i h c hu ng i h c khoa h c - hueuni.edu.vn · tính toán mềm, logic mờ được xem là công...
TRANSCRIPT
ĐẠI HỌC HUẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC
NGUYỄN KIM QUỐC
NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN CƠ CHẾ ĐIỀU
KHIỂN TẠI CÁC NÚT MẠNG
CHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH
MÃ SỐ: 62.48.01.01
TÓM TĂT LUẬN ÁN TIẾN SĨ MÁY TÍNH
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. GS. TS. NGUYỄN THÚC HẢI
2. PGS. TS. VÕ THANH TÚ
HUẾ, 2015
Công trình được hoàn thành tại:
Trường Đại học Khoa học – Đại học Huế
Người hướng dẫn khoa học:
GS. TS. Nguyễn Thúc Hải
PGS. TS. Võ Thanh Tú
Phản biện 1: ............................................................................................................
...............................................................................................................
Phản biện 2: ............................................................................................................
...................................................................................................................................
Phản biện 3: ............................................................................................................
...................................................................................................................................
Luận án sẽ được bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp Đại học Huế, họp tại:
…………………………………………………………………………...
Vào hồi … giờ … ngày … tháng … năm ………….
Có thể tìm hiểu luận án tại:
1. Thư viện Quốc gia Hà Nội
2. Trung tâm Học liệu – Đại học Huế
3. Thư viện trường Đại học Khoa học – Đại học Huế
1
MỞ ĐẦU
Internet là một hệ thống kết nối mạng toàn cầu đảm bảo liên thông giữa các hệ thống máy
tính và thiết bị trên diện rộng. Internet ngày càng phát triển không chỉ về số lượng kết nối mà
còn sự đa dạng của các lớp ứng dụng. Do đó, vấn đề xảy ra tắc nghẽn trên Internet là không
thể tránh khỏi. Vì vậy, để đảm bảo thông suốt đường truyền, kiểm soát tắc nghẽn tại nút mạng
đóng một vai trò rất quan trọng cho Internet hoạt động hiệu quả và tin cậy với người sử dụng.
Phần mở đầu của luận án đi từ tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước và quốc tế về
kiểm soát tắc nghẽn tại nút mạng nhằm thể hiện tính khoa học và cấp thiết của luận án, từ đó
đưa ra các động lực nghiên cứu và các mục tiêu nghiên cứu. Tiếp theo của phần mở đầu là đề
xuất phương pháp nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu, nhằm thực hiện các mục tiêu nghiên
cứu. Sau cùng của phần mở đầu là trình bày bố cục và các đóng góp của luận án.
1. Tính khoa học và cấp thiết luận án
Thông thường có hai phương án để kiểm soát tránh tắc nghẽn là tăng hiệu suất các thiết bị
phần cứng và dùng kỹ thuật phần mềm. Việc tăng hiệu suất các thiết bị là cần thiết, nhưng lại
khá tốn kém, khó đồng bộ và hiệu quả chưa cao. Ngược lại, dùng kỹ thuật phần mềm để kiểm
soát tắc nghẽn đã đem lại hiệu quả rất lớn. Trong kỹ thuật này có hai phương pháp được quan
tâm và phát triển, đó là: cải tiến các giao thức điều khiển truyền thông và nâng cao các kỹ
thuật quản lý hàng đợi tích cực (AQM: Active Queue Management) tại các nút mạng
[17][28][55]. Việc tăng hiệu năng của giao thức TCP thông qua các biến thể đã triển khai trên
Internet và đã đem lại hiệu quả rất lớn. Tuy nhiên, do sự đa chuẩn của các loại mạng, sự phong
phú các thiết bị kết nối và sự phức tạp các ứng dụng truyền thông nên điều quan trọng là cần
có những cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại các nút mạng để hỗ trợ điều tiết lưu thông trên
mạng, nhằm tránh và giải quyết tắc nghẽn [7][10][51].
Quản lý hàng đợi tích cực hoạt động tại các nút mạng nhằm kiểm soát số lượng các gói dữ
liệu trong hàng đợi của nút mạng, bằng cách chủ động loại bỏ gói tin đến khi hàng đợi đầy
hay thông báo tắc nghẽn khi mạng còn trong thời kỳ “phôi thai” của tắc nghẽn để điều tiết lưu
thông trên mạng. Việc ổn định chiều dài của hàng đợi sẽ làm cho một số thông số hiệu năng
của mạng TCP/IP như: tỷ lệ mất gói, hiệu suất sử dụng đường truyền, trễ trung bình và biến
thiên dao động độ trễ trong một phạm vi hợp lý. Điều này sẽ vừa đảm bảo không gây tắc
nghẽn trên mạng, vừa tạo điều kiện cung cấp và duy trì một cách tốt nhất chất lượng dịch vụ
mạng [7][39][62].
