED Response time and queue range FNNREM mechanism is always minimum, in both cases of the load decrease and the load increase This is achieved because FNNREM uses optimal fuzzy control for training and updating the fuzzy system parameters so that the output of the system may reach the most desired values Figure 3:24 Responsiveness of FUZREM and FNNREM Figure 3.25 Responsiveness of FLREM and FNNREM Basing on the results of the simulation settings and graph figures, it is shown that response time and range of the queue declined as the queue management mechanisms using traditional fuzzy controller, adaptive fuzzy controller and FNN applied in turns at the network nodes in turn applied to improve these mechanisms 3.6.2 Performance evaluation of FNNRED and FNNREM 3.6.2.1 Packet loss ratio evaluation of FNNRED and FNNREM Figure 3.26 performs data of Table B.5 and Table B.6 of Appendix B, it shows the packet loss ratio of active queue management mechanisms using fuzzy control From the graph, it shows that when the queue length in the router increases, the packet loss ratio of mechanisms is reduced and when increasing number of connection flows to the router, the packet loss ratio 26 increases Figure 3.26 Packet loss ratio of mechanisms using fuzzy control This proves that the packet loss ratio of AQM mechanisms in simulation depends heavily on the fuzzy controllers used From the graph in Figure 3.26, it is found that when improving in the same traditional mechanism (RED, REM), which mechanism using adaptive fuzzy control (AFC) will have a lower loss ratio compared to the mechanism using traditional fuzzy controller, but it has a packet loss ratio higher than the mechanisms using FNN 3.6.2.2 Transmission line using level evaluation of FNNRED and FNNREM Figure 3.27 Transmission line using level of mechanism using fuzzy control Basing on the graph, it shows the partition of mechanisms on the extent of the transmission line In both graphs of Figure 3.27, transmission line using level is increasing from group mechanisms using traditional fuzzy controller (such as FEM, FUZREM), followed by a group of mechanisms using AFC like (as FLRED, FLREM) to group of mechanisms using FNN (like FNNRED, FNNREM) This is consistent with the results of theoretical analysis, when AFC using Fuzzy Sugeno with adjustment mechanism of output parameter K and methods of determining Gm sample for target values, and FNN is built from AFC by training to get the value set for the optimized parameter, so that the deviation of the output values of the system compared to the expected values is minimal 3.7 Conclusion of the Chapter This program solves the problem posed at the end of Chapter 2, which is how to get the best parameter set for adaptive fuzzy control (AFC), and this is also the third goal of the thesis To solve this problem, the author has proposed combining fuzzy logic with neural networks for modeling fuzzy neural network (FNN) for improving the performance of active queue management mechanisms Basing on this model, the thesis continues to improve active queue management mechanisms set up in Chapter The result of the combination is illustrated by 27 the construction of two mechanisms of FNNRED and FNNREM by training fuzzy neural network (FNN) by improved back-propagation algorithm (IBP) for the two mechanisms, FLRED and FLREM To test the effectiveness of the FNN for FNN, thesis sets up simulation and evaluation improved mechanisms using traditional fuzzy controller (FEM, FUZREM), the mechanisms using adaptive fuzzy controller (FLRED, FLREM) and the mechanisms applying FNN (FNNRED, FNNREM) Simulation setting is performed upon the popular network models and extensive network models as done in Chapter The simulation results show that: when improving active queue management mechanisms with traditional fuzzy controller, adaptive fuzzy controller (AFC) and FNN, the stability and performance of the existing mechanisms in a better direction However, the fuzzy controller in the improved mechanisms still depends on the knowledge of experts, so the performance of these mechanisms is not really the best To overcome this limitation, it is necessary to have knowledge from large data source for the training process This means that it requires a memory space and a long implementing time On the other hand, using training neural network to find FNN in the available adaptive fuzzy controller, but not seek for the best fuzzy controller These problems will be further improved in the thesis’s development CONCLUSIONS AND DEVELOPMENTS Conclusion of the thesis Congestion control is an important task over TCP/IP network Using algorithm only for the traditional congestion control over TCP/IP network is not enough to meet the quality, because this is the passive congestion control algorithm in the terminal Hence, the need to study the controlling congestion mechanisms in the network nodes to ensure system stability, to provide better network service quality for users One of the research plans is to develop active queue management mechanisms The goal of active queue management is to maintain a reasonable packet rejecting probability to limit congestion while ensuring the quality of the flows and fairness in relations between the flows when the dynamic status of the network changes However, active queue management