Ứng dụng đại số gia tử cho bài toán quản lý hàng đợi tích cực trên mạng TCP IP

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LÊ THẾ HỢP ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ CHO BÀI TỐN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/IP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG THÁI NGUYÊN - 2020 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LÊ THẾ HỢP ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ CHO BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/IP Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông Mã số: 8.52.02.08 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG KHOA ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS NGUYỄN PHƯƠNG HUY THÁI NGUYÊN - 2020 LỜI CAM ĐOAN Tên là: Lê Thế Hợp Sinh ngày: 13/03/1984 Học viên lớp cao học CHK20KTĐT - Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Đại học Thái Nguyên Hiện công tác tại: Trường Cao Đẳng nghề công nghệ nông lâm Đông Bắc Xin cam đoan: Đề tài “Ứng dụng đại số gia tử cho toán quản lý hàng đợi tích cực mạng TCP/IP” Thầy giáo TS Nguyễn Phương Huy hướng dẫn cơng trình nghiên cứu riêng Tất tài liệu tham khảo có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng Tác giả xin cam đoan tất nội dung luận văn nội dung đề cương yêu cầu thầy giáo hướng dẫn Nếu sai hoàn toàn chịu trách nhiệm trước hội đồng khoa học trước pháp luật Thái Nguyên, ngày 10 tháng năm 2020 Tác giả luận văn Lê Thế Hợp LỜI CẢM ƠN Sau thời gian nghiên cứu làm việc nghiêm túc, động viên, giúp đỡ hướng dẫn tận tình Thầy giáo hướng dẫn TS Nguyễn Phương Huy, luận văn với đề tài “Ứng dụng đại số gia tử cho toán quản lý hàng đợi tích cực mạng TCP/IP” hồn thành Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến: Thầy giáo hướng dẫn TS Nguyễn Phương Huy tận tình dẫn, giúp đỡ tơi hồn thành luận văn Trường Đại học công nghệ Kỹ thuật công nghệp đặc biệt Thầy, cô Khoa Điện tử giúp đỡ tơi q trình học tập thực luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp gia đình động viên, khích lệ, tạo điều kiện giúp đỡ tơi suốt q trình học tập, thực hồn thành luận văn Thái Nguyên, ngày 28 tháng năm 2020 Tác giả luận văn Lê Thế Hợp MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU MỞ ĐẦU CHƯƠNG BÀI TỐN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/IP 1.1.Mạng TCP/IP toán điều khiển tắc nghẽn 1.1.1 Truyền số liệu mạng TCP/IP 1.1.2 Các giải thuật điều khiển tắc nghẽn theo giao thức TCP 1.2.Quản lý hàng đợi theo phương pháp truyền thống (thụ động) 11 1.3.Quản lý hàng đợi tích cực 12 1.3.1 Khái niệm quản lý hàng đợi tích cực 12 1.3.2 Phân loại phương pháp quản lý hàng đợi tích cực 13 1.4.Hiện trạng nghiên cứu phương pháp tiếp cận toán AQM nghiên cứu trước 14 1.4.1 Các phương pháp AQM dựa chiều dài hàng đợi 14 1.4.2 Quản lý hàng đợi tích cực dựa tốc độ lưu lượng đến 18 1.4.3 Các giải thuật AQM dựa kết hợp độ dài hàng đợi kiểm soát lưu lượng đến 21 1.5.Một số vấn đề lớn tồn toán AQM 23 CHƯƠNG ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ ỨNG DỤNG TRONG ĐIỀU KHIỂN 26 2.1.