基于免疫粒子群算法的网络拥塞控制策略  

Novel strategy of network congestion control based on immune particle swarm algorithm

作　　者：彭亦飞[1,2] 张英杰[2] 

机构地区：[1]邵阳学院信息工程系,湖南邵阳422000 [2]湖南大学计算机与通信学院,湖南长沙410082

出　　处：《中南大学学报（自然科学版）》2011年第7期2042-2047,共6页Journal of Central South University:Science and Technology

基　　金：湖南省科技计划重点项目(2010GK2022);湖南省科技计划一般资助项目(2008GK3075);湖南省教育厅基金资助项目(08C788);长沙市科技计划重点课题(K1005018-11)

摘　　要：为避免Internet路由器主动队列管理中PID参数整定试凑法的盲目性,提出免疫杂交粒子群算法用于PID控制器参数优化,构造一种基于免疫杂交粒子群的智能主动队列PID算法。仿真结果表明,基于免疫杂交粒子群的PID主动队列管理算法能够适应动态变化的网络环境,具有较好的网络控制性能。To avoid the blindness of PID parameters trial and error tuning during the Internet router active queue management,an immune crossbreeding particle swarm optimization algorithm（ICPSOA） was proposed to optimize PID controller parameters,and then an intelligent active queue PID algorithm was designed based on immune crossbreeding particle swarm.The simulation experimental results show that the proposed algorithm can be adapted the dynamic network environment,and has the better network control performance.

关 键 词：主动队列管理 网络拥塞 PID控制 粒子群优化 人工免疫算法 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]