ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC NGUYỄN KIM QUỐC NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN CƠ CHẾ ĐIỀU KHIỂN TẠI CÁC NÚT MẠNG CHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MÃ SỐ: 62.48.01.01 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS TS NGUYỄN THÚC HẢI PGS TS VÕ THANH TÚ HUẾ - 2015 Công trình hoàn thành tại: Trường Đại học Khoa học – Đại học Huế Người hướng dẫn khoa học: GS TS Nguyễn Thúc Hải PGS TS Võ Thanh Tú Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ Hội đồng chấm luận án cấp Đại học Huế, họp tại: ………………………………………………………………………… Vào hồi … … ngày … tháng … năm ………… Có thể tìm hiểu luận án tại: Thư viện Quốc gia Hà Nội Trung tâm Học liệu – Đại học Huế Thư viện trường Đại học Khoa học – Đại học Huế MỞ ĐẦU Internet hệ thống kết nối mạng toàn cầu đảm bảo liên thông hệ thống máy tính thiết bị diện rộng Internet ngày phát triển không số lượng kết nối mà đa dạng lớp ứng dụng Do đó, vấn đề xảy tắc nghẽn Internet tránh khỏi Vì vậy, để đảm bảo thông suốt đường truyền, kiểm soát tắc nghẽn nút mạng đóng vai trò quan trọng cho Internet hoạt động hiệu tin cậy người sử dụng Phần mở đầu luận án từ tổng quan tình hình nghiên cứu nước quốc tế kiểm soát tắc nghẽn nút mạng nhằm thể tính khoa học cấp thiết luận án, từ đưa động lực nghiên cứu mục tiêu nghiên cứu Tiếp theo đề xuất phương pháp nghiên cứu đối tượng nghiên cứu, nhằm thực mục tiêu nghiên cứu Sau trình bày bố cục đóng góp luận án Tính khoa học cấp thiết luận án Thông thường có hai phương án để kiểm soát tránh tắc nghẽn tăng hiệu suất thiết bị phần cứng dùng kỹ thuật phần mềm Việc tăng hiệu suất thiết bị cần thiết, lại tốn kém, khó đồng hiệu chưa cao Ngược lại, dùng kỹ thuật phần mềm để kiểm soát tắc nghẽn đem lại hiệu lớn Trong kỹ thuật có hai phương pháp quan tâm phát triển, là: cải tiến giao thức điều khiển truyền thông nâng cao kỹ thuật quản lý hàng đợi tích cực (AQM: Active Queue Management) nút mạng [17][28][55] Việc tăng hiệu giao thức TCP thông qua biến thể triển khai Internet đem lại hiệu lớn Tuy nhiên, đa chuẩn loại mạng, phong phú thiết bị kết nối phức tạp ứng dụng truyền thông nên điều quan trọng cần có chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng để hỗ trợ điều tiết lưu thông mạng, nhằm tránh giải tắc nghẽn [7][10][51] Quản lý hàng đợi tích cực hoạt động nút mạng nhằm kiểm soát số lượng gói liệu hàng đợi nút mạng, cách chủ động loại bỏ gói tin đến hàng đợi đầy hay thông báo tắc nghẽn mạng thời kỳ “phôi thai” tắc nghẽn để điều tiết lưu thông mạng Việc ổn định chiều dài hàng đợi làm cho số thông số hiệu mạng TCP/IP như: tỷ lệ gói, hiệu suất sử dụng đường truyền, trễ trung bình biến thiên dao động độ trễ phạm vi hợp lý Điều vừa không gây tải thiết bị mạng, vừa đảm bảo không gây tắc nghẽn mạng, vừa tạo điều kiện cung cấp trì cách tốt chất lượng dịch vụ mạng [7][39][62] Hiện có ba hướng tiếp cận để giải toán quản lý hàng đợi tích cực, bao gồm: Quản lý hàng đợi dựa chiều dài hàng đợi (tiêu biểu chế RED) [22] [25][67], quản lý hàng đợi dựa lưu lượng gói tin đến - gọi tải nạp (đại diện chế BLUE) [18][73] quản lý hàng đợi dựa kết hợp chiều dài hàng đợi lưu lượng gói tin đến (điển hình chế REM) [11][57][65] Trong năm gần đây, nhằm nâng cao hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực, ba chế tiêu biểu kể trên, có nhiều chế khác công bố Các công trình xoay quanh việc cải tiến chế RED, BLUE REM [26][52] Các kết thu phần đáp ứng yêu cầu toán quản lý hàng đợi tích cực nút mạng [54][66] Tuy nhiên, chế quản lý hàng đợi tích cực số nhược điểm cố hữu, như: sử dụng hàm tuyến tính để xác định mức độ tắc nghẽn tính xác suất đánh dấu/cho rơi gói tin; khó cài đặt tham số cho chế để phù hợp với môi trường mạng khác [39][59][76] Tính toán mềm (SC: Soft Computing) bao gồm công cụ: logic mờ, mạng nơ-ron, lập luận xác suất, tính toán tiến hóa Mục tiêu tính toán mềm giải toán xấp xỉ, gần xu hướng mới, cho phép toán cụ thể khai thác với mục tiêu cho hệ thống dễ thiết kế, chi phí thấp đảm bảo tính đắn thông minh trình thực với ngưỡng sai số chấp nhận Các ứng dụng thành công tính toán mềm cho thấy tính toán mềm ngày phát triển mạnh đóng vai trò quan trọng lĩnh vực khác khoa học kỹ thuật [36][45] Trong kỹ thuật tính toán mềm, logic mờ xem công cụ tốt thể tri thức người, nhờ vào hàm thuộc hệ luật mờ Do đó, logic mờ ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực, đặc biệt lĩnh vực điều khiển tự động [5][8] Bên cạnh logic mờ, với mạnh cập nhật tri thức thông qua trình huấn luyện nên mạng nơ-ron sử dụng rộng rãi phổ biến, lĩnh vực khoa học máy tính [53][68] Vì tính ưu việt tính toán mềm mà năm gần đây, nhà khoa học sử dụng công cụ tính toán mềm để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng [23][50][64][78] Tuy nhiên, cần có kết hợp công cụ tính toán mềm để phát huy ưu điểm giảm trừ khuyết điểm cho công cụ xây dựng chế quản lý hàng đợi tích cực quan trọng, để kiểm soát tắc nghẽn tốt nhằm đảm bảo chất lượng dịch vụ mạng an toàn thiết bị hệ thống mạng Vì vậy, chế AQM cần cải tiến cho vừa đơn giản thực hiện, vừa điều khiển linh hoạt để thích nghi môi trường mạng, vừa đảm bảo tính công việc nhận hay loại bỏ gói tin luồng lưu lượng đến, vừa trì độ dài hàng đợi trung bình điều kiện tình trạng mạng thay đổi Do đó, nghiên cứu cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực cách kết hợp kỹ thuật tính toán mềm với phương pháp điều khiển đại nhằm bổ sung khả xử lý, khả định thông minh cho hệ thống quản lý hàng đợi tích cực nút mạng cần thiết cấp bách Động lực nghiên cứu  Thứ nhất, độ tuyến tính hàm kiểm soát chế nắm bắt để điều khiển hiệu tính phi tuyến mạng phụ thuộc tĩnh chế vào tham số nên thích nghi tình trạng mạng thay đổi Vấn đề luận án sử dụng phương pháp điều khiển mờ để giải  Thứ hai, hầu hết chế quản lý hàng đợi tích cực có chưa xét hết ảnh hưởng yếu tố mạng đến trình kiểm soát tắc nghẽn nên chế chưa thể điều khiển thích nghi tốt với môi trường mạng Vì vậy, luận án sử dụng kỹ thuật điều khiển mờ thích nghi để khắc phục tồn  Thứ ba, số chế quản lý hàng đợi tích cực gần có sử dụng lập luận mờ để tham gia vào quản lý hàng đợi hệ điều khiển mờ chế phụ thuộc nhiều vào chuyên gia tham số chưa cập nhật để đáp ứng với điều kiện mạng khác Do đó, luận án áp dụng điều khiển mờ tối ưu cách huấn luyện hệ thống, cho hệ thống học theo môi trường mạng thay đổi để chế hoạt động hiệu Mục tiêu