一种基于RBF网络的参数自调整REM算法

摘要

针对传统的随机指数标记(Random Exponential Marking,REM)算法存在参数难以调整的缺陷,提出了一种改进型主动队列管理算法——基于RBF网络的参数自调整REM算法。利用RBF神经网络动态地对算法参数进行调整,使其能够适应不断变化的网络环境。该算法将REM算法在一定条件下近似为比例积分控制,使REM算法参数调节近似等效于比例积分系数的调节,简化了参数调节,提高了算法的实时性。仿真实验表明:该算法优于传统的REM算法,具有良好的鲁棒性及较快的调节速率。