基于Additive-multiplicative模糊神经网的ATM网络拥塞控制

摘要

考虑了模糊神经网络的学习功能,提出利用Additive multiplicative模糊神经网络(AMFNN)对ATM网络进行拥塞控制的方案.在拥塞控制过程中,利用AMFNN模糊神经网络预测下一个将要到达流的特征,结合当前缓冲区的队列信息预测网络是否发生拥塞.一旦预测出将有拥塞发生,控制器则向源端反馈拥塞控制信息,信源根据拥塞信息适当降低传输速率,从而避免了拥塞的发生.仿真结果表明,该方法可改善网络对拥塞的实时处理能力,提高网络资源的利用率.