TCP AIMD-algoritmens beteende är känt för att orsaka kölängdssvängningar när trängsel uppstår vid en routerutgångslänk. Faktiskt, på grund av dessa köande variationer, end-to-end program upplever stora förseningar jitter. Många studier har föreslagit effektiva mekanismer för aktiv köhantering (AQM) för att minska köoscillationer och stabilisera kölängden. Dessa AQM försöker förbättra modellen Random Early Detection (RED). Tyvärr reagerar dessa förbättringar inte på ett liknande sätt för olika nätverksförhållanden och är starkt känsliga för deras ursprungliga inställningsparametrar. Även om detta dokument föreslår en lösning för att övervinna svårigheterna med att konfigurera RED parametrar med hjälp av en Kohonen neural nätverksmodell, ett annat mål med denna studie är att undersöka om kognitiv intelligens kan placeras i stomnätet för att lösa sådana stabilitetsproblem. I vårt sammanhang använder vi resultat från neurala nätverksområdet för att visa att vårt förslag, som heter Kohonen-RED (KRED), möjliggör en stabil kölängd utan komplexa parametrar eller passiva mätningar för att få en korrekt konfiguration.
Nyligen har Lochin och Talavera REF konfigurerat RED-parametrarna med hjälp av en Kohonen neural nätverksmodell som möjliggör en stabil kölängd med komplexa parametrar inställning.
Managing Internet routers congested links with a Kohonen-RED queue
{'venue': 'Eng. Appl. Artif. Intell.', 'journal': 'Eng. Appl. Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}