Đại số gia tử 26 2.1.1 Dẫn nhập 26 2.1.2 Định nghĩa đại số gia tử 28 2.2.Các đại lượng đo đại số gia tử 30 2.2.1 Các hàm đo 31 2.2.2 Định lượng đại số gia tử 32 2.3.Lập luận xấp xỉ dựa đại số gia tử giải toán suy luận xấp xỉ nội suy 35 2.4.Chuyển điều khiển mờ sang điều khiển dùng đại số gia tử 36 2.4.1 Điều khiển mờ kinh điển 36 2.4.2 Điều khiển sử dụng đại số gia tử 37 CHƯƠNG ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG BÀI TOÁN CẢI TIẾN GIẢI THUẬT REM_AQM 38 3.1.Nhắc lại giải thuật REM 38 3.2.Bộ điều khiển gia tử cho toán cải tiến giải thuật REM 39 3.2.1 Lựa chọn thành phần đại số gia tử biến vào/ra 40 3.2.2 Xây dựng mơ hình toán học cho mối quan hệ vào – điều khiển HA 41 3.2.3 Tính tốn giá trị định lượng ngữ nghĩa cho nhãn ngôn ngữ biến 43 3.3.Mô đánh giá giải thuật HAC-REM với mạng đa tắc nghẽn 46 3.3.1 Lựa chọn tham số mô 46 3.3.2 Cấu trúc mạng mô 47 3.3.3 Ảnh hưởng lưu lượng tải tốc độ đáp ứng 48 3.3.4 Ảnh hưởng trễ đến phương pháp AQM 50 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 55 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu ACK AIMD Tiếng Anh Tiếng Việt Acknowledgement Bản tin báo nhận Additive– Increase MultiplicativeDecrease Tăng cộng giảm nhân AQM Active Queue Management ARED Adaptive Random Early Detection AVQ Adaptive Virtual Queue CE Congestion Experienced Chỉ thị tắc nghẽn Congestion Window Cửa sổ tắc nghẽn DT Drop Tail Cơ chế loại bỏ cuối hàng DP Droping Probability Xác suất loại bỏ gói Explicit Congestion Notification Thơng báo tắc nghẽn rõ ràng Expert System Hệ chuyên gia CWND ECN ES FIFO FL Quản lý hàng đợi tích cực Phát sớm ngẫu nhiên thích nghi Giải thuật hàng đợi ảo thích nghi Hàng đợi phục vụ theo kiểu First In First Out vào trước trước Fuzzy Logic Logic mờ Fuzzy Logic Controller Bộ điều khiển logic mờ FS Fuzzy system Hệ mờ HA Hedge Algebras Đại số gia tử Đại số gia tử Hedge Algebras Controller Bộ điều khiển đại số gia tử FLC HAC HAC-REM IP Hedge Algebras Controller Random Exponential Marking Internet Protocol for Giải thuật đánh dấu ngẫu nhiên theo hàm mũ ứng dụng gia tử Giao thức Internet Phần mềm mô mạng NS2 Network Simulator PI Proportional Integral Bộ điều khiển tích phân tỷ lệ PH Packet Header Mào đầu gói tin QL Queue Limit Giới hạn hàng đợi QoS Quality of Service Chất lượng dịch vụ RED Random Early Discard Loại bỏ ngẫu nhiên sớm REM Random Exponential Marking RTP Realtime Protocol RTT Round Trip Time SC Soft computing Network Simulator Đánh dấu ngẫu nhiên theo hàm mũ Giao thức thời gian thực Thời gian cho chu trình gói tin Kỹ thuật tính tốn mềm TCP Transport Control Protocol TQL Target Queue Length UDP User Data Protocol Giao thức điều khiển truyền tải Chiều dài hàng đợi tham chiếu Giao thức liệu người sử dụng DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Kiến trúc mạng đơn giản Hình 1.2 Hiện tượng Time out Hình 1.3 Nguyên lý cửa sổ tắc nghẽn Hình 1.4 Nguyên lý việc lặp lại ba tin báo nhận Hình 1.5 Thuật tốn