luận án Thứ nghiên cứu đánh giá chế quản lý hàng đợi tích hình có để tìm ưu khuyết điểm chế, nhằm phân lớp ứng dụng đánh giá hiệu cho chế Đồng thời, sử dụng logic mờ để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực có Kết mục tiêu thứ thực động lực nghiên cứu làm tảng lý thuyết mô cho cải tiến luận án Thứ hai dựa kết phân tích đánh giá chế quản lý hàng đợi tích cực mục tiêu thứ nhất, kết hợp lý thuyết điều khiển hệ thống động học, điều khiển mờ kỹ thuật điều khiển thích nghi để xây dựng điều khiển mờ thích nghi AFC, nhằm cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực Kết mục tiêu giải vấn đề tồn động lực nghiên cứu thứ hai luận án Thứ ba kết hợp lập luận mờ với mạng nơ-ron để xây dựng hệ thống nơ-ron mờ nhằm cải tiến tốt cho chế quản lý hàng đợi tích cực cải tiến mục tiêu thứ hai, mà cụ thể xây dựng điều khiển nơ-ron mờ FNN để nâng cao hiệu chế cải tiến từ điều khiển mờ thích nghi AFC Kết mục tiêu thực động lực nghiên cứu thứ ba luận Phương pháp nghiên cứu Để đạt mục tiêu trên, phương pháp nghiên cứu luận án kết hợp chặt chẽ nghiên cứu lý thuyết với cài đặt mô kiểm chứng Phương pháp dùng đối tượng nghiên cứu chế quản lý hàng đợi tích cực điển hình, lý thuyết điều khiển, kỹ thuật tính toán mềm hai phần mềm mô nhà nghiên cứu khoa học tin dùng Matlab NS2 [40] Bố cục luận án Với mục tiêu phương pháp nghiên cứu nêu trên, nội dung luận án bố cục thành ba chương Chương 1: Kiểm soát tắc nghẽn mạng TCP/IP dựa quản lý hàng đợi tích cực nút mạng - Phần đầu chương trình bày trình kiểm soát tắc nghẽn TCP biến thể mạng TCP/IP Từ đó, làm rõ tầm quan trọng chế quản lý hàng đợi tích cực vấn đề kiểm soát tắc nghẽn mạng TCP/IP Phần chương cập nhật, phân tích, đánh giá phân lớp ứng dụng số chế quản lý hàng đợi tích cực tiêu biểu, áp dụng điều khiển mờ để cải tiến chế Qua đó, luận án đưa vấn đề tồn chế quản lý hàng đợi tích cực có đề xuất ý tưởng xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi cho toán cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng phần cuối chương Chương 2: Cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực dựa điều khiển mờ thích nghi - Phần đầu chương trình bày sở toán học logic mờ, chương phần khảo sát đánh giá chế quản lý hàng đợi tích cực có dùng điều khiển mờ có Từ đó, luận án xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC để khắc phục hạn chế đề xuất trước Dựa mô hình lý thuyết, luận án triển khai xây dựng cài đặt mô chế cải tiến FLRED FLREM Trong đó, chế FLRED cải tiến chế RED, chế FLREM cải tiến chế REM Phần chương phần đánh giá mô chế đề xuất so với chế có Phần cuối chương kết luận ý nghĩa điều khiển mờ thích nghi AFC cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực, đồng thời hạn chế AFC đề nhu cầu sử dụng mạng nơ-ron để điều chỉnh tham số điều khiển mờ thích nghi AFC Chương 3: Tích hợp lập luận mờ với mạng nơ-ron để nâng cao hiệu quản lý hàng đợi tích cực - Phần đầu chương trình bày sở toán học mạng nơ-ron Từ đó, luận án xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN cách tích hợp điều khiển mờ với mạng nơ-ron để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực Trong trình huấn luyện mạng, để có kết học tốt, luận án đề xuất sử dụng thuật toán lan truyền ngược cải tiến IBP (Improved Back Propagation) Dựa mô hình lý thuyết, luận án xây dựng chế cải tiến FNNRED, FNNREM Trong đó, chế FNNRED cải tiến chế FLRED chế FNNREM cải tiến chế FLREM Phần phần mô đánh giá chế đề xuất so với chế dùng điều khiển mờ thích nghi AFC chế dùng điều khiển mờ Phần cuối chương khẳng định vai trò điều khiển nơ-ron mờ FNN để nâng cao hiệu quản lý hàng đợi tích cực Cuối phần kết luận, tóm tắt đề xuất tác giả để thực mục tiêu luận án Đồng thời, tác giả đưa dự kiến lĩnh vực nghiên cứu kết tương lai Đóng góp luận án Từ kết nghiên cứu lý thuyết chứng minh thông qua mô phỏng, luận án có số đóng góp cụ thể sau:  Phân lớp ứng dụng cho chế quản lý hàng đợi tích cực có, dùng kỹ thuật ECN để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực, kết công bố công trình [CT1][CT2] Sử dụng kỹ thuật điều khiển mờ để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực, kết công bố công trình [CT3][CT5][CT6]  Xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng, kết công bố công trình [CT8]  Xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN để nâng cao hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng, kết công bố công trình [CT4][CT7] Từ kết đạt trên, luận án cho thấy vai trò cải tiến chế quản lý hàng đợi nút mạng tiềm việc áp dụng kỹ thuật tính toán mềm để giải toán lớn mạng TCP/IP CHƯƠNG KIỂM SOÁT TẮC NGHẼN TRONG MẠNG TCP/IP DỰA TRÊN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TẠI NÚT MẠNG 1.1 Kiểm soát tắc nghẽn mạng TCP/IP 1.1.1 Mô hình hoạt động TCP/IP 1.1.1.1 Mô hình truyền thông mạng TCP/IP 1.1.1.2 Mô hình toán học TCP/IP 1.1.2 Tắc nghẽn mạng TCP/IP 1.1.2.1 Nguyên nhân tắc nghẽn 1.1.2.2 Nguyên lý kiểm soát tắc nghẽn 1.1.2.3 Kỹ thuật kiểm soát tắc nghẽn 1.1.3 Kiểm soát tắc nghẽn giao thức TCP 1.1.4 Kiểm soát tắc nghẽn quản lý hàng đợi 1.1.5 Quản lý hàng đợi tích cực Mục tiêu quan trọng chế quản lý hàng đợi tích cực ngăn ngừa tắc nghẽn trước thực xảy ra, trì chiều dài hàng đợi ổn định nhằm giảm bớt mát gói, đạt lưu lượng truyền liệu cao độ trễ hàng đợi thấp [10][17][18] 1.1.5.1 Kiến trúc nút mạng 1.1.5.2 Kiểm soát tắc nghẽn quản lý hàng đợi tích cực 1.1.5.3 Ưu điểm quản lý hàng đợi tích cực 1.1.6 Kỹ thuật thông báo tắc nghẽn rõ ràng Kỹ thuật thông báo tắt nghẽn rõ ràng (ECN: Explicit Congestion Notification) kỹ thuật cho phép nút mạng cung cấp thông tin phản hồi rõ ràng cho máy gửi tình trạng tắc nghẽn 1.2 Phân tích đánh giá chế quản lý hàng đợi tích cực 1.2.1 Cơ chế quản lý dựa chiều dài hàng đợi Trong chế quản lý hàng đợi dựa chiều dài hàng đợi, tượng tắc nghẽn thể dựa độ dài tức thời trung bình hàng 1.2.1.1 Cơ chế RED Năm 1993, Sally Floyd cộng đề xuất chế RED [25][42] để phát sớm tắc nghẽn, RED kiểm soát tắc nghẽn nút mạng cách kiểm tra độ dài trung bình hàng đợi gói tin đến đưa định nhận gói, đánh dấu loại bỏ gói tin 1.2.1.2 Cơ chế FRED Năm 1997, Dong Lin cộng đề xuất chế FRED [21] để cải tiến chế RED với mục đích làm giảm tác động không công hàng đợi RED 1.2.2 Cơ chế quản lý dựa tải nạp Các chế quản lý hàng đợi tích cực dựa tải nạp dự đoán khả sử dụng đường truyền liên kết, xác định tắc nghẽn đưa cách xử lý Mục đích chế điều tiết