基于自适应模糊神经网络PID控制器的主动队列管理算法

主动队列管理(AMQ)是一种非常重要的拥塞控制的研究领域。但其自身的复杂性和计算机网络的动态特性,传统的PID控制算法由于其固定参数的方式、导致其对动态环境适应性低。为了克服这些缺点,通过对拥塞智能控制理论的研究,介绍了一个新的AQM算法FAPIDNN。模糊控制器是采用自动学习速率η的计算机,通过神经网络PID控制器根据当前网络状态和对网络数据包下降概率的计算基础上,网络速率自主学习的模糊控制器。仿真结果表明FAPIDNN算法在队列稳定、收敛速度和时间延迟上要优于PID控制器。