【摘 要】
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随着WiFi、物联网、卫星通信等互联网相关技术的不断发展和普及,网络传输场景变得愈发复杂,这为网络传输协议设计带来了重的大挑战。而传统的针对特定网络场景设计的拥塞控制算法只能根据预先设定的控制策略僵化的调整数据发送速率,难以适应如今复杂多变的网络。因此,设计出泛用性更强的智能拥塞控制算法是计算机网络方向的热点研究问题。本文针对传统固定规则的拥塞控制协议设计较为复杂、且难以适应如今高速发展的网络环境
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60903083）； 国家自然科学基金项目（61702140）； 黑龙江省留学归国人员科学基金项目（LC2018030）； 黑龙江普通高校基本科研业务专项资金 （JMRH2018XM04）； 黑龙江省高等学校教学改革项目（SJGY202003
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随着WiFi、物联网、卫星通信等互联网相关技术的不断发展和普及,网络传输场景变得愈发复杂,这为网络传输协议设计带来了重的大挑战。而传统的针对特定网络场景设计的拥塞控制算法只能根据预先设定的控制策略僵化的调整数据发送速率,难以适应如今复杂多变的网络。因此,设计出泛用性更强的智能拥塞控制算法是计算机网络方向的热点研究问题。本文针对传统固定规则的拥塞控制协议设计较为复杂、且难以适应如今高速发展的网络环境等情况,将网络拥塞控制问题转化为强化学习问题,让强化学习的智能体通过自主学习拥塞控制的方式替代传统的固定规则设计,大大降低了拥塞控制协议的设计成本。本文首先建立强化学习和拥塞控制问题之间的联系,并提出了QKCC算法。QKCC算法以强化学习中的Q学习方法为设计基础,并通过Kanerva编码函数对大量的网络状态空间进行抽象泛化,最终以在线的方式逐步学习最优的拥塞控制策略。同时,本文根据网络拥塞时状态空间的特点,对原有的Kanerva编码方式进行优化改进,极大提高了网络状态泛化的准确性以及智能体的训练速度。实验结果表明,在常规网络场景下,QKCC算法的基础性能良好,且在抗丢包率和多流竞争的网络环境中,算法的拥塞控制表现也优于CUBIC等传统规则算法。其次,本文将强化学习思想与带内遥测技术结合设计了IRCC算法。以往的大多数拥塞控制算法只能通过ACK的返还时间等信息粗略地判断当前网络状态和拥塞情况,时长会造成拥塞的误判以及带宽的浪费。而IRCC算法通过带内遥测技术可以在数据包流经网络节点时,将实时的网络状态信息写入数据包内,最后作为更精确的网络状态返还到IRCC算法的智能体中,使智能体更精准地判断网络链路的负载情况,进而做出更适当的动作调整数据发送速率。实验证明,IRCC算法相比New Reno,CUBIC,BBR等常规拥塞控制算法,在拥塞发生后更快地恢复链路的带宽吞吐量,并且保持较低的时延。
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