Esquema de controle adaptativo de fluxos de trafego baseado em modelagem fuzzy preditiva
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/1605033 |
Resumo: | Orientadores: Lee Luan Ling, Flavio Henrique Teles Vieira |
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Esquema de controle adaptativo de fluxos de trafego baseado em modelagem fuzzy preditivaPredictive Fuzzy modeling for adaptive control of network traffic flowsRedes de computadoresTelecomunicações - TráfegoPrevisãoLógica fuzzyModelagem de dadosComputer networksTraffic predictionFlows controlCongestionFuzzy logicTSK modelQuality of serviceOrientadores: Lee Luan Ling, Flavio Henrique Teles VieiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: O presente trabalho propõe um esquema de controle adaptativo de ?uxos baseado no modelo fuzzy TSK. Neste esquema de controle, o modelo fuzzy TSK é utilizado para prever adaptativamente o tamanho da ?la no buffer em um enlace. Com o objetivo de ajustar dinamicamente os parâmetros do modelo fuzzy TSK, propomos um algoritmo de treinamento adaptativo. Na primeira etapa do algoritmo de treinamento proposto, os parâmetros das partes premissas e das partes conseqüentes do modelo são obtidos. A segunda etapa consiste de um algoritmo de re?namento dos parâmetros do modelo baseado em gradiente descendente. A e?ciência do preditor proposto é avaliada através da comparação com outros preditores adaptativos fazendo uso de traços de tráfego reais. A partir dos parâmetros do modelo fuzzy TSK, derivamos uma expressão para a taxa da fonte controlável a qual minimiza a variância do tamanho de ?la no buffer. O controle de congestionamento proposto é então aplicado em diferentes cenários de rede com vários nós. Comparações realizadas com outros métodos de controle de congestionamento demonstram que o controle de congestionamento proposto obtém menores taxas de perdas e consegue de fato manter o tamanho da ?la no buffer abaixo do valor desejadoAbstract: The present work proposes a adaptive control of traf?c ?ows based in the TSK fuzzy model. In this control, the TSK fuzzy model is used to predict in a manner adaptive the buffer length in one output link. With the objective of dynamically adjust the parameters of the TSK fuzzy model, we proposed a adaptive training algorithm. In the ?rst stage of the proposed training algorithm, the parameters of the premise and consequent parts of the model are obtained. The second stage consists of a re?ning algorithm of the parameters based in descent gradient. The effectiveness of the proposed predictor is evaluated through comparison with other adaptive predictors by using real network traf?c traces. With the parameters of the TSK model, we derive an expression for the controllable source rate which minimizes the variance of the buffer length. The proposed congestion control is applied in different network sceneries with several nodes. Comparison made with others congestion control methods demonstrates that the proposed congestion control obtain lesser loss rate and gets in fact to keep the buffer length below of the reference levelMestradoTelecomunicações e TelemáticaMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Lee, Luan Ling, 1956-Vieira, Flavio Henrique TelesLee, Luan Ling, 1956-Cardieri, PauloBaldini Filho, RenatoRomero, Roseli AparecidaUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSousa, Ligia Maria Carvalho20072007-05-24T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf128p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1605033SOUSA, Ligia Maria Carvalho. Esquema de controle adaptativo de fluxos de trafego baseado em modelagem fuzzy preditiva. 2007. 128p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1605033. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/401531porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T04:53:28Zoai::401531Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T04:53:28Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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