NGHIÊN CỨU, CẢI TIẾN CHIẾN LƯỢC HÀNG ĐỢI RED DỰA TRÊN VIỆC TINH CHỈNH NGƯỠNG DƯỚI | Diện | TNU Journal of Science and Technology

NGHIÊN CỨU, CẢI TIẾN CHIẾN LƯỢC HÀNG ĐỢI RED DỰA TRÊN VIỆC TINH CHỈNH NGƯỠNG DƯỚI

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 19/10/21                Ngày hoàn thiện: 19/04/22                Ngày đăng: 21/04/22

Các tác giả

1. Vũ Văn Diện, Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên
2. Lê Hoàng Hiệp Email to author, Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt


Trong những năm qua, tắc nghẽn đã trở thành vấn đề chính ảnh hưởng tới Internet, dẫn đến làm tăng tỉ lệ mất gói và làm tăng độ trễ truyền gói tin. Các thuật toán quản lý hàng đợi động (AQM-Active queue management) đã ra đời nhằm điều khiển tắc nghẽn. RED (Random Early Detection) là kỹ thuật quản lý hàng đợi động đầu tiên được triển khai để điều khiển tránh tắc nghẽn. RED dựa trên việc so sánh chiều dài trung bình hàng đợi với ngưỡng trên và ngưỡng dưới để đánh dấu hoặc loại bỏ gói tin. Mặc dù có nhiều nghiên cứu đã công bố đưa ra các thuật toán cải tiến cho RED, nhưng RED vẫn tiếp tục được quan tâm nhằm cải tiến hiệu suất được tốt hơn nữa. Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất một thuật toán RED cải tiến có tên gọi là ThRED (Theshold RED) dựa trên sự tinh chỉnh ngưỡng dưới. Qua mô phỏng đánh giá trên bộ mô phỏng NS2, nhóm tác giả đã thấy được ThRED cho kết quả tốt hơn RED xét về số gói tin bị mất và độ trễ hàng đợi trung bình.

Từ khóa


Quản lý hàng đợi động; Tắc nghẽn; Điều khiển tránh tắc nghẽn; Thuật toán RED; Ngưỡng dưới

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo


[1] S. B. Danladi and F. U. Ambursa, “DyRED: An Enhanced Random Early Detection Based on a new Adaptive Congestion Control,” 15th International Conference on Electronics Computer and Computation, 2019.

[2] K. K. Chandulal, “A Survey On Red Queue Mechanism For Reduce Congestion In Wireless Network,” International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), vol. 5, no. 1, pp. 99-103, 2018.

[3] H. P. Uguta and L. N. Onyejegbu, “An Intelligent Fuzzy Logic System for Network Congestion Control,” Circulation in Computer Science, vol. 2, no.11, pp. 23-30, December 2017.

[4] S. Floyd and V. Jacobson, “Random Early Detection Gateways for Congestion Avoidance,” Institute of Electrical and Electronics Engineers(IEEE), pp. 1-22, August 1993.

[5] M. Khatari and G. Samara, “Congestion Control Approach based on Effective Random Early Detection and Fuzzy Logic,” MAGNT Research Report, Jordan, 2015.

[6] D. Que, Z. Chen, and B. Chen, “An Improvement Algorithm Based on RED and Its Performance Analysis,” 9th International Conference on Signal Processing, 2008.

[7] R. Sharma and G. Dixit, “Experimental study of RED Performance by regulating Upper Threshold Parameter,” International Journal of Computer Science and Information Technologies, vol. 5, no. 5, pp. 6202-6204, 2014.

[8] A. M. Alkharasani, M. Othman, A. Abdul, and K. Y. Lun, “An Improved Quality of Service Performance Using RED’s Active Queue Management Flow Control in Classifying Networks,” Institute of Electrical and Electronics Engineers, vol. 4, pp. 1-12, 2016.

[9] A. H. Ismail, A. EL-Sayed, I. Z. Morsi, and Z. Elsaghir, “Enhanced Random Early Detection (ENRED),” International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), vol. 92, no. 9, pp. 20-24, April 2014.

[10] A. M. Alakharasani, M. Othman, A. Abdullah, and K. Y. Lun, An Improved Quality-of-Service Performance Using RED’s Active Queue Management Flow Control in Classifying Networks, 2017.

[11] M. M. Abualhaj et al., “FLRED: an efficient fuzzy logic based network congestion control method,” Neural Computing and Applications, vol. 30, no. 3, pp. 925-935, November 2016.

[12] M. Khatari and G. Samara, "Congestion Control Approach based on Effective Random Early Detection and Fuzzy Logic," MAGNT Research Report, 2015.

[13] J. Song and Z. Zhixue, "Research on the Improvement of RED Algorithm in Network Congestion Control," Applied Mechanics and Materials, vol. 713, pp. 2471-2477, 2015.

[14] Z. Yuhong et al., “An Improved Algorithm of Nonlinear RED Based on Membership Cloud Theory,” Chinese Journal of Electronics, vol. 26, no. 3, pp. 538-543, May 2017.

[15] M. Abdulkareem et al., “EFRED: Enhancement of Fair Random Early Detection Algorithm,” International Journal of Communications Network and System Sciences, vol. 8, pp. 282-294, July 2015.




DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.5180

Các bài báo tham chiếu

  • Hiện tại không có bài báo tham chiếu
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên
Phòng 408, 409 - Tòa nhà Điều hành - Đại học Thái Nguyên
Phường Tân Thịnh - Thành phố Thái Nguyên
Điện thoại: 0208 3840 288 - E-mail: jst@tnu.edu.vn
Phát triển trên nền tảng Open Journal Systems
©2018 All Rights Reserved