Hiện có ba hướng tiếp cận để giải quyết bài toán quản lý hàng đợi tích cực, bao gồm: Quản
lý hàng đợi dựa trên chiều dài hàng đợi (tiêu biểu là cơ chế RED) [22] [25][67], quản lý hàng
đợi dựa trên lưu lượng gói tin đến - còn gọi là tải nạp (đại diện là cơ chế BLUE) [24][73] và
quản lý hàng đợi dựa trên sự kết hợp cả chiều dài hàng đợi và lưu lượng gói tin đến (điển hình
là cơ chế REM) [57][65]. Trong những năm gần đây, nhằm nâng cao hiệu năng của các cơ
chế quản lý hàng đợi tích cực, ngoài ba cơ chế tiêu biểu kể trên, đã có rất nhiều cơ chế khác
được công bố. Các công trình này xoay quanh việc cải tiến các cơ chế RED, BLUE và REM
[18][26][54]. Các kết quả thu được đã phần nào đáp ứng được yêu cầu của bài toán quản lý
hàng đợi tích cực [54][66]. Tuy nhiên, các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực này vẫn còn một
số nhược điểm cố hữu, như: sử dụng các hàm tuyến tính để xác định mức độ tắc nghẽn và
tính xác suất đánh dấu/cho rơi gói tin; và khó có thể cài đặt các tham số cho các cơ chế để
phù hợp với từng môi trường mạng khác nhau [39][59][76].
Tính toán mềm (SC: Soft Computing) bao gồm các công cụ: logic mờ, mạng nơ-ron, lập
luận xác suất, tính toán tiến hóa. Mục tiêu của tính toán mềm là giải quyết các bài toán xấp
2
xỉ, gần đúng đang là một xu hướng mới, cho phép một bài toán cụ thể sẽ được khai thác với
mục tiêu sao cho hệ thống dễ thiết kế, giá thành thấp nhưng vẫn đảm bảo tính đúng đắn và
thông minh trong quá trình thực hiện với một ngưỡng sai số chấp nhận. Các ứng dụng thành
công của tính toán mềm cho thấy tính toán mềm ngày càng phát triển mạnh và đóng vai trò
quan trọng trong các lĩnh vực khác nhau của khoa học và kỹ thuật [36][45]. Trong kỹ thuật
tính toán mềm, logic mờ được xem là công cụ tốt nhất thể hiện được tri thức của con người,
nhờ vào các hàm thuộc và hệ luật mờ. Do đó, logic mờ được ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều
lĩnh vực, đặc biệt là trong các lĩnh vực điều khiển tự động [5][8]. Bên cạnh logic mờ, với thế
mạnh về cập nhật tri thức thông qua quá trình huấn luyện nên mạng nơ-ron cũng được sử
dụng rộng rãi và phổ biến, nhất là trong lĩnh vực khoa học máy tính [53][68].
Vì những tính ưu việt của tính toán mềm mà trong những năm gần đây, các nhà khoa học
đã sử dụng công cụ tính toán mềm để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại nút
mạng [23][32][50][78]. Tuy nhiên, cần có sự kết hợp các công cụ tính toán mềm để phát huy
ưu điểm và giảm trừ khuyết điểm cho các công cụ khi xây dựng các cơ chế quản lý hàng đợi
tích cực là cần thiết. Vì vậy, các cơ chế này vẫn cần được cải tiến sao cho vừa đơn giản khi
thực hiện, vừa điều khiển linh hoạt, vừa thích nghi môi trường mạng, vừa đảm bảo tính công
bằng trong việc nhận hay loại bỏ các gói tin đối với các luồng lưu lượng đến, vừa duy trì độ
dài hàng đợi trung bình trong điều kiện tình trạng của mạng luôn thay đổi. Do đó, nghiên cứu
cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực, bằng cách kết hợp các kỹ thuật tính toán mềm
với các phương pháp điều khiển hiện đại nhằm bổ sung khả năng xử lý, khả năng ra quyết
định thông minh cho hệ thống quản lý hàng đợi tích cực tại nút mạng là rất cần thiết và cấp
bách.
2. Động lực nghiên cứu
Thứ nhất, độ tuyến tính của các hàm kiểm soát trong các cơ chế không thể nắm bắt để
điều khiển hiệu quả tính phi tuyến của mạng và sự phụ thuộc tĩnh của các cơ chế vào các tham
số nên không thể thích nghi tình trạng mạng luôn thay đổi. Vấn đề này được luận án sử dụng
phương pháp điều khiển mờ để giải quyết.
Thứ hai, hầu hết các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có chưa xét hết ảnh hưởng
của các yếu tố trong mạng đến quá trình kiểm soát tắc nghẽn nên các cơ chế chưa thể điều
khiển thích nghi tốt với môi trường mạng. Vì vậy, luận án sử dụng kỹ thuật điều khiển mờ
thích nghi để khắc phục tồn tại này.
Thứ ba, một số cơ chế quản lý hàng đợi tích cực gần đây có sử dụng lập luận mờ để
tham gia vào quản lý hàng đợi nhưng hệ điều khiển mờ của các cơ chế này phụ thuộc rất nhiều
vào chuyên gