GA-PSO-Optimized Neural-Based Control Scheme for Adaptive Congestion Control to Improve Performance in Multimedia Applications
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 6، شماره: 1
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 64
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MJEE-6-1_002
تاریخ نمایه سازی: 3 آبان 1402
چکیده مقاله:
Active queue control aims to improve the overall communication network throughput, while providing lower delay and small packet loss rate. The basic idea is to actively trigger packet dropping (or marking provided by explicit congestion notification (ECN)) before buffer overflow. In this paper, two artificial neural networks (ANN)-based control schemes are proposed for adaptive queue control in TCP communication networks. The structure of these controllers is optimized using genetic algorithm (GA) and the output weights of ANNs are optimized using particle swarm optimization (PSO) algorithm. The controllers are radial bias function (RBF)-based, but to improve the robustness of RBF controller, an error-integral term is added to RBF equation in the second scheme. Experimental results show that GA- PSO-optimized improved RBF (I-RBF) model controls network congestion effectively in terms of link utilization with a low packet loss rate and outperforms Drop Tail, proportional-integral (PI), random exponential marking (REM), and adaptive random early detection (ARED) controllers.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mansour Sheikhan
Department of Communication Engineering, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Ehsan Hemmati
Department of Electronic Engineering, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Reza Shahnazi
Modeling and Optimization Research Center in Science and Engineering, South Tehran Branch, Tehran, Islamic Azad University, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :