Thông tin tài liệu
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN PHƢƠNG HUY MÔ HÌNH KẾT HỢP LOGIC MỜ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN CHO BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/IP LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Hà Nội – Năm 2014 TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN PHƢƠNG HUY MÔ HÌNH KẾT HỢP LOGIC MỜ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN CHO BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/IP 02.08 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG 1. PGS. TS. Lê Bá Dũng 2. PGS. TS. Nguyễn Chấn Hùng Hà Nội – Năm 2014 i 1. LỜI CAM ĐOAN “Mô hình kết hợp logic mờ và giải thuật di truyền cho bài toán quản lý hàng đợi tích cực trên mạng TCP/IP” Các s liu trong luc s dng là trung thc, mt phc công b trên các tp chí khoa hc chuyên ngành vi s ng ý và cho phép cng tác gi. Phn còn lc ai công b trong bt k công trình nào khác. 14 tháng 1 4 án Nguyễn Phƣơng Huy ii 2. LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày t lòng bin PGS.TS. - Vin công ngh thông tin và PGS.TS. Nguyn Chn Hùng - B môn H thng vin thông - Vin n t Vin thông - i hc Bách Khoa Hà Nng dn, to mu kin thun li, giúp tôi thc hin và hoàn thành lun án này. Tôi xin trân trng c PGS.TS. cùng các thy cô giáo trong b môn H thng vin thông - Vin t Vin thông - i hc Bách khoa Hà ni tu ki tôi trong thi gian tôi tham gia sinh hot khoa hc ti b môn. c gi li ct ti Ban giám hii hc K thut công nghip - i hc Thái nguyên, các anh ch, bng nghip b môn n t vin thông, n t, i hc K thut công nghip t qua m hoàn thành tt công vic nghiên cu ca mình. Tôi bi ng viên, to u kin thun li nh tôi có th hoàn thành bn lun án. 14 tháng 01 4 Nguyễn Phƣơng Huy iii 3. MỤC LỤC L i LI C ii MC LC iii DANH MC CÁC KÝ HIU VÀ CH VIT TT viii DANH MC CÁC HÌNH TH xi DANH MC CÁC BNG BIU xiv M U 1 I TÍCH CC TRÊN MNG TCP/IP 7 1.1. Gii thi 7 1.2. Mu khin tc nghn 7 1.2.1. Truyn s liu trên mng TCP/IP 7 1.2.2. Các gii thuu khin tc nghn theo giao thc TCP 8 1.2.2.1. Giao thc TCP 8 1.2.2.2. Mt s thut ng 9 1.2.2.3. Các gii thut tránh tc nghn trên mng TCP/IP 10 1.3. Qun thng (th ng) 12 1.4. Qui tích cc 12 1.4.1. Khái nim qui tích cc 12 1.4.2. Phân loi tích cc 13 1.5. Hin trng nghiên cp cn bài toán AQM trong các nghiên c 14 1.5.1. a trên chii 14 1.5.1.1. c nghn rõ ECN 14 1.5.1.2. hy b sm ngu nhiên RED 15 1.5.1.3. hu b sm ngu nhiên theo trng s WRED 16 1.5.1.4. Gii thut loi b ngu nhiên sm thích nghi 17 1.5.1.5. Gii thut loi b ngu nhiên sng - Dynamic RED 18 iv 1.5.1.6. Gii thut loi b ngu nhiên sm nh hóa 18 1.5.1.7. Phát hin sm ngu nhiên cân bng FRED 19 1.5.2. Qui tích cc da trên t n 20 1.5.2.1. Gii thut BLUE 21 1.5.2.2. Gii thut SFB 21 1.5.2.3. Gii thut phát hin sm da trên cân bng chn lc SFED 22 1.5.2.4. Gii thui o thích nghi AVQ 23 1.5.2.5. Gii thui o thích nghi nâng cao 24 1.5.2.6. Gii thut Yellow 24 1.5.2.7. B u khin tích phân t l (Proportional Integral-PI) 24 1.5.3. Các gii thut AQM da trên s kt hp gi i và kim soát n 25 1.5.3.1. u ng 25 1.5.3.2. Gii thut b m o nh hóa (SVB) 26 1.5.3.3. Gii thut AQM di và trng thái ti 27 1.5.3.4. Gii thut Raq 27 1.5.4. Mt s gii thut AQM ng dng logic m 27 1.6. Mt s v ln còn tn ti vi bài toán AQM 29 1.7. La chp cn bài toán trong lun án 31 1.8. Tng k 32 T HP DI TRUYN M VÀ NG DNG 33 2.1. Gii thi 33 2.2. Tng quan v tính toán mm 33 2.3. toán hc ca logic m 34 2.3.1. Tp m 34 2.3.2. Các phép toán trên tp m 35 2.3.3. Lut nu thì m 37 2.3.4. Suy din m 38 2.3.5. Mt s mô hình suy lun m 41 2.4. Gii thut di truyn 43 v 2.4.1. Gii thiu 43 2.4.2. c quan trng trong vic áp dng gii thut di truyn 44 2.4.3. Các phép toán ca gii thut SGA 45 2.4.4. toán hc ca GA 46 2.4.4.1. Các khái nim và ký hiu 46 2.4.4.2. nh lý gi 46 2.4.5. xut gii thut di truyn ci tin MGA 48 2.4.5.1. Mã hoá 49 2.4.5.2. Hàm thích nghi 50 2.4.5.3. Lai to 51 2.4.5.4. t bin 51 2.4.5.5. ánh giá 52 2.5. Hin trng nghiên ct hp GA vi FL 53 2.5.1. Nn tng ca vic kt hp 53 2.5.2. Phân loi k thut kt hp 54 2.6. xut mô hình kt hp di truyn m cho các bài toán AQM 56 2.6.1. H u khin di truyn m cho bài toán AQM 56 2.6.2. Xây dng b u khin m cho bài toán AQM 57 2.6.3. Chnh b u khin m cho bài toán AQM bng MGA 59 2.7. Tng k 61 N M CHO BÀI TOÁN CI TIN GII THUT RED_AQM 63 3.1. Gii thi 63 3.2. Xây dng h m cho bài toán RED_AQM 64 3.2.1. nh các yu t u vào và ra ca b u khin m AQM 64 3.2.2. To m các hàm liên thuc m cho mu ra 66 3.2.2.1. Mô t các bin ngôn ng 66 3.2.2.2. La chn hàm liên thuc 67 3.2.3. Xây d quy tc suy din m mà h thng s hong theo 68 3.2.4. Quyng s c thc hin cho mi lut 70 vi 3.2.5. Kt hp các lut và gii m u ra. 70 3.2.6. Ví d minh ha tính toán u khin 72 3.3. Gii thut di truyn m cho AQM 73 3.3.1. h thng di truyn m RED AQM 73 3.3.2. t các phép toán di truyn 73 3.3.3. Xây dng phn mm mô phng 75 3.4. nh ca các gii thut AQM trên mng TCP/IP 80 3.4.1. ng hng v hành vi ca TCP 80 3.4.2. H thu khin AQM 81 3.4.3. Phân tích s nh ca gii thut AQM 83 3.4.4. nh hóa luu khin AQM 85 3.4.5. Kim chng tính nh ca gii thut AQM qua mô phng Matlab 85 3.5. hong ca gii thut FUZZGA 89 3.6. Tng k 95 N M CHO BÀI TOÁN CI TIN GII THUT REM_AQM 97 4.1. Gii thi 97 4.2. Nhc li gii thut REM 97 4.3. H m cho bài toán ci tin gii thut REM 98 4.4. Gii thut di truyn ci tin MGA cho chnh h m REM 101 4.5. Mô phi thut FGREM trên mc nghn 106 4.5.1. La chn các tham s mô phng 106 4.5.2. i c 107 4.5.3. T ng c 110 4.5.4. ng ca tr 111 4.5.5. ng