gói tin vào nút mạng để ổn định lưu lượng gói tin đến, nhằm trì độ ổn định cho mạng Các chế tiêu biểu cho nhóm là: BLUE SFB 1.2.2.1 Cơ chế BLUE Năm 2002, Wu-chang Feng cộng đề xuất chế BLUE [24][73] Ý tưởng BLUE sử dụng biến xác suất 𝑝𝑚 để đánh dấu gói tin chúng vào hàng đợi Xác suất tăng/giảm cách tuyến tính tùy thuộc vào tỉ lệ rơi gói tin hay mức độ sử dụng đường truyền 1.2.2.2 Cơ chế SFB Năm 2001, Wu-chang Feng cộng đề xuất chế SFB [72] SFB chia hàng đợi thành thùng tính toán, thùng trì xác suất đánh dấu gói tin 𝑝𝑚 tương tự BLUE Các thùng tổ chức thành 𝐿 mức, mức có 𝑁 thùng Thêm vào đó, SFB sử dụng 𝐿 hàm băm độc lập, hàm tương ứng với mức Mỗi hàm băm ánh xạ luồng vào thùng mức 1.2.3 Cơ chế quản lý dựa chiều dài hàng đợi tải nạp Các chế quản lý hàng đợi tích cực dựa kiểm soát chiều dài hàng đợi lưu lượng gói tin đến nút mạng, để dự đoán mức độ sử dụng tài nguyên (hàng đợi băng thông), nhằm xác định tình trạng tắc nghẽn nút mạng Tiêu biểu cho nhóm chế REM GREEN [11][57][71] 1.2.3.1 Cơ chế REM Năm 2001, Sanjeewa Athuraliya cộng đề xuất chế REM [57][75] Ý tưởng REM ổn định tải đầu vào lực liên kết hàng đợi, số lượng người dùng chia sẻ liên kết 1.2.3.2 Cơ chế GREEN Năm 2002, Apu Kapadia cộng đề xuất chế GREEN [6][71] Cơ chế GREEN áp dụng kiến thức hành vi ổn định kết nối TCP nút mạng rơi (hoặc đánh dấu) gói tin 1.2.4 Đánh giá hiệu phân lớp ứng dụng chế AQM 1.2.4.1 Đánh giá hiệu chế AQM Bảng 1.2 Đánh giá hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực Cơ chế RED BLUE REM GREEN Thông lượng Vừa Cao Cao Cao Tỉ lệ gói tin Cao Thấp Vừa Thấp Không gian đệm Lớn Nhỏ Vừa Nhỏ 1.2.4.2 Phân lớp ứng dụng chế AQM Bảng 1.3 Phân lớp ứng dụng chế quản lý hàng đợi tích cực Cơ chế Dựa vào kích thước hàng đợi Dựa vào tải nạp Phân lớp Dựa vào hiệu suất sử dụng đường truyền Dựa vào thông tin luồng Thích nghi Điều khiển Không Mạnh luồng thích Yếu nghi RED BLUE REM GREEN                             1.3 Tình hình ứng dụng logic mờ quản lý hàng đợi tích cực Mục đích việc áp dụng logic mờ nhằm đơn giản hóa việc thiết kế thuật toán AQM dựa mức độ sai số cho phép Việc ứng dụng logic mờ cho chế quản lý hàng đợi tích cực nhiều nhiều nhà khoa học nghiên cứu năm gần 1.3.1 Các chế dùng logic mờ cải tiến RED 1.3.1.1 Cơ chế FEM Năm 2006, C Chrysostomou cộng đề xuất chế FEM [12][13] FEM xây dựng cách đưa logic mờ vào chế RED 1.3.1.2 Cơ chế FCRED Năm 2007, Jinsheng Sun cộng đề xuất chế FCRED [34] FCRED sử dụng điều khiển mờ để điều chỉnh xác suất rơi tối đa 𝑚𝑎𝑥𝑝 RED, nhằm tăng khả ổn định chiều dài hàng đợi trung bình khoảng chiều dài hàng đợi tham chiếu QT 1.3.2 Các chế dùng logic mờ cải tiến BLUE 1.3.2.1 Cơ chế FUZZY BLUE Năm 2005, M H Yaghmaee cộng đề xuất chế Fuzzy BLUE [47] cải tiến chế BLUE dựa logic mờ Fuzzy BLUE dùng mức độ gói mức độ sử dụng hàng đợi làm biến ngôn ngữ đầu vào xác suất đánh đấu rơi gói tin làm biến ngôn ngữ đầu 1.3.2.2 Cơ chế DEEP BLUE Năm 2009, S Masoumzadeh cộng đề xuất chế DEEP BLUE [60] nhằm cải tiến chế BLUE DEEP BLUE dùng xác suất loại bỏ gói tin kiện liên kết nhàn rỗi để kiểm soát tắc nghẽn, làm biến đầu vào điều khiển mờ đầu biến 𝑚𝑎𝑥𝑝 1.3.3 Các chế dùng logic mờ cải tiến REM 1.3.3.1 Cơ chế FREM Năm 2010, Y Xian cộng đề xuất chế FREM [32] [77], xây dựng thuật toán REM điều khiển logic mờ để đánh dấu thả gói tự động, giữ cho kích thước hàng đợi cấp độ xung quanh giá trị tham chiếu ngăn chặn tràn hàng đợi 1.3.3.2 Cơ chế FUZREM Năm 2008, Xu Changbiao cộng đề xuất chế FUZREM [74] cải thiện hiệu chế REM dựa lập luận mở FUZREM sử dụng hệ mờ Mamdani với hàm thuộc dạng tam giác, có miền giá trị cho biến đầu vào đầu ra, hệ luật mờ có 49 luật 1.3.4 Cải tiến chế quản lý hàng đợi dùng điều khiển mờ Phần giới thiệu cải tiến chế BLUE SFB điều khiển mờ Các chế RED REM cải tiến điều khiển mờ, nâng cao hiệu thông qua điều khiển mờ thích nghi điều khiển mờ tối ưu giới thiệu chương sau luận án 1.3.4.1 Cải tiến chế BLUE Chúng xây dựng chế FLBLUE [CT5] từ việc cải tiến chế BLUE logic mờ Bộ điều khiển mờ FLBLUE dùng hệ mờ Mamdani với hàm thuộc hình tam giác/hình thang, có hai ngõ vào 𝐵𝑒(𝑘𝑇) 𝐵𝑒(𝑘𝑇 − 𝑇) độ sai lệch thông lượng thời so với thông lượng mục tiêu ngõ nút cổ chai hai thời điểm lấy mẫu liên tiếp 1.3.4.2 Cải tiến chế SFB Chúng xây dựng chế SFSB [CT3] từ việc cải tiến chế SFB cách sử dụng điều khiển mờ, với hai đầu vào tỉ lệ gói tin mức độ sử dụng hàng đợi để tính cho đầu xác suất đánh dấu gói Hai đại lượng 𝑝𝑎𝑐𝑘𝑒𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠 (𝑡 ) 𝑞𝑢𝑒𝑢𝑒 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ(𝑡) đại diện cho hai đầu vào mờ hóa ba miền (𝑙𝑜𝑤, 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑢𝑚, ℎ𝑖𝑔ℎ) có hàm thuộc hình thang 1.4 Một số tồn chế quản lý hàng đợi tích cực Nhìn chung, chế quản lý hàng đợi tích cực có thường sử dụng hàm tuyến tính để tính xác suất loại bỏ/đánh dấu gói tin thực theo công thức cố định nên chưa đủ mạnh lưu lượng mạng lớn chưa thể nắm bắt chất động học phi tuyến mạng TCP/IP Yêu cầu đạt sử dụng phương pháp phi tuyến cho xác suất loại bỏ/đánh dấu gói theo hướng tiếp cận mềm dẻo nhờ kỹ thuật tính toán mềm, như: logic mờ, mạng nơ-ron, tính toán tiến hóa, lập luận xác suất Các hệ điều khiển sử dụng lập luận mờ để cung cấp giải pháp đơn giản hiệu nhằm kiểm soát hệ thống biến đổi phi tuyến theo thời gian, cách sử dụng hệ suy luận mờ định cho xác suất loại bỏ hay đánh dấu gói, mà không yêu cầu nhiều kiến thức thông số động học hệ thống hay mạng lưới Hệ điều khiển mờ cho quản lý hàng đợi tích cực có khả làm việc hiệu ổn định để đưa cách nhanh chóng đối tượng kiểm soát vào trạng thái ổn định Trong năm gần đây, chế AQM dựa logic mờ đề xuất có trình thiết kế đơn giản hơn so với giải thuật AQM truyền thống cho số kết tốt việc trì ổn định hàng đợi Tuy nhiên, việc thiết kế điều khiển mờ thiếu thành phần thích nghi phụ thuộc nhiều vào kiến thức chuyên gia Do vậy, cần thiết phải có điều khiển mờ thích nghi có khả tự học từ kết đo đạc đầu vào/ra thực tế hệ thống để có tham số tốt cho điều khiển mờ, nhằm tăng hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực 1.5 Kết luận chương Chương trình bày chế kiểm soát tắc nghẽn mạng TCP/IP tầm quan trọng quản lý hàng đợi tích cực nút mạng trình kiểm soát tắc nghẽn Từ đó, phân tích trạng nghiên cứu chế quản lý hàng đợi truyền thống Dựa kết nghiên cứu lý thuyết phân tích chế quản lý hàng đợi tích cực có, luận án đánh giá hiệu phân lớp ứng dụng cho chế Hầu hết phương pháp quản lý hàng đợi tích cực đáp ứng hết mục tiêu đề ra, đặc biệt mục tiêu đáp ứng với thay đổi động học phi tuyến mạng TCP/IP Phần cuối chương, luận án đưa số cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực dựa điều khiển mờ Tuy nhiên, cải tiến dựa hệ mờ Mamdani với hàm thuộc hình tam giác hình thang để đơn giản trình tính toán, nên trình điều khiển chưa mịn độ thích nghi với môi trường mạng chưa cao Vì vậy, cần tiếp tục cải tiến điều khiển mờ để nâng cao hiệu cho chế, cách thay hệ mờ Mamdani hệ mờ tốt bổ sung vào thành phần thích nghi để thích ứng tốt với điều kiện thực tế mạng Đây vấn đề cần nghiên cứu phát triển chương sau CHƯƠNG CẢI TIẾN CƠ CHẾ QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC DỰA TRÊN ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI 2.1 Cơ sở toán học logic mờ 2.1.1 Tập mờ Định nghĩa 2.1 [30] Cho tập vũ trụ 𝑼 Tập 𝐴 xác định đẳng thức: A   A (u) / u : u U ,  A (u) [0,1] 𝐴 gọi tập mờ tập 𝑼 2.1.2 Các dạng hàm thuộc tập mờ Các hàm thuộc xây dựng từ hàm như: hàm bậc nhất, hình thang, hình tam giác, hàm phân bố Gauss hàm chuông 2.1.3 Các thông số đặc trưng cho tập mờ Các thông số đặc trưng cho tập mờ độ cao (𝐻), miền xác định (𝑆) miền tin cậy (𝑇) 2.1.4 Các phép toán tập mờ  T-norm S-norm Định nghĩa 2.2 [30] Một hàm 2-biến T: [0,1]  [0,1]  [0,1] gọi phép T-norm (chuẩn T) thỏa tính chất sau với  𝑎, 𝑎’, 𝑏, 𝑐  [0,1]: Định nghĩa 2.3 [30] Một hàm 2-biến S: [0,1]  [0,1]  [0,1] gọi phép S-norm (chuẩn S), thỏa tính chất sau với  𝑎, 𝑎’, 𝑏, 𝑐  [0,1]:  Phép giao hai tập mờ Giao hai tập mờ 𝐴 𝐵 có sở 𝑋 tập mờ 𝐴 ∩ 𝐵 xác định sở 𝑋 xác định ánh xạ nhị phân 𝑇, với hàm thuộc sau: 𝜇𝐴∩𝐵 = 𝑇(𝜇𝐴 (𝑥), 𝜇𝐵 (𝑥)) (2.14) 16 Điều làm cho FLREM có độ ổn định hàng đợi tốt so với FUZREM có biên độ dao động lớn 70 gói 500 FUZREM 450 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 500 400 350 300 250 200 150 100 50 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 400 350 300 250 200 150 100 50 0 100 FLREM 450 10 Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi chế FUZREM 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) b) Sử dụng hàng đợi chế FLREM Hình 2.21 Kiểm soát hàng đợi FUZREM FLREM Từ kết mô phân tích trên, cho thấy hiệu kiểm soát chiều dài hàng đợi chế tốt dần sử dụng điều khiển mờ truyền thống điều khiển mờ thích nghi để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực 2.6.2.3 Khả đáp ứng chế FLRED FLREM Khả đáp ứng chế quản lý hàng đợi dựa kích thước hàng đợi thể Hình 2.22 Hình 2.23 Một lần cho thấy mức độ ổn định chiều dài hàng đợi chế có sử dụng logic mờ so với chế không sử dụng logic mờ Cơ chế RED cần 20 giây để ổn định hàng đợi giảm số luồng giây thứ 40, số FEM 10 giây FLRED giây Trong trường hợp tăng tải cho mạng, cách tăng số luồng kết nối lên 100 giây 70, chế RED cần 10 giây để ổn định, FEM cần giây FLRED cần giây 500 500 RED Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 FLRED 450 400 350 300 250 200 150 100 50 10 20 30 40 50 60 70 80 Thời gian (giây) a) Khả đáp ứng chế RED 90 100 0 10 20 30 40 500 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) b) Khả đáp ứng chế FLRED Hình 2.22 Khả đáp ứng RED FLRED Đồ thị Hình 2.23 cho thấy khả đáp ứng nhanh chóng chế FEM FLRED môi trường mạng biến động theo thời gian Theo đó, chế FLRED có thời gian đáp ứng nhỏ so với chế FEM giảm tải tăng tải Đồng thời, biên độ dao động chế FLRED thấp so với chế FEM, tất trường hợp biến đổi tải Điều thể hiệu sử dụng hệ mờ Sugeno với hàm thuộc hình chuông thành phần thích nghi chế FLRED 17 500 500 FEM Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 450 400 350 300 250 200 150 100 400 350 300 250 200 150 100 50 0 FLRED 450 50 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Thời gian (giây) a) Khả đáp ứng chế FEM 0 100 10 20 30 40 500 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) b) Khả đáp ứng chế FLRED Hình 2.23 Khả đáp ứng FEM FLRED Tương tự, Hình 2.24 Hình 2.25 thể khả đáp ứng chế quản lý hàng đợi dựa kích thước hàng đợi tải nạp 500 500 REM 400 350 300 250 200 150 100 50 0 100 20 30 40 50 60 70 80 90 FLREM 450 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 100 10 Thời gian (giây) a) Khả đáp ứng chế REM 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) b) Khả đáp ứng chế FLREM Hình 2.24 Khả đáp ứng REM FLREM Mặt khác, đồ thị Hình 2.25 cho thấy, giảm tăng số luồng kết nối vào mạng, thời gian phục hồi để trạng thái ổn định theo chiều dài hàng đợi tham chiếu chế FLREM nhỏ chế FUZREM, giảm tải tăng tải Đồng thời, trường hợp thay đổi số luồng kết nối, biên độ dao động FLREM (dưới 100 gói) thấp so với FUZREM (trên 100 gói) 500 FUZREM 450 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 500 400 350 300 250 200 150 100 400 350 300 250 200 150 100 50 50 0 FLREM 450 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Thời gian (giây) a) Khả đáp ứng chế FUZREM 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) b) Khả đáp ứng chế FLREM Hình 2.25 Khả đáp ứng FUZREM FLREM Dựa vào kết cài đặt mô hình ảnh đồ thị cho thấy, khả đáp ứng chế quản lý hàng đợi tích cực nhanh dần, nút mạng cài đặt chế quản lý hàng đợi có dùng điều khiển mờ truyền thống điều khiển mờ thích nghi 18 2.6.3 Đánh giá hiệu chế FLRED FLREM 2.6.3.1 Mô hình mạng đa máy nhận Các máy gửi Các máy nhận (a Mbps, g ms) (a Mbps, g ms) Bộ định tuyến A Nguồn (a Mbps, g ms) N dòng Bộ định tuyến B Đích M dòng Hình 2.26 Mô hình mạng mô đa máy nhận 2.6.3.2 Đánh giá tỉ lệ gói tin chế FLRED FLREM 0.8 0.7 Tỉ lệ gói tin (%) 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 FEM REM RED FLREM FLRED FUZREM 3.5 Tỉ lệ gói tin (%) FEM REM RED FLRED FLREM FUZREM 2.5 1.5 0.5 100 200 300 400 500 600 700 800 900 0 10 1000 Chiều dài hàng đợi (gói tin) 50 100 150 200 250 300 Số luồng kết nối a) Mức độ gói tin theo chiều dài hàng đợi b) Mức độ gói tin tải nạp thay đổi Hình 2.27 Tỉ lệ gói tin chế AQM Kết phù hợp với nguyên lý hoạt động điều khiển mờ truyền thống điều khiển mờ thích nghi Với điều khiển mờ thích nghi, việc sử dụng hệ mờ Sugeno có chế thích nghi để điều chỉnh xác suất đánh dấu gói tin phù hợp thay đổi mạng 2.6.3.3 Đánh giá mức độ sử dụng đường truyền chế FLRED FLREM 100 100 98 98 96 94 92 90 88 FEM REM RED FLREM FLRED FUZREM 86 84 82 80 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Mưc độ sử đụng đường truyền (%) Mức độ sử dụng đường truyền (%) Dựa