khởi đầu chậm, truyền lại nhanh khôi phục nhanh [16] 10 Hình 1.6 Phân loại phương pháp quản lý hàng đợi tích cực 14 Hình 1.7 Giải thuật RED truyền thống [11] 16 Hình 1.8 Giải thuật RED với “gentle option” 17 Hình 2.1 Tính mờ giá trị ngôn ngữ 33 Hình 2.2 Lập luận xấp xỉ với đại số gia tử 35 Hình 3.1 Vị trí điều khiển sử dụng gia tử cho toán REM AQM 39 Hình 3.2 Sơ đồ mơ tả hệ thống điều khiển sử dụng HA 40 Hình 3.3 Sreal điều khiển HA 45 Hình 3.4 Cấu trúc mạng đa tắc nghẽn 47 Hình 3.5 Kích thước hàng đợi phương pháp AQM N=800 luồng 48 Hình 3.6 Tỷ lệ gói hiệu suất sử dụng tuyến giải thuật AQM lưu lượng tải 250-800 49 Hình 3.7 Trễ trung bình biến thiên độ trễ tăng lưu lượng từ 250-800 50 Hình 3.8 Kích thước hàng đợi phương pháp AQM RTT=200 ms 51 Hình 3.9 Các tham số mạng RTT thay đổi từ 30, 120, 200 ms 51 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 3.1 Các tham số REM 38 Bảng 3.2 Tham số mờ đại số gia tử cho biến Pr (kT ) , Pr (kT  T ) , DP 41 Bảng 3.3 Mối quan hệ dấu gia tử phần tử sinh 41 Bảng 3.4 Hệ luật mờ cho toán REM AQM 42 Bảng 3.5 Tham số mờ đại số gia tử cho biến Pr (kT ) , Pr (kT  T ) DP 43 Bảng 3.6 Giá trị định lượng ngữ nghĩa biến 44 - Little Big (Ít lớn) Khi xác định hệ luật theo nhãn ngôn ngữ mơ hình mờ ban đầu Các thành phần đại số gia tử xác định: 1) Tập phần tử sinh G = {S, B}, với c = S (Small) c+ = B (Big) 2) Các phần tử 0, W phần tử nhỏ nhất, phần tử trung hoà phần tử lớn 3) Tập gia tử chọn: H– = {L (Little)} H+ = {V (Very)} Tham số mờ đại số gia tử cho biến Pr (kT ) , Pr (kT  T ) DP chọn trước Bảng 3.2 Bảng 3.2 Tham số mờ đại số gia tử cho biến Pr (kT ) , Pr (kT  T ) , DP Pr (kT ) Pr (kT  T ) DP fm(S) 0.5 0.5 0.5  = μ(L) 0.32 0.21 0.73 Mối quan hệ dấu gia tử gia tử khác phần tử sinh xác định Bảng 3.3 Bảng 3.3 Mối quan hệ dấu gia tử phần tử sinh V L S B V     L     3.2.2 Xây dựng mơ hình tốn học cho mối quan hệ vào – điều khiển HA Xây dựng bảng luật suy luận đại số gia tử: Ở đây, cần thiết phải bổ sung thêm phần tử 0, đại số gia tử vào bảng luật với lí đảm bảo giới hạn miền biến thiên biến thực sử dụng phương pháp nội suy mặt Sreal Sự bổ sung cho phải đảm bảo quy luật tăng – giảm, khơng tính đồng biến luật khác toàn sở luật Ta nhận hệ luật đại số gia tử Bảng 3.4 41 Bảng 3.4 Hệ luật mờ cho toán REM AQM Pr (kT  T ) VS S W B VB 0 VS VS S LS W VS VS VS S LS W LB S VS VS S LS W LB B W VS S LS W LB B VB B S LS W LB B VB VB VB LS W LB B VB VB 1 W LB B VB VB 1 Pr (kT ) Để xây dựng mặt quan hệ vào – Sreal sở bảng luật đại số gia tử, phải tính tốn giá trị ngữ nghĩa định lượng cho nhãn ngôn ngữ Ở ta thấy, nhãn ngơn ngữ có độ dài và đại số gia tử sử dụng cho biến với tập H gia tử, H = {h-1, h1} Nên việc tính tốn ngữ nghĩa định lượng cho nhãn ngôn ngữ là: Với x  C = {c–, W, c+}:  fm (W )    fm(c ) ,  fm (c )   fm(c ) Với x = hjc, c  {c–, c+}, hj  H, j  {–1, +1}: ( 3.3) Trong đó: fm(h j c)  (h j ) fm(c) (h j c)  1  Sgn(h j c)Sgn(h1h j c)(  ) (h1 ), (h1 ), fm(c–) + fm(c+) = 1, δ = μ(h1), γ = – δ = μ(h-1) and