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针对用户(端系统)给网络提供的负载大于网络资源容量和处理能力而造成的网络拥塞问题,为提高运算速度和运算吞吐量,分析比较典型的TCP拥塞控制算法和IP拥塞控制算法上,采用了神经网络控制理论中的NN自适应算法,对网络中的节点队列进行自适应再励学习并结合概率丢失控制策略。通过在OPNET网络平台上进行建模和仿真,仿真结果表明算法能有效地解决网络传输中的数据分组丢失问题,提高节点队列的反应速度和跟随性,使队列的长度稳定在期望值上,从而使网络保持一定的稳定性。故这种算法对网络规划设计人员有一定的指导和借鉴意义。