vào đồ thị, nhận thấy chế cải tiến (FEM, FUZREM, FLRED FLREM) có tỉ lệ gói thấp so với chế truyền thống (RED REM) 96 94 92 90 FEM REM RED FLREM FLRED FUZREM 88 86 84 82 10 50 100 150 200 250 300 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Số luồng kết nối a) Mưc sử dụng đường truyền theo chiều dài hàng đợi b) Mức sử dụng đường truyền theo số luồng kết nối Hình 2.28 Mức độ sử dụng đường truyền chế AQM 19 Trong tất trường hợp, chế RED có mức độ sử dụng đường truyền thấp chế FLREM có mức độ sử dụng đường truyền cao Kết có chế FLREM hội tụ tiêu chí xử lý gói tin đến nút mạng Ngoài kế thừa chế REM xét ảnh hưởng chiều dài hàng đợi lưu lượng gói tin, chế FLREM cải tiến điều khiển mờ thích nghi, RED sử dụng yếu tố chiều dài hàng đợi để tính xác suất đánh dấu gói 2.7 Kết luận chương Việc điều khiển tránh tắc nghẽn chế quản lý hàng đợi tích cực định tuyến điều cần thiết Trong năm gần đây, nhà khoa học đưa điều khiển mờ vào chế quản lý hàng đợi tích cực để chế hoạt động hiệu Tuy nhiên, cải tiến sử dụng hệ mờ Mamdani với hàm thuộc hình tam giác để đơn giản tính toán việc điều khiển không trơn hệ mờ bị cố định từ thiết kế nên chưa thích nghi cao với hệ thống động học, phi tuyến phức tạp mạng TCP/IP Để khắc phục tồn này, luận án xây dựng điều khiển mờ thích nghi AFC với hệ mờ Sugeno có hàm thuộc hình chuông, bổ sung thành phần thích nghi để thích ứng với điều kiện mạng thay đổi Dựa mô hình lý thuyết, luận án xây dựng chế cải tiến FLRED, FLREM Các chế FLRED, FLREM cải tiến chế RED REM điều khiển mờ thích nghi AFC Qua trình cài đặt mô phỏng, cho thấy hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực tăng lên, tỉ lệ gói tin giảm, mức độ sử dụng đường truyền độ ổn định mạng tốt hơn, sử dụng điều khiển mờ truyền thống điều khiển mờ thích nghi AFC cho chế Tuy nhiên, để chế cải tiến điều khiển mờ thích nghi AFC hoạt động hiệu cần phải có tham số tối ưu cho Điều đặt nhu cầu huấn luyện điều khiển mờ thích nghi AFC mạng nơ-ron Thông qua trình huấn luyện, hệ thống tiếp nhận tri thức cập nhật tham số cho phù hợp với biến đổi mạng Vấn đề trình bày Chương luận án CHƯƠNG TÍCH HỢP LẬP LUẬN MỜ VỚI MẠNG NƠ-RON NÂNG CAO HIỆU NĂNG QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC 3.1 Tổng quan mạng nơ-ron nhân tạo 3.1.1 Đơn vị xử lý (nơ-ron) 3.1.1.1 Liên kết mạng nơ-ron 3.1.1.2 Quá trình học mạng nơ-ron 3.1.2 Mạng nơ-ron truyền thẳng lớp 3.1.2.1 Mạng Perceptron lớp 3.1.2.2 Quá trình học mạng nơ-ron truyền thẳng lớp 3.1.3 Mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp 3.1.3.1 Thuật toán học lan truyền ngược 3.1.3.2 Huấn luyện mạng theo thuật toán lan truyền ngược 3.2 Kết hợp điều khiển mờ với mạng nơ-ron 3.2.1 Nền tảng kết hợp 3.2.2 Các mô hình kết hợp 3.3 Xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN cải tiến chế AQM 20 Trong Chương trình bày việc xây dựng điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến chế AQM đem lại hiệu tốt cho chế Tuy nhiên, để điều khiển mờ AFC hoạt động hiệu cần có tham số tối ưu cho Luận án, đề xuất mô hình hệ mờ nơ-ron, gọi FNN để giải vấn đề 3.3.1 Đề xuất điều khiển mạng nơ-ron mờ FNN cải tiến AQM 3.3.1.1 Mô hình mạng nơ-ron mờ FNN Trễ, T e(t) e(t-T) Khởi tạo mô hình mờ mẫu ĐIỀU KHIỂN MỜ AFC Khởi tạo tham số huấn luyện HUẤN LUYỆN MẠNG BẰNG IBP pk(t) No Đối tượng TCP/IP Tham số tối ưu? y Yes Tính sai số ym-y Sai số cực tiểu? Yes FNN No Kêt thúc Mẫu liệu hợp lệ e(t), e(t-T), y Hình 3.6 Mô hình mạng nơ-ron mờ FNN cải tiến AQM 3.3.1.2 Hoạt động điều khiển nơ-ron mờ FNN Bước 1: Bộ điều khiển mờ thích nghi AFC thực tính giá trị ngõ vào 𝑒(𝑡), 𝑒(𝑡 − 𝑇) độ sai lệch ngõ 𝑦 với giá trị tham chiếu 𝑦𝑚 chuẩn hóa đoạn [−1,1] nhờ hệ số đầu vào, trước đưa vào hệ mờ Bước 2: Hệ mờ AFC thực mờ hóa giá trị đầu vào, sử dụng hệ luật mờ giải mờ để tính xác suất 𝑝(𝑡) Xác suất tinh chỉnh nhờ hệ số đầu xác suất thực đánh dấu/cho rơi gói tin 𝑝𝑘 (𝑡) Bước 3: Số liệu ngõ điều khiển mờ AFC tập hợp thành mẫu liệu cho trình huấn luyện thuật toán lan truyền ngược cải tiến IBP Mẫu liệu hợp lệ mẫu có dạng {𝑒(𝑡 ), 𝑒(𝑡 − 𝑇), 𝑦} cập nhật theo chu kỳ hoạt động 𝑇 điều khiển mờ AFC Bước 4: Nếu sai số cực tiểu nhỏ hay sai số tối ưu (𝐸𝑚𝑎𝑥 IBP) hệ thống đạt tối ưu kết thúc, ngược lại FNN huấn luyện AFC IBP để tìm tham số tối ưu cho điều khiển mờ AFC 3.3.2 Xây dựng điều khiển nơ-ron mờ FNN 3.3.2.1 Tạo nơ-ron mờ cho FNN 3.3.2.2 Xây dựng mạng nơ-ron mờ FNN 3.3.2.3 Huấn luyện mạng nơ-ron mờ FNN 3.3.2.4 Chỉnh định tham số hàm thuộc AFC 3.3.3 Cải tiến thuật toán lan truyền ngược 3.3.3.1 Chuẩn hóa số liệu đầu vào 3.3.3.2 Bổ sung hệ số quán tính 3.3.3.3 Điều chỉnh tốc độ học 21 3.3.3.4 Thuật toán lan truyền ngược cải tiến Bước 1: Khởi tạo huấn luyện, bước khởi tạo a, η 𝐸𝑚𝑎𝑥 sai số cho phép Bước 2: Xử lý mẫu học tính giá trị đầu ra, để thực trình lặp cho việc huấn luyện mạng mẫu học thứ 𝑘, lan truyền thuận từ lớp vào tới lớp Bước 3: Tính lỗi 𝐸(𝑡) đầu theo công thức (3.11) lan truyền ngược từ đầu đến đầu vào Bước 4: Kiểm tra lỗi 𝐸(𝑡) ngõ ra, 𝐸 (𝑡 ) ≤ 𝐸𝑚𝑎𝑥 nghĩa mô hình có sai số chấp nhận, kết thúc trình học đưa trọng số cuối Ngược lại kiểm tra điều kiện lặp (𝐸𝑝𝑜𝑐ℎ < 𝐸𝑝𝑜𝑐ℎ𝑚𝑎𝑥 ) cho mẫu 3.4 Xây dựng chế quản lý hàng đợi tích cực FNNRED Mục tiêu xây dựng chế FNNRED tìm tham số tối ưu cho chế FLRED xây dựng Chương 2, cách dùng FNN để huấn luyện FLRED 3.4.1 Cài đặt chế FNNRED Chương trình mô chế FNNRED gồm tập tin: FNN.h, FNN.cc, FNN.tcl, FNNRED.h, FNNRED.cc, FNNRED.tcl Các chương trình trình bày Phụ lục A 3.4.2 Huấn luyện mạng FNN FNNRED Mờ hóa Luật Kết Giải mờ Qe(t) q(t) Qe(t-T) Hình 3.10 Mô hình huấn luyện cho FNNRED Hình 3.13 Mặt suy diễn FNNRED sau huấn luyện 3.4.3 Kết huấn luyện FNN FNNRED Hình 3.12 Qe(t-T) sau huấn luyện Hình 3.11 𝑄𝑒(𝑡) sau huấn luyện 3.5 Xây dựng chế quản lý hàng đợi tích cực FNNREM Mục tiêu xây dựng chế FNNREM tìm tham số tối ưu cho chế FLREM xây dựng Chương 2, cách dùng IBP để huấn luyện 3.5.1 Cài đặt chế FNNREM Chương trình mô chế FNNREM gồm tập tin: FNN.h, FNN.cc, FNN.tcl, FNNREM.h, FNNREM.cc, FNNREM.tcl Các tập tin trình bày Phụ lục A 22 3.5.1.1 Huấn luyện mạng FNN FNNREM Mờ hóa Luật Kết Giải mờ Pr(t) q(t) Pr(t-T) Hình 3.14 Mô hình huấn luyện cho Hình 3.17 Mặt suy diễn FNNREM sau FNNREM huấn luyện 3.5.2 Kết huấn luyện FNN FNNREM Hình 3.15 Các hàm thuộc 𝑃𝑟(𝑡) sau huấn luyện Hình 3.16 Các hàm thuộc 𝑃𝑟(𝑡 − 𝑇) sau huấn luyện 3.6 Mô đánh giá hiệu chế FNNRED FNNREM 3.6.1 Đánh giá độ ổn định chế FNNRED