ca thông s t 113 4.6. Mô phng và ánh giá gii thut FGREM vi mng tc nghn 114 4.6.1. Cu trúc mng mô phng 114 4.6.2. nh ng ca lu lng ti và tc áp ng 115 4.6.3. ng ca tr 119 vii 4.7. Tng k 120 KT LUN VÀ NG PHÁT TRIN 122 DANH MC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG B CA LUN ÁN 124 TÀI LIU THAM KHO 125 PH LC A 131 PH LC B 132 4. viii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt ACK Acknowledgement AI Artificial Intelligence AIMD Additive Increase Multiplicative- Decrease ng gim nhân AQM Active Queue Management Qui tích cc ARED Adaptive Random Early Detection Phát hin sm ngu nhiên thích nghi AVQ Adaptive Virtual Queue Gii thut i o thích nghi CE Congestion Experienced Ch th tc nghn CWND Congestion Window Ca s tc nghn DRED Dynamic Random Early Detection DT Drop Tail loi b cui hàng DVP Droping Probability Xác sut loi b gói EAVQ Enhanced Adaptive Virtual Queue Gii thut i o thích nghi nâng cao ECN Explicit Congestion Notification Thông báo tc nghn rõ ràng ES Expert System FGREM Fuzzy Genetic Random Exponential Marking FIFO First In First Out i phc v theo kiu c FIS Fuzzy Inference System [...]... mạng TCP/IP Mục đích cụ thể của luận án là sử dụng mô hình kết hợp di truyền mờ nhằm giải quyết hai bài toán AQM khác nhau: - Kết hợp MGA với FL ứng dụng cho bài toán AQM dựa trên chiều dài hàng đợi (cải tiến thuật toán RED) - Kết hợp MGA và FL ứng dụng cho bài toán AQM dựa trên sự kết hợp chiều dài hàng đợi và tốc độ lƣu lƣợng đến (cải tiến thuật toán REM) Phƣơng pháp sử dụng mô hình kết hợp kể trên. .. [5],[51] Để giải quyết bài toán AQM, ba phƣơng pháp truyền thống đƣợc biết đến là quản lý hàng đợi dựa trên chiều dài hàng đợi (đại di n tiêu biểu là giải thuật loại bỏ gói ngẫu nhiên sớm - Random Early Discard - RED), quản lý hàng đợi dựa trên tốc độ lƣu lƣợng đến (mà đại di n là giải thuật Blue) và quản lý hàng đợi dựa trên sự kết hợp cả chiều dài và tốc độ lƣu lƣợng đến (điển hình là giải thuật đánh... hệ di truyền mờ Giải thuật này đã đƣợc sử dụng trong các công trình đã công bố nhƣ [1], [3], [4] - Đƣa ra mô hình kết hợp của MGA với FL ứng dụng cho bài toán AQM dựa trên chiều dài hàng đợi trên mạng viễn thông Các kết quả cũng đã đƣợc công bố trên các công trình [1], [8] - Đề xuất mô hình kết hợp MGA với FL và khảo sát trên bài toán AQM dựa trên cả chiều dài hàng đợi và tốc độ lƣu lƣợng đến Các kết. .. tổng kết đƣợc tính cần thiết của việc kết hợp, các phƣơng thức kết hợp, tóm tắt một số ví dụ minh họa và đƣa ra lớp bài toán thích ứng đối với từng mô hình kết hợp) 4 3- Đề xuất các giải thuật MGA cải tiến hoạt động của SGA trong các mô hình kết hợp Chứng minh hiệu quả của MGA qua phân tích toán học cũng nhƣ mô phỏng 4- Ứng dụng