Jinsheng Sun và cộng sự đề xuất cơ chế FCRED [34]. FCRED sử dụng một bộ điều khiển mờ để điều chỉnh xác suất rơi tối đa của RED, nhằm tăng khả năng ổn định chiều dài hàng đợi trung bình trong khoảng chiều dài hàng đợi tham chiếu . Trong FCRED, điều chỉnh xác suất rơi tối đa của RED theo công thức: ( ) = ( − 1) + ( ), với ( ) là giá trị ngõ ra của bộ điều khiển mờ, lượng thay đổi xác suất tối đa của RED.
FCRED dùng hệ mờ Mamdani mơ hình MISO, với biến đầu vào thứ nhất ( ) được mờ hóa bởi 7 tập mờ là lỗi chiều dài hàng đợi trung bình
( ) so với chiều dài hàng đợi tham chiếu và được tính ( ) = ( ) − . Biến đầu vào thứ hai là độ biến thiên của lỗi chiều dài hàng đợi ( ) giữa hai lần lấy
mẫu liên tiếp ( ) = ( ) − ( − 1) và được mờ hóa bởi 5 tập mờ. Vì vậy, hệ suy diễn mờ có 35 luật (7x5 = 35) và hệ giải mờ để cho kết quả
đầu ra ( ).
1.3.3. Cơ chế FUZZY BLUE
M. H. Yaghmaee và cộng sự đã đề xuất cơ chế Fuzzy BLUE [47] cải tiến cơ chế BLUE dựa trên lơ-gíc mờ. Fuzzy BLUE dùng mức độ mất gói và mức độ sử dụng hàng đợi làm biến ngôn ngữ đầu vào và xác suất đánh đấu rơi gói tin làm biến ngơn ngữ đầu ra. Fuzzy BLUE dùng hệ mờ Mamdani có hàm thuộc dạng hình thang có 3 miền
giá trị ( , , ) cho biến đầu vào tỉ lệ mất gói tin, hàm thuộc dạng hình thang có 3 miền giá trị ( , ,
ℎ ℎ ) cho biến đầu vào mức độ sử dụng hàng đợi và hàm thuộc dạng hình thang cho biến đầu ra xác suất mất gói tin có
4 miền giá trị ( , , , ℎ ℎ). Kết quả cho thấy, cơ chế FUZZY BLUE có tỉ lệ mất gói tin thấp hơn
so với cơ chế BLUE truyền thống.
1.3.4. Cơ chế DEEP BLUE
S. Masoumzadeh và cộng sự đã đề xuất cơ chế DEEP BLUE [60] nhằm cải tiến cơ chế BLUE. DEEP BLUE dùng xác suất loại bỏ gói tin và sự kiện các liên kết nhàn rỗi để kiểm soát tắc nghẽn, làm các biến đầu vào của bộ điều khiển mờ và đầu ra là biến . DEEP BLUE cải thiện BLUE bằng cách kết hợp nó với Q-learning. Trong các thuật toán BLUE truyền thống, các tham
số _ , 1 và 2 được sử dụng trong mỗi sự kiện. Trong khi đó trong cơ chế DEEP BLUE, tham số
_ khơng cịn được dùng và
các tham số 1 và 2 được xác định từ quá trình học để chọn giá trị tốt nhất trong hai dãy
11 đến 1 và 21 đến 2 cho nó.