FNNREM 3.6.1.1 Kiểm soát hàng đợi chế FNNRED FNNREM Đồ thị Hình 3.18 cho thấy chế FNNRED có biên độ dao động (nhỏ 50 gói tin) nhỏ biên độ dao động chế FEM (lớn 100 gói tin) Đồ thị Hình 3.19 tiếp tục thể chế FNNRED có khả kiểm soát hàng đợi tốt chế FLRED, FLRED có biên độ dao động tương đối nhỏ (nhỏ 70 gói tin) 500 FEM 450 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 500 400 350 300 250 200 150 100 50 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi chế FEM 90 100 FNNRED 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Thời gian (giây) b) Sử dụng hàng đợi chế FNNRED Hình 3.18 Kiểm soát hàng đợi FEM FNNRED 100 23 500 FLRED 450 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 500 400 350 300 250 200 150 100 50 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 FNNRED 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 100 10 20 Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi chế FLRED 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) b) Sử dụng hàng đợi chế FNNRED Hình 3.19 Kiểm soát hàng đợi FLRED FNNRED Tương tự, mô chế cải tiến chế REM có dùng điều khiển mờ (FUZREM, FLREM, FNNREM), kết Hình 3.20 Hình 3.21 cho thấy chế có biên độ dao động chiều dài hàng đợi tương đối bé Hình 3.20 thể khác biệt dao động hàng đợi chế FNNREM với chế FUZREM Hình 3.21 cho thấy khác hàng đợi chế FNNREM với chế FLREM 500 FUZREM 450 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 500 400 350 300 250 200 150 100 50 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 400 350 300 250 200 150 100 50 0 100 FNNREM 450 10 Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi chế FUZREM 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) b) Sử dụng hàng đợi chế FNNREM Hình 3.20 Kiểm soát hàng đợi chế FURZEM FNNREM 500 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 500 FLREM 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi chế FLREM 90 100 FNNREM 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) b) Sử dụng hàng đợi chế FNNREM Hình 3.21 Kiểm soát hàng đợi FLREM FNNREM Từ kết mô phân tích trên, cho thấy hiệu kiểm soát chiều dài hàng đợi chế tốt dần sử dụng điều khiển mờ thích nghi, điều khiển mờ tối ưu để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực 3.6.1.2 Khả đáp ứng chế FNNRED FNNREM Khả đáp ứng chế quản lý hàng đợi dựa kích thước hàng đợi thể 24 Hình 3.22 Hình 3.23 Cơ chế FEM cần 10 giây để ổn định hàng đợi giảm số luồng (giảm tải) giây thứ 40, số FLRED giây FNNRED giây Kết tương tự giây thứ 70, tăng số luồng lên 100 (tăng tải), FEM cần giây cho ổn định hàng đợi, FLRED FNNRED cần giây Mặt khác, hai trường hợp gây nên biến động tải mạng, biên độ dao động chiều dài hàng đợi FNNRED thấp so với FEM FLRED 500 FEM 450 400 350 300 250 200 150 100 400 350 300 250 200 150 100 50 0 FNNRED 450 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 500 50 10 20 30 40 50 60 70 80 90 0 100 10 Thời gian (giây) a) Khả đáp ứng chế FEM 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) b) Khả đáp ứng chế FNNRED Hình 3.22 Khả đáp ứng FEM FNNRED 500 FLRED 450 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 500 400 350 300 250 200 150 100 50 0 FNNRED 450 400 350 300 250 200 150 100 50 10 20 30 40 500 60 70 80 0 90 10 Thời gian (giây) a) Khả đáp ứng chế FLRED 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) b) Khả đáp ứng chế FNNRED Hình 3.23 Khả đáp ứng FLRED FNNRED Thời gian đáp ứng biên độ dao động hàng đợi chế FNNREM nhỏ nhất, hai trường hợp giảm tải tăng tải Điều có FNNREM dùng điều khiển mờ tối ưu để huấn luyện cập nhật tham số hệ mờ cho đầu hệ thống gần đạt giá trị mong muốn 500 500 FUZREM 400 400 350 350 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 50 0 FNNREM 450 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 450 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Thời gian (giây) a) Khả đáp ứng chế FUZREM 100 50 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Thời gian (giây) b) Khả đáp ứng chế FNNREM Hình 3.24 Khả đáp ứng FUZREM FNNREM 100 25 500 500 FLREM 400 350 300 250 200 150 100 50 0 FNNREM 450 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Chiều dài hàng đợi (gói tin) 450 400 350 300 250 200 150 100 50 10 20 30 40 50 60 70 80 90 0 100 Thời gian (giây) a) Khả đáp ứng chế FLREM 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) b) Khả đáp ứng chế FNNREM Hình 3.25 Khả đáp ứng FLREM FNNREM Dựa vào kết cài đặt mô hình ảnh đồ thị cho thấy, thời gian đáp biên độ dao động hàng đợi giảm dần khi nút mạng áp dụng chế quản lý hàng đợi có dùng điều khiển mờ truyền thống, điều khiển mờ thích nghi điều khiển mờ tối ưu để cải tiến chế 3.6.2 Đánh giá hiệu chế FNNRED FNNREM 3.6.2.1 Đánh giá tỉ lệ gói tin chế FNNRED FNNREM Hình 3.26 biểu diễn số liệu Bảng B.5 Bảng B.6 Phụ lục B, thể tỉ lệ gói tin chế quản lý hàng đợi tích cực có sử dụng điều khiển mờ Đồ thị Hình 3.26a thể tỉ lệ gói chế chiều dài hàng đợi thay đổi đồ thị Hình 3.26b thể tỉ lệ gói chế tải nạp thay đổi Từ đồ thị, thấy kích thước hàng đợi định tuyến tăng tỉ lệ gói tin chế giảm tăng số luồng kết nối vào định tuyến tỉ lệ gói tin tăng 0.5 0.7 0.45 Tỉ lệ gói tin (%) 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.6 Tỉ lệ gói tin (%) FEM FLRED FLREM FNNRED FNNREM FUZREM 0.5 FEM FLRED FLREM FNNRED FNNREM FUZREM 0.4 0.3 0.2 0.1 0.1 0.05 100 200 300 400 500 600 700 800 900 Chiều dài hàng đợi (gói tin) a)Mức độ gói tin theo chiều dài hàng đợi 1000 0 10 50 100 150 200 250 300 Số luồng kết nối b) Mức độ gói tin tải nạp thay đổi Hình 3.26 Tỉ lệ gói tin chế dùng điều khiển mờ Điều chứng tỏ rằng, tỉ lệ gói tin chế AQM mô phụ thuộc lớn vào điều khiển mờ mà sử dụng Từ đồ thị Hình 3.26, thấy cải tiến chế truyền thống (RED, REM) chế dùng điều khiển mờ thích nghi AFC có tỉ lệ gói thấp so với chế dùng điều khiển mờ truyền thống, lại có tỉ lệ gói cao so với chế dùng điều khiển mờ tối ưu FNN 26 3.6.2.2 Đánh giá sử dụng đường truyền chế FNNRED FNNREM 99 98 98 97 96 95 94 FEM FLRED FLREM FNNRED FNNREM FUZREM 93 92 91 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Mức độ sử dụng đường truyền (%) 100 Mức độ sử dụng đường truyền (%) 100 96 94 92 FEM FLRED FNNRED FLREM FNNREM FUZREM 90 88 86 10 50 100 150 200 250 300 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Số luồng kết nối a) Mức sử dụng đường truyền theo chiều dài hàng đợi b) Mức độ sử dụng đường truyền theo số luồng kết nối