Sgn(hjc) = Sgn(hj)Sgn(c) and Sgn(h1hjc) = Sgn(h1, hj)Sgn(hjc) Chú ý rằng: Sgn(h1, hj) = +1, for all hj  {L, V}, Sgn(hj) = Sgn(j), Sgn(c–) = –1 and Sgn(c+) = Mỗi giá trị fm(c+) μ(h1) biến ngôn ngữ gọi tham số mờ độc lập ta xây dựng mặt lưới điểm Sreal tương ứng với nhãn ngôn ngữ xác định ô Bảng 3.4 để bảng 3.6: 42 Bảng 3.6 Giờ đây, chọn phương pháp nội suy áp dụng cho phép suy luận giá trị đầu Có thể thấy rằng, với lựa chọn phương pháp nội suy cụ thể, thành phần điều khiển HA thiết kế Hình 3.1, việc chỉnh định tham số cho điều khiển lựa chọn tham số mờ độc lập cho biến vào – Điều thuận lợi cho việc tối ưu hoá tham số, nâng cao chất lượng điều khiển Các giá trị tham số mờ báo cáo lựa chọn theo phương pháp thử – sai, [8] 3.2.3 Tính tốn giá trị định lượng ngữ nghĩa cho nhãn ngôn ngữ biến Các giá trị ngôn ngữ thông thường gán nhãn ký hiệu mà không mang ý nghĩa ngữ nghĩa Trong trình thiết kế, người thiết kế thường xếp tập mờ theo kinh nghiệm tạo thành khoảng, thường Theo tiếp cận đại số gia tử, ngữ nghĩa giá trị ngơn ngữ có tính phụ thuộc vào độ dài từ ngôn ngữ Về mặt nguyên tắc, độ dài từ vơ hạn, tốn điều khiển thực tế độ dài từ từ ngôn ngữ hữu hạn (thường tối đa 3, ví dụ “Very Very Small” – VVS) Trên quan điểm vậy, có mặt NS PS biến đầu vào cần thiết để tạo thành miền giá trị ngôn ngữ đảm bảo tính hợp lí nhãn Trong tiếp cận đại số gia tử, ngữ nghĩa nhãn ngôn ngữ thường xác định với tập từ có độ dài từ đến k, ký hiệu X(k), với k>0, nguyên Ví dụ, Bảng 3.4, có k=2 X(2) = {0, VS, S, LS, W, LB, B, VB, 1}, Chú ý, có fm(B) + fm(S) = μ(L) + μ(V) = Với tham số này, ta, tính tốn ngữ nghĩa định lượng giá trị ngôn ngữ Bảng 3.4 Đó giá trị tập đỉnh mặt lưới Sreal Bảng 3.5 Tham số mờ đại số gia tử cho biến Pr (kT ) , Pr (kT  T ) DP fm(S) Pr (kT ) Pr (kT  T ) DVP 0.5 0.5 0.5 43  μ(L) = 0.32 0.21 0.73 Ví dụ, điểm ngữ nghĩa định lượng (S, VS, VS) Bảng 3.4 tương ứng với biến ( Pr (kT ) , Pr (kT  T ) , DP), giá trị ngữ nghĩa định lượng tính sau:  Bước 1: Tính tốn giá trị định lượng ngữ nghĩa phần tử sinh Pk,fm(S) = fmPk(S) = 0.68*0.5 = 0.34 Pk-1,fm(S) = 0.79*0.5 = 0.395 DVPfm(S) = 0.27*0.5 = 0.135 Như thấy, nhãn ngôn ngữ, với đại số gia tử cho biến khác có tham số mờ khác giá trị định lượng ngữ nghĩa chúng khác  Bước 2: Tính giá trị định lượng ngữ nghĩa VS  pr 1, fm (VS )   pr 1, fm ( S )  Sgn(VS ) 1   (VS )  fm(VS )     pr 1, fm ( S )  Sgn(VS ) 1  1  Sgn(VS ) Sgn(VVS )(   )  fm(VS )       pr 1, fm ( S )  (1) 1  (1  (1)(1)(  (V )   ( L))   (V ) fm( S )     pr 1, fm ( S )   ( L)  (V ) fm( S )  0.3121 Lu , fm (VS )  Lu , fm (S )   ( L) (V ) fm(S )  0.0365 Ta giá trị định lượng ngữ điểm (S, VS, VS) Bảng 3.4 điểm (0.3121, 0.34, 0.0365) không gian [0,1]3 mặt Sreal Tương tự, áp dụng cho nhãn ngôn ngữ khác, ta nhận bảng giá trị điểm mặt lưới Sreal bảng 3.6: 44 Bảng 3.6 Giá trị định lượng ngữ nghĩa biến Pr (kT ) 0.0000 0.2312 0.3400 0.50000 0.6600 0.7688 1.0000 Pr (kT  T ) (0) (VS) (S) (W) (B) (VB) (1) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0365 