Trong phần này, ta khảo sát hoạt động của các giải thuật AQM theo sự thay đổi của trễ truyền dẫn liên kết giữa nút cổ chai. Ta kiểm tra hoạt động của các giải thuật AQM khi RTT từ 30 ms đến 120 và 200 ms. Các kết quả khi RTT là 200ms hiển thị trong Hình 3.8. Từ những kết quả, chúng ta có thể quan sát hiệu suất cao ổn định của HAC-REM. Khi RTT thay đổi, chiều dài hàng đợi của các giải thuật đều thay đổi mạnh. Tuy nhiên, HAC-REM vẫn giữ được sự dao động ít nhất và do vậy có tỷ lệ mất gói là thấp nhất.
Hình 3.8. Kích thước hàng đợi của các phương pháp AQM khi RTT=200 ms
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Tính toán mềm hiện đã trở thành một công cụ hữu ích trong quá trình xây dựng các hệ thống trong đó đòi hỏi sự thông minh, khả năng ra quyết định chính xác trong các điều kiện thiếu thông tin. Với một mức sai số và thời gian hoạt động cho trước, các công cụ của SC hoàn toàn có thể hỗ trợ cho quá trình thiết kế hệ thống đơn giản hơn và cũng không quá lệ thuộc vào tri thức của chuyên gia.
Là một trong những công cụ của SC, đại số gia tử đã sớm chứng tỏ được tiềm năng ứng dụng trong các bài toán điều khiển trong thực tế. Tuy nhiên, việc ứng dụng tính toán mềm và cụ thể là đại số gia tử để giải quyết các bài toán mạng truyền thông vẫn chưa được phát triển một cách sâu rộng.
Trong quá trình thực hiện đề tài, học viên đã đề xuất cũng như mô phỏng trong việc giải quyết bài toán quản lý hàng đợi tích cực trên mạng TCP/IP nhờ cải tiến thuật toán REM sử dụng đại số gia tử.
Kết quả của đề tài mới chỉ là bước đầu trong quá trình nghiên cứu. Một số vấn đề còn có thể nghiên cứu hoàn thiện hơn cả về mặt lý thuyết cũng như thực tế. Trong tương lai, học viên đặc biệt quan tâm đến một số hướng phát triển như sau:
- Sử dụng các thuật toán tối ưu nhằm tìm kiếm tập các luật tối ưu cho các bài toán AQM ra quyết định bằng HA
- So sánh thêm hiệu quả của phương pháp AQM đề xuất với các phương pháp khác
- Cài đặt các giải thuật AQM đã đề xuất trên các bộ định tuyến thực tế và đánh giá thực nghiệm hiệu quả của các giải thuật này.
- Phát triển ứng dụng đại số gia tử cho bài toán AQM trên mạng TCP/IP không dây khác
Thái Nguyên ngày 10 tháng 05 năm 2020 Người thực hiện
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
Control of the Activated Sludge Wastewater Treatment using Hedge Algebras, International Journal on Future Revolution in Computer Science & Communication Engineering ISSN: 2454-4248, Volume: 4 Issue: 5, pp. 177- 184.
[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.
[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.