无线网络中基于网络动态学习的拥塞控制算法研究与仿真的中期报告.docx

该【无线网络中基于网络动态学习的拥塞控制算法研究与仿真的中期报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【无线网络中基于网络动态学习的拥塞控制算法研究与仿真的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。无线网络中基于网络动态学****的拥塞控制算法研究与仿真的中期报告摘要:本文旨在研究无线网络中基于网络动态学****的拥塞控制算法。首先,对拥塞控制的基本概念进行了介绍和分析,然后阐明了基于网络动态学****的拥塞控制算法的原理和优点。接着,通过仿真模拟对该算法的性能进行了评估,得出了一些重要的结论。关键词:无线网络;拥塞控制;网络动态学****网络拥塞控制成为无线网络中一个重要的研究方向。拥塞控制算法的好坏直接影响了网络的性能和用户体验。因此,设计一种高效的拥塞控制算法至关重要。本文旨在研究无线网络中基于网络动态学****的拥塞控制算法。该算法通过网络动态学****自适应地调节网络的拥塞控制参数,从而提高网络的性能和稳定性。,已经有很多学者针对无线网络中的拥塞控制问题进行了研究。其中,基于反馈控制的拥塞控制算法被广泛应用。反馈控制算法通过检测网络的拥塞状态,然后根据检测结果调整网络的拥塞控制参数。该算法具有较高的稳定性和鲁棒性。另外,还有一些学者提出了一些基于学****算法的拥塞控制算法,如Q-learning算法、神经网络算法等。这类算法通过学****历史数据,逐步优化拥塞控制参数,进而改进网络的性能。。该算法通过网络动态学****自适应地调节网络的拥塞控制参数。该算法主要包括以下几个步骤:,需要对网络状态进行监测。通过检测数据包的丢失率、传输延迟等指标,判断网络是否处于拥塞状态。,需要及时更新网络的拥塞控制参数,从而调节网络的拥塞程度。,不断优化网络拥塞控制参数,提高网络的性能和稳定性。,本文进行了仿真实验。实验环境基于NS-2网络模拟器,采用TCPReno协议作为传输协议。实验结果表明,基于网络动态学****的拥塞控制算法相比于传统的基于反馈控制的算法和基于学****算法的算法,具有更好的性能和稳定性。,并通过仿真实验对其性能进行了评估。实验结果表明,该算法具有更好的性能和稳定性。未来,我们将继续深入研究该算法的优化和改进,以进一步提高网络的性能和稳定性。