0.0365 0.1350 0.2336 0.5000 (0) (0) (VS) (VS) (S) (LS) (W) 0.0000 0.0365 0.0365 0.1350 0.2336 0.50000 0.7664 (0) (VS) (VS) (S) (LS) (W) (LB) 0.0365 0.0365 0.1350 0.2336 0.5000 0.7664 0.8650 (VS) (VS) (S) (LS) (W) (LB) (B) 0.0365 0.1350 0.2336 0.5000 0.7664 0.8650 0.9636 (VS) (S) (LS) (W) (LB) (B) (VB) 0.1350 0.2336 0.5000 0.7664 0.8650 0.9636 0.9636 (S) (LS) (W) (LB) (B) (VB) (VB) 0.2336 0.5000 0.7664 0.8650 0.9636 0.9636 1.0000 (LS) (W) (LB) (B) (VB) (VB) (1) 0.5000 0.7664 0.8650 0.9636 0.9636 1.0000 1.0000 (W) (LB) (B) (VB) (VB) (1) (1) (0) 0.3121 (VS) 0.3950 (S) 0.50000 (W) 0.6050 (B) 0.6879 (VB) 1.0000 (1) Với điểm tính tốn bảng 3.6 ta có mặt Sreal tương ứng Hình 3.3 Hình 3.3 Sreal điều khiển HA 45 Trong báo cáo này, phương pháp nội suy sử dụng nội suy tuyến tính điểm mắt lưới Sreal 3.3.Mô đánh giá giải thuật HAC-REM với mạng đa tắc nghẽn 3.3.1 Lựa chọn tham số mô Để đánh giá hiệu giải thuật AQM cách so sánh hoạt động chúng điều kiện hoạt động, ta cần phải xác định mơi trường mơ thích hợp đưa thơng số có ý nghĩa quan trọng việc kiểm tra tính hiệu phương pháp Cần cẩn thận lựa chọn cách đắn cấu hình mạng tham số cho việc kiểm tra để đánh giá đặc tính động học hệ thống TCP/ IP Hơn nữa, để đánh giá cách có so sánh kết chấp nhận chung cần thiết phải có cấu trúc mô chung Tuy nhiên, nhiệm vụ dễ dàng Hiện tại, nhà khoa học tranh luận nhằm mục đích đưa khuyến nghị/hướng dẫn để thiết lập cấu hình mạng đưa tham số nhằm đánh giá giải thuật điều khiển tắc nghẽn Do vậy, chưa có cấu hình tiêu chuẩn cho việc mơ hoạt động Với mục đích đánh giá hiệu phương pháp AQM sử dụng đại số gia tử cho cải tiến thuật toán REM, đề tài lựa chọn so sánh với thuật toán AQM nguyên thủy đại diện cho nhóm như: ARED, PI (dựa chiều dài hàng đợi), REM (dựa kết hợp chiều dài hàng đợi tốc độ thông tin đến) – xem Hình 1.6 Để nhấn mạnh khả ứng dụng giải thuật thực tế, đề tà tiến hành khảo sát hiệu phương pháp AQM nói theo tiêu chí sau: - Hiệu suất sử dụng tuyến nút cổ chai (dựa thơng lượng có ích) - Tỷ lệ gói - Trễ hàng đợi trung bình biến thiên độ trễ Bảng 3.1 Các giá trị tham số điều khiển phương pháp AQM ARED PI Sử dụng a  1.822(10)5 mode gentle 5 b  1.816(10) 46 REM   0.1   0.001   1.001 Các giá trị tham số điều khiển phương pháp AQM theo đánh giá thiết lập dựa khuyến nghị đưa tác giả phương pháp AQM Mục tiêu phép so sánh công sử dụng thiết lập đề nghị tác giả tương ứng cho phép có đánh giá mang tính so sánh cách sử dụng mục tiêu điều khiển tương tự, ví dụ giá trị tham chiếu chiều dài hàng đợi TQL=200 3.3.2 Cấu trúc mạng mô Cấu trúc liên kết mạng lưới liên kết nhiều nút cổ chai hiển thị Hình 3.4 Đây cấu trúc mạng đa tắc nghẽn (nhiều nút cổ chai) Đề tài khảo sát topo mạng với liên kết nút cổ chai nhiều để kiểm tra việc thực giải thuật AQM nhiều kịch thực tế Việc sử dụng cấu trúc nhằm có điều kiện so sánh kết đạt sử dụng giải thuật HAC-REM với giải thuật khác cơng bố [6] Hình 3.4 Cấu trúc mạng đa tắc nghẽn Ta sử dụng AQM hàng đợi tất liên kết lõi từ định tuyến A