采用自适应神经元的随机指数标记策略

为了提高随机指数标记算法(REM)的响应能力和适应性,提出了一种基于自适应神经元的REM算法(ANREM)。采用具有比例积分微分(PID)控制属性的加强型价格来检测和控制网络拥塞。利用神经元构造PID价格,并设计控制参数的自适应调整机制,以增强算法在动态环境中的适应性。在NS2仿真平台中,将AN-REM与REM及其改进方法进行对比实验。结果表明,ANREM提高了队列长度的响应能力,增强了主动队列管理算法的适应性和鲁棒性。