基于再励学习的主动队列管理算法

摘要

从最优决策的角度出发,将人工智能中的再励学习方法引入主动队列管理的研究中,提出了一种基于再励学习的主动队列管理算法RLGD(reinforcement learning gradient-descent).RLGD以速率匹配和队列稳定为优化目标,根据网络状态自适应地调节更新步长,使得队列长度能够很快收敛到目标值,并且抖动很小.此外,RLGD不需要知道源端的速率调整算法,因而具有很好的可扩展性.通过不同网络环境下的仿真显示,RLGD与REM,PI等AQM算法相比,具有更好的性能和鲁棒性.