Hình 3.27 Mức độ sử dụng đường truyền chế dùng điều khiển mờ Dựa đồ thị, nhận thấy phân hoạch chế theo mức độ đường truyền Trong hai đồ thị Hình 3.27, mức độ sử dụng đường truyền tăng đần từ nhóm chế sử dụng điều khiển mờ truyền thống (như FEM, FUZREM), nhóm chế sử dụng điều khiển mờ thích nghi AFC (như FLRED, FLREM) nhóm chế sử dụng điều khiển mờ tối ưu FNN (như FNNRED, FNNREM) Điều phù hợp với kết phân tích lý thuyết, AFC sử dụng hệ mờ Sugeno có chế điều chỉnh tham số đầu K phương pháp xác định mẫu Gm cho giá trị mục tiêu, FNN xây dựng từ AFC cách huấn luyện để có giá trị cho tham số tối ưu, cho sai lệch giá trị đầu hệ thống so với giá trị mong muốn nhỏ 3.7 Kết luận chương Chương giải vấn đề đặt cuối Chương 2, làm để có tham số tốt cho điều khiển mờ thích nghi AFC, mục tiêu thứ ba luận án Để giải vấn đề này, tác giả đề xuất kết hợp logic mờ với mạng nơ-ron để xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN cho việc nâng cao hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực Dựa mô hình này, luận án tiếp tục cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực xây dựng Chương Kết kết hợp minh họa việc xây dựng hai chế FNNRED FNNREM cách huấn luyện mạng nơ-ron FNN thuật giải lan truyền ngược cải tiến IBP cho hai chế FLRED FLREM Để kiểm chứng hiệu điều khiển mờ tối ưu FNN, luận án thực cài đặt mô đánh giá chế cải tiến có dùng điều khiển mờ truyền thống (FEM, FUZREM), chế sử dụng điều mờ thích nghi (FLRED, FLREM) chế áp dụng điều khiển mờ tối ưu (FNNRED, FNNREM) Việc cài đặt mô thực dựa mô hình mạng phổ biến mô hình mạng tổng quát thực Chương Kết mô cho thấy: cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực điều khiển mờ truyền thống, điều khiển mờ thích nghi AFC điều khiển mờ tối ưu FNN độ ổn định hiệu chế thể theo chiều hướng tốt Tuy nhiên, điều khiển mờ chế cải tiến phụ thuộc vào tri thức chuyên gia nên hiệu chế chưa thật tốt Để khắc phục hạn chế này, cần có tri thức từ nguồn liệu lớn cho trình huấn luyện Điều đồng nghĩa với việc cần không gian nhớ thời gian thực lớn Mặt khác, dùng mạng nơ-ron huấn luyện để tìm điều khiển mờ tối ưu điều khiển mờ thích nghi có, chưa phải tìm điều khiển mờ tốt Những vấn đề tồn tiếp tục cải tiến hướng phát triển luận án 27 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN  Kết luận luận án Kiểm soát tắc nghẽn nhiệm vụ quan trọng mạng TCP/IP Việc sử dụng giao thức điều khiển truyền thông để kiểm soát tắc nghẽn mạng TCP/IP chưa đủ đáp ứng chất lượng dịch vụ, giải thuật kiểm soát tắc nghẽn thụ động phía đầu cuối Do đó, cần phải nghiên cứu chế kiểm soát tắc nghẽn nút mạng để đảm bảo hệ thống ổn định cung cấp tốt chất lượng dịch vụ mạng cho người dùng Một hướng nghiên cứu cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng Mục tiêu quản lý hàng đợi tích cực trì xác suất chủ động loại bỏ gói hợp lý nhằm hạn chế tình trạng tắc nghẽn đảm bảo chất lượng luồng lưu lượng tính công quan hệ luồng lưu lượng trạng thái động học mạng thay đổi Tuy nhiên, chế quản lý hàng đợi tích cực cần cải tiến cho vừa đơn giản hóa thực hiện, vừa nâng cao tính thông minh việc trì độ dài hàng đợi trung bình Vì vậy, luận án tập trung nghiên cứu cải tiến chế quản lý hàng đợi nút mạng, sở áp dụng thành tựu đạt khoa học máy tính mà cụ thể lĩnh vực tính toán mềm nhằm bổ sung khả thích nghi, khả học, khả định thông minh cho hệ thống quản lý hàng đợi nút mạng Luận án có số đóng góp việc cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng Đó là, xây dựng điều khiển mờ thích nghi AFC cải tiến chế AQM xây dựng điều khiển nơ-ron mờ FNN để tìm tham số tối ưu cho điều khiển mờ thích nghi AFC Các đóng góp cụ thể sau:  Phân tích, đánh giá phân lớp ứng dụng cho chế quản lý hàng đợi tích cực có, bao gồm giải pháp áp dụng điều khiển mờ truyền thống để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực tiêu biểu nhằm nâng cao hiệu kiểm soát tắc nghẽn mạng TCP/IP  Đề xuất mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực Dựa mô hình lý thuyết, luận án xây dựng chế cải tiến FLRED FLREM Kết cài đặt mô chứng minh tính hiệu việc sử dụng điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến chế quản lý hàng đợi  Đề xuất mô hình kết hợp lập luận mờ với mạng nơ-ron để xây dựng điều khiển mờ tối ưu FNN nhằm nâng cao hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực Dựa mô hình lý thuyết, luận án xây dựng chế cải tiến FNNRED, FNNREM Hai chế có cách sử dụng mạng nơ-ron mờ FNN huấn luyện cho chế FLRED FLREM Kết cài đăt mô cho thấy hiệu chế nâng lên sử dụng điều khiển mờ tối ưu FNN Từ kết nghiên cứu lý thuyết kiểm chứng cài đặt mô phỏng, cho thấy hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng tăng dần áp dụng điều khiển mờ truyền thống, điều khiển mờ thích nghi AFC điều khiển mơ tối ưu FNN để cải tiến chế  Hướng phát triển luận án Để khắc phục vấn đề nêu cuối Chương luận án, tiếp tục cải tiến điều khiển mờ tối ưu FNN nhằm đem lại hiệu cho chế quản lý hàng đợi tích cực tốt Ngoài ra, xem xét khả kết hợp logic mờ, mạng nơ-ron với công cụ khác kỹ thuật tính toán mềm (như tính toán tiến hóa, lập luận xác suất) để xây dựng chế quản lý hàng đợi tích cực 28 Việc tìm kiếm điều khiển mờ tối ưu toàn cục cần có kỹ thuật tìm kiếm tối ưu nguồn liệu lớn Với điểm mạnh tìm kiếm khu vực tối ưu toàn cục tính toán tiến hóa lựa chọn khả thi để kết hợp với mạng nơ-ron nhằm xây dựng kỹ thuật tìm kiếm tối ưu tương lai Vì vậy, tiếp tục hướng đến việc xây dựng kiến trúc FNNE (Fuzzy Neural Network Evolution), phát triển FNN cách bổ sung công cụ tính toán tiến hóa, để tìm điều khiển mờ tối ưu toàn cục cho hệ thống cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực Song song với việc đánh giá kết nghiên cứu dựa mô phỏng, việc triển khai thử nghiệm chúng môi trường mạng thực đặc biệt quan tâm nhằm kiểm chứng kết mô tìm hội áp dụng kết nghiên cứu vào thực tiễn DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN [CT1] Nguyễn Kim Quốc, Võ Thanh Tú (2012), “Đánh giá hiệu số chế quản lý hàng đợi tích cực dựa kích thước hàng đợi tải nạp”, Tạp chí khoa học Đại học Huế, Tập 74A, Số 5, tr 109-119 [CT2] Nguyễn Kim Quốc, Võ Thanh Tú, Nguyễn Thúc Hải (2013), “Đề xuất chế quản lý hàng đợi tích cực môi trường mạng tốc độ cao”, Kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc gia lần thứ VI - FAIR “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin”, Thừa Thiên Huế,Việt Nam, tr 108-115 [CT3] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2013), “Fuzzy Logic Control for SFB Active Queue Management Mechanism”, Proceedings of the International Conference on Context-Aware Systems and Applications (ICCASA), Vol 128, No 3, pp 97104 [CT4] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2014), “Improving control mechanism at routers in TCP/IP networks”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 2409-0026, Vol 1, pp 52-66 [CT5] Nguyễn Kim Quốc, Võ Thanh Tú, Nguyễn Thúc Hải (2014), “Cải tiến chế quản lý hàng đợi nút mạng”, Tạp chí khoa học công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, Tập 52, Số 4D, tr 77-92 [CT6] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2014), “Proposed improvements control mechanism at network node in high-speed network environment”, Kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc gia lần thứ VII - FAIR “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin”, Thai Nguyen, Viet Nam, pp 545-556 [CT7] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2015), “Model Integrating Fuzzy Argument with Neural Network Enhancing the Performance of Active Queue Management”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 24090026, vol 2, issue 4, pp 12-22 [CT8] Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2015), “Some Improvements on Active Queue Management Mechanism Based on Adaptive Fuzzy Control”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 2409-0026, vol 2, issue [Accepted] [...]... hai cơ chế FNNRED và FNNREM bằng cách huấn luyện mạng nơ-ron FNN bởi thuật giải lan truyền ngược cải tiến IBP cho hai cơ chế FLRED và FLREM Để kiểm chứng hiệu quả của bộ điều khiển mờ tối ưu FNN, luận án thực hiện cài đặt mô phỏng và đánh giá các cơ chế cải tiến có dùng bộ điều khiển mờ truyền thống (FEM, FUZREM), các cơ chế sử dụng điều mờ thích nghi (FLRED, FLREM) và các cơ chế áp dụng bộ điều khiển. .. tính toán mềm nhằm bổ sung khả năng thích nghi, khả năng học, khả năng ra quyết định thông minh cho hệ thống quản lý hàng đợi tại nút mạng Luận án đã có một số đóng góp mới trong việc cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại các nút mạng Đó là, xây dựng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC cải tiến các cơ chế AQM và xây dựng bộ điều khiển nơ-ron mờ FNN để tìm ra bộ tham số tối ưu cho bộ điều khiển mờ... dựng các cơ chế cải tiến FNNRED, FNNREM Hai cơ chế này có được bằng cách sử dụng mạng nơ-ron mờ FNN huấn luyện cho các cơ chế FLRED và FLREM Kết quả cài đăt mô phỏng cho thấy hiệu năng của các cơ chế được nâng lên khi sử dụng điều khiển mờ tối ưu FNN Từ kết quả nghiên cứu lý thuyết và kiểm chứng bằng cài đặt mô phỏng, cho thấy hiệu năng của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại các nút mạng được... dựa trên các mô hình mạng phổ biến và mô hình mạng tổng quát như đã thực hiện trong Chương 2 Kết quả mô phỏng đã cho thấy: khi cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực bằng bộ điều khiển mờ truyền thống, bộ điều khiển mờ thích nghi AFC và bộ điều khiển mờ tối ưu FNN thì độ ổn định và hiệu năng của các cơ chế thể hiện theo chiều hướng tốt hơn Tuy nhiên, bộ điều khiển mờ trong các cơ chế cải tiến vẫn... Tỉ lệ mất gói tin của các cơ chế dùng điều khiển mờ Điều này chứng tỏ rằng, tỉ lệ mất gói tin của các cơ chế AQM trong mô phỏng phụ thuộc lớn vào các bộ điều khiển mờ mà nó sử dụng Từ đồ thị trên Hình 3.26, thấy rằng khi cải tiến cùng một cơ chế truyền thống (RED, REM) thì cơ chế nào dùng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC sẽ có tỉ lệ mất gói thấp hơn so với cơ chế dùng bộ điều khiển mờ truyền thống,... luận án đã xây dựng các cơ chế cải tiến FLRED và FLREM Kết quả cài đặt mô phỏng đã chứng minh tính hiệu quả của việc sử dụng điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi  Đề xuất mô hình kết hợp lập luận mờ với mạng nơ-ron để xây dựng bộ điều khiển mờ tối ưu FNN nhằm nâng cao hiệu quả của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực Dựa trên mô hình lý thuyết, luận án đã xây dựng các. .. suất đánh dấu gói 2.7 Kết luận chương Việc điều khiển tránh tắc nghẽn bằng các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại các bộ định tuyến là điều rất cần thiết Trong những năm gần đây, các nhà khoa học đã đưa điều khiển mờ vào các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực để các cơ chế này hoạt động hiệu quả hơn Tuy nhiên, do các cải tiến sử dụng hệ mờ Mamdani với hàm thuộc hình tam giác để đơn giản trong tính toán... truyền của các cơ chế dùng điều khiển mờ Dựa trên đồ thị, nhận thấy sự phân hoạch các cơ chế theo mức độ đường truyền Trong cả hai đồ thị của Hình 3.27, mức độ sử dụng đường truyền được tăng đần từ nhóm các cơ chế sử dụng bộ điều khiển mờ truyền thống (như FEM, FUZREM), tiếp theo là nhóm các cơ chế sử dụng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC (như FLRED, FLREM) cho đến nhóm các cơ chế sử dụng bộ điều khiển mờ... 2.2 Phân tích các cơ chế AQM sử dụng logic mờ 2.2.1 Phân tích cơ chế FEM Năm 2006, C Chrysostomou và cộng sự đã công bố cơ chế quản lý hàng đợi tích cực FEM [14][15] bằng cách cải tiến cơ chế RED dựa trên lập luận mờ 2.2.2 Phân tích cơ chế FUZREM Năm 2008, Xu Changbiao và cộng sự đã đề xuất cơ chế quản lý hàng đợi tích cực FUZREM [74] dựa trên sự cải tiến cơ chế REM bằng công cụ điều khiển mờ 10 2.2.3... nút mạng được tăng dần khi lần lượt áp dụng các bộ điều khiển mờ truyền thống, bộ điều khiển mờ thích nghi AFC và điều khiển mơ tối ưu FNN để cải tiến các cơ chế này  Hướng phát triển của luận án Để khắc phục những vấn đề đã được nêu ra ở cuối Chương 3 của luận án, chúng tôi sẽ tiếp tục cải tiến bộ điều khiển mờ tối ưu FNN nhằm đem lại hiệu năng cho các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tốt hơn Ngoài ... Cải tiến chế quản lý hàng đợi dùng điều khiển mờ Phần giới thiệu cải tiến chế BLUE SFB điều khiển mờ Các chế RED REM cải tiến điều khiển mờ, nâng cao hiệu thông qua điều khiển mờ thích nghi điều. .. đó, chế FLRED cải tiến chế RED, chế FLREM cải tiến chế REM Phần chương phần đánh giá mô chế đề xuất so với chế có Phần cuối chương kết luận ý nghĩa điều khiển mờ thích nghi AFC cải tiến chế quản... quản lý hàng đợi nút mạng Luận án có số đóng góp việc cải tiến chế quản lý hàng đợi tích cực nút mạng Đó là, xây dựng điều khiển mờ thích nghi AFC cải tiến chế AQM xây dựng điều khiển nơ-ron mờ