đến định tuyến F Tất liên kết khác (liên kết truy cập) dùng DT đơn giản Dung lượng tuyến trễ truyền thiết lập sau: (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) Luồng N1 kết thúc đích 1, N2 chảy kết thúc đích 2, N3 kết thúc đích tạo lưu 47 lượng truy cập chéo Kết cho thấy hai liên kết nút cổ chai, nơi lưu lượng chéo tồn (ví dụ, định tuyến B định tuyến C; định tuyến D định tuyến -E) có biểu hành vi tương tự Vì vậy, báo cáo lựa chọn liên kết nút cổ chai định tuyến D định tuyến E để phân tích kết thu 3.3.3 Ảnh hưởng lưu lượng tải tốc độ đáp ứng Ta khảo sát hoạt động giải thuật AQM cách so sánh chúng điều kiện động học mạng thay đổi Ban đầu, số luồng nguồn đặt trước N1=100; N2=50 N3=100 sau ta tăng số lượng tải mạng với N1=500, N2=50, N3=100 (chỉ thay đổi N 1) Cuối ta thiết lập số nguồn lưu lượng N1=500, N2=100, N3=200 Trong thời gian hoạt động, lưu lượng mạng bị thay đổi theo thời gian kết mô phần cách ngắt nửa số lượng nguồn thời điểm 40s khôi phục thời điểm 70s để xem phản ứng giải thuật Hình 3.5 Kích thước hàng đợi phương pháp AQM N=800 luồng 48 Hình 3.5 thể kích thước hàng đợi tương ứng với giải thuật AQM từ trái sang phải từ xuống HAC-REM, ARED, PI REM trường hợp số nguồn lưu lượng tổng cộng N=800 Ta thấy rõ điều khiển HAC-REM hoạt động tốt so với giải thuật khác Dao động chiều dài hàng đợi tương ứng với giải thuật AQM khác tương đối lớn (đặc biệt ARED PI) Tuy nhiên, HAC-REM dao động nhỏ diễn thời gian ngắn Hơn nữa, 100s mô phỏng, chiều dài hàng đợi HAC-REM ổn định Đặc biệt, lưu lượng tải thay đổi thời điểm 40s 70s dao động chiều dài hàng đợi theo HAC-REM nhỏ Điều ngược lại giải thuật AQM truyền thống PI, ARED REM Hình 3.6 Tỷ lệ gói hiệu suất sử dụng tuyến giải thuật AQM lưu lượng tải 250-800 Theo phân tích lý thuyết, việc trì hàng đợi ổn định kích thước hàng đợi tạo hài hịa thơng số chất lượng hoạt động mạng TCP/IP Độ trễ trung bình mức nhỏ vừa phải hàng đợi không mức cao Hơn nữa, chiều dài hàng đợi ổn định giúp cho biến thiên độ trễ gói tin giảm thiểu Nếu đặt chiều dài hàng đợi mức phù hợp (trong trường hợp 200 gói) làm cho hiệu suất sử dụng tuyến cao trễ nhỏ Điều minh chứng kết mơ Hình 3.6 Khi lưu 49 lượng tải tăng từ 250 đến 800, HAC-REM cho tỷ lệ gói nhỏ (ở N=800 0,13 %) Với giải thuật truyền thống, N tăng làm số lượng gói tin mạng tăng dẫn đến đệm phải loại bỏ gói nhiều Đặc biệt với ARED (ở N=800 13,7 %) gấp 100 lần so với HAC-REM Hình 3.7 cho thấy mối quan hệ hiệu suất sử dụng tuyến nút cổ chai liên quan đến trễ xếp hàng trung bình có liên quan đến biến thiên trễ gây giải thuật AQM Theo đó, HAC-REM tốt so với giải thuật khác AQM khác hiệu suất sử dụng tuyến cao biến thể chậm trễ thấp HAC-REM thể hành vi ổn định việc giữ vững chiều dài hàng đợi tham chiếu Hình 3.7 Trễ trung bình biến thiên độ trễ tăng lưu lượng từ 250-800 3.3.4 Ảnh hưởng trễ đến phương pháp AQM Trong phần này, ta khảo sát hoạt động giải thuật AQM theo thay đổi trễ truyền dẫn liên kết nút cổ chai Ta kiểm tra hoạt động giải thuật AQM RTT từ 30 