mô hình kết hợp của FL với MGA cho bài toán AQM dựa trên chiều dài hàng đợi. .. RED và FUZZGA-AQM 91 Hình 3.22 Hiệu suất quản lí hàng đợi của RED và FUZZGA 91 Hình 3.23 Cấu hình mạng cho mô phỏng [21] .93 Hình 3.24 Tình trạng hàng đợi của FPI và PI [21] 94 Hình 3.25 Tình trạng hàng đợi của FUZZGA và PI .94 Hình 4.1 Hệ mờ cho bài toán REM AQM .98 Hình 4.2 Các hàm liên thuộc cho đầu vào mờ Pr (kT ) 100 Hình 4.3 Các hàm liên thuộc cho đầu vào mờ. .. luận án là FL và GA Phần tiếp theo của chƣơng sẽ cập nhật, phân loại và đánh giá một số mô hình kết hợp của GA với FL đƣợc giới thiệu cho đến nay Phần cuối chƣơng sẽ đề xuất giải thuật MGA nhằm rút ngắn thời gian hội tụ của quá trình tìm kiếm Trên cơ sở đó đƣa ra mô hình kết hợp MGA và FL áp dụng cho cải tiến các bài toán AQM Chương 3: Mô hình di truyền mờ cho bài toán cải tiến giải thuật RED_AQM... 2.4 Mô hình suy luận mờ với một luật-một tiền đề .39 Hình 2.5 Mô hình suy luận mờ một luật-nhiều tiền đề 40 Hình 2.6 Mô hình suy luận mờ hai luật hai tiền đề 40 Hình 2.7 Mô hình suy di n mờ Mamdani 42 Hình 2.8 Mô hình mờ Sugeno 42 Hình 2.9 Mô hình suy luận mờ Tsukamoto .43 Hình 2.10 Cấu trúc MGA tổng quát 49 Hình 2.11 Quá trình lai tạo .51 Hình. .. dụng mô hình kết hợp GA và FL cho các bài toán ra quyết định Tuy nhiên, các công trình này vẫn sử dụng giải thuật di truyền đơn giản (Simple Genetic Algorithm - SGA) đƣợc đề xuất bởi Holland [22] Giải thuật SGA vẫn cần đƣợc cải tiến nhằm giảm thiểu hơn nữa thời gian tính toán sao cho có thể phù hợp với các ứng dụng thực tế Xuất phát từ phân tích trên, luận án đƣa ra mô hình kết hợp giải thuật di truyền. .. thông qua các kết quả mô phỏng bằng phần mềm NS2 Chương 4: Mô hình di truyền mờ cho bài toán cải tiến giải thuật REM_AQM Trên cơ sở các kết quả đạt đƣợc trong chƣơng 3, chƣơng này luận án tiếp tục phân tích việc ứng dụng hệ di truyền mờ cải tiến giải thuật REM_AQM Do tính ổn định 5 đã đƣợc phân tích trong chƣơng 3, nội dung chủ yếu của chƣơng 4 là tập trung vào phân tích các kết quả mô phỏng trên NS2... hoạt động của mạng TCP/IP đơn tắc nghẽn cũng nhƣ đa tắc nghẽn Với nội các dung trên, luận án được bố cục thành bốn chương cụ thể như sau: Chương 1: Bài toán quản lý hàng đợi tích cực trên mạng TCP/IP - Phần đầu chƣơng sẽ tổng kết một số nguyên tắc hoạt động chính của mạng TCP/IP, từ đó làm rõ tầm quan trọng của bài toán quản lý hàng đợi tích cực trong vấn đề điều khiển tắc nghẽn trên mạng TCP/IP Phần
Ngày đăng: 10/05/2014, 00:01
Xem thêm: Mô hình kết hợp logic mờ và giải thuật di truyền cho bài toán quán lý hàng đợi tích cực trên mạng TCP/IP, Mô hình kết hợp logic mờ và giải thuật di truyền cho bài toán quán lý hàng đợi tích cực trên mạng TCP/IP