mechanisms currently still need to be improved to simplify when implementing and improve intelligence in maintaining the average queue length Therefore, the thesis focuses on studying for improving queue management mechanisms at the network nodes, based on the application of the achievements of computer science in particular of soft computing field to supplement learning possibilities, smart decision-making capabilities for queue management system at the network nodes The thesis has made some new contributions to improving the active queue management mechanisms at TCP/IP network nodes in which setting up adaptive fuzzy control (AFC) and setting up fuzzy neural network (FNN) to figure out the parameter set of FNN for adaptive fuzzy controller (AFC) These new contributions are as follows:  Analyze, evaluate and layer applications for active queue management mechanisms, including solutions of applied traditional fuzzy controller to improve typical active queue management mechanisms to improve congestion control efficiency in TCP/IP network  Propose adaptive fuzzy control model to improve active queue management mechanisms Basing on the theoretical model, the thesis has set up the improved mechanisms 28 of FLRED and FLREM Simulation setting result has proved the using effectiveness of using adaptive fuzzy control (AFC) to improve queue management mechanisms  Recommend the combining model of fuzzy reasoning and neural network to set up FNN to enhance the effectiveness of active queue management mechanisms Basing on theoretical models, the thesis has set up the improved mechanisms of FNNRED, FNNREM Two mechanisms are obtained by using fuzzy neural network (FNN) training mechanisms of FLRED and FLREM Simulation setting result shows that the performance of the improved mechanisms when using FNN From the results of theoretical research and verification by simulation settings, it shows the performance of active queue management mechanisms at the network nodes is increasing when applying the traditional fuzzy controllers, adaptive fuzzy control (AFC) and FNN to improve these mechanisms Thesis’s developing plan To overcome the issues raised at the end of Chapter of the thesis, we will continue to improve FNN to provide a better performance for active queue management mechanisms In addition, we will consider the possibility of combining the fuzzy logic, neural networks and other tools of soft computing technique (such as evolutionary computation, probabilistic reasoning) to set up the new active queue management mechanism The search for FNN requires optimal searching technique on large data sources The advantage is finding the optimal area The evolution technique will be a viable option for combination with neural networks to develop optimal search techniques in the future Therefore, we will continue to aim to build FNNE architecture (Fuzzy Neural Network Evolution), as the development of FNN by adding Evolutional computing tools to find FNN for improved system of active queue management mechanisms In parallel with the evaluation of research results based on the simulation, testing them in real network environment will be particularly concerned to verify the simulation results and to look for opportunities to apply research results into practice LIST OF PUBLISHED WORKS OF THE THESIS [CT1] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu (2012) “Performance evaluation of some active queue management mechanisms based on queue size and loading”, Scientific Journal- Hue University, Vol 74A, No 5, pp 109-119 [CT2] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2013), “Proposed active queue management mechanisms on high-speed network environment”, Proceedings of the National Science Conference VI - FAIR “Fundamental and application information technology research”, Thua Thien Hue,Viet Nam, pp 108-115 [CT3] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2013), “Fuzzy Logic Control for SFB Active Queue Management Mechanism”, Proceedings of the International Conference on Context-Aware Systems and Applications (ICCASA), Vol 128, No 3, pp 97104 [CT4] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2014), “Improving control mechanism at routers in TCP/IP networks”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 2409-0026, Vol 1, pp 52-66 [CT5] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2014), “Improvements the control mechanisms at network node”, Journal of Science ang Technology- Vietnam Academy of Science ang Technology, Vol 52, No 4D, pp 77-92 29 [CT6] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2014), “Proposed improvements control mechanism at network node in high-speed network environment”, Proceedings of the National Science Conference VI - FAIR “Fundamental and application information technology research”, Thai Nguyen, Viet Nam, pp 545-556 [CT7] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2015), “Model Integrating Fuzzy Argument with Neural Network Enhancing the Performance of Active Queue Management”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 24090026, vol 2, issue 4, pp 12-22 [CT8] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2015), “Some Improvements on Active Queue Management Mechanism Based on Adaptive Fuzzy Control”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 2409-0026, vol 2, issue [Accepted]