ms đến 120 200 ms Các kết RTT 200ms hiển thị Hình 3.8 Từ kết quả, quan sát hiệu suất cao ổn định HAC-REM Khi RTT thay đổi, chiều dài hàng đợi giải thuật thay đổi mạnh Tuy nhiên, HAC-REM giữ dao động có tỷ lệ gói thấp 50 Hình 3.8 Kích thước hàng đợi phương pháp AQM RTT=200 ms Hình 3.9 Các tham số mạng RTT thay đổi từ 30, 120, 200 ms 51 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Tính tốn mềm trở thành cơng cụ hữu ích q trình xây dựng hệ thống địi hỏi thơng minh, khả định xác điều kiện thiếu thơng tin Với mức sai số thời gian hoạt động cho trước, cơng cụ SC hồn tồn hỗ trợ cho q trình thiết kế hệ thống đơn giản không lệ thuộc vào tri thức chuyên gia Là công cụ SC, đại số gia tử sớm chứng tỏ tiềm ứng dụng toán điều khiển thực tế Tuy nhiên, việc ứng dụng tính tốn mềm cụ thể đại số gia tử để giải toán mạng truyền thông chưa phát triển cách sâu rộng Trong trình thực đề tài, học viên đề xuất mô việc giải tốn quản lý hàng đợi tích cực mạng TCP/IP nhờ cải tiến thuật toán REM sử dụng đại số gia tử Kết đề tài bước đầu trình nghiên cứu Một số vấn đề cịn nghiên cứu hồn thiện mặt lý thuyết thực tế Trong tương lai, học viên đặc biệt quan tâm đến số hướng phát triển sau: - Sử dụng thuật tốn tối ưu nhằm tìm kiếm tập luật tối ưu cho toán AQM định HA - So sánh thêm hiệu phương pháp AQM đề xuất với phương pháp khác - Cài đặt giải thuật AQM đề xuất định tuyến thực tế đánh giá thực nghiệm hiệu giải thuật - Phát triển ứng dụng đại số gia tử cho toán AQM mạng TCP/IP không dây khác Thái Nguyên ngày 10 tháng 05 năm 2020 Người thực Lê Thế Hợp 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Aderemi A Atayero, Matthew K Luka (2012), Applications of Soft Computing in Mobile and Wireless Communications International Journal of ComputerApplications (0975 – 8887) ,Volume 45– No.22, May 2012, pp 48-54 [2] Athuraliya S., Lapsley D E., Low S H (2001), “Random early marking for Internet congestion control” IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol 15, No:3, pp 48-53 [3] Braden B., Clark D., Crowcroft J., Davie B., Deering S., Estrin D., Floyd S., Jacobson V., Minshall G., Partridge C., Peterson L., Ramakrishnan K K., Shenker S., and Wroclawski J., (1998), “Recommendations on queue management and congestion avoidance in the internet” Internet Draft [4] Cat Ho Nguyen, Nhu Lan Vu, Tien Duy Nguyen, Thiem Pham Van, (2014), “Study the ability of replacing fuzzy and PI controllers with the Hedge Algebras - Based controller for DC motor”, Journal of science and technology, 52(1), pp 35-48 [5] C Chrysostomou, A Pitsillides, G Hadjipollas, M Polycarpou, A Sekercioglu (2004), Fuzzy logic control for active queue management in TCP/IP Networks 12th IEEE Mediterranean Conference on Control and Automation Kusadasi, Aydin, Turkey, (IEEE MED'04), pp 2-8 [6] Chrysostomou, C & Pitsillides, A (2005), Using Fuzzy Logic Control to Address Challenges in AQM Congestion Control in TCP/IP Networks Workshop on Modeling and Control of Complex Systems (MCCS‟05), (CD ROM Proceedings), [7] Dhumane, Amol & Prasad, Rajesh (2014) A Review on Active Queue Management Techniques of Congestion Control Proceedings - International Conference on Electronic Systems, Signal Processing, and Computing Technologies, ICESC 2014 166-169 10.1109/ICESC.2014.34 [8] Duy Nguyen Tien, Phuong Huy Nguyen, Thi Mai Thuong Duong, Thu May Duong (2018), Designing an Adaptive PID Controller for Dissolved Oxygen 53 Control of the Activated Sludge Wastewater Treatment using Hedge Algebras, International Journal on Future Revolution in Computer Science & Communication Engineering ISSN: 2454-4248, Volume: Issue: 5, pp 177184 [9] Feng W., Kandlur D., Saha D., Shin K (1999), A Self-Configuring RED Gateway In Proc IEEE INFOCOM, pp 1320–1328 [10] Feng W., Shin K G., Kandlur D D., Saha D., (2002), The BLUE active queue management algorithms IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol.10, No:4, pp 513 – 528 [11] Floyd S., Jacobson V., (1993), Random early detection gateways for congestion avoidance IEEE/ACM Trans On Networking, Vol.1, No:4, pp 397– 413 [12] Jasem, H.N., Z.A Zukarnain, M Othman and S Subramaniam (2011), Efficiency and fairness of new-additive increase multiplicative decrease congestion avoidance and control algorithm J Applied Sci., 11: 438-449 [13] Huy Nguyen Phuong, Dung Le Ba, 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), pp 1552-1556 [14] Nguyễn Phương Huy Dương Thị Mai Hương, Dương Thu May (2016), An application of Genetic Fuzzy System in Active Queue Management for TCP/IP multiple congestion networks, International Journal of Engineering and Applied Sciences (IJEAS), pp 47-52 [15] Sharma, Anup & Kumar Behera, Ashok (2016) A Survey on Active Queue Management Techniques International Journal Of Engineering And Computer Science 10.18535/ijecs/v5i11.47 [16] S H Low, F Paganini, and J C Doyle (2002) Internet congestion control IEEE Control Systems Magazine, Feb 2002 54 [17] Srisankar S Kunniyur and R Srikant (2004), An Adaptive Virtual Queue (avq) algorithm for active queue management IEEE/ACM Trans Netw., 12(2):pp 286– 299 [18] X Changbiao and L Fengfeng (2008), A congestion control algorithm of fuzzy control in routers In Proceedings of the Fourth International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing (WiCOM ’08), October 2008, pp 1–4 55 ... học CHƯƠNG BÀI TỐN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/ IP 1.1 Mạng TCP/ IP toán điều khiển tắc nghẽn 1.1.1 Truyền số liệu mạng TCP/ IP Hình 1.1 Kiến trúc mạng đơn giản Trên mạng TCP/ IP, thông...ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LÊ THẾ HỢP ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ CHO BÀI TỐN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/ IP Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông Mã số: 8.52.02.08... ĐẦU CHƯƠNG BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/ IP 1.1 .Mạng TCP/ IP toán điều khiển tắc nghẽn 1.1.1 Truyền số liệu mạng TCP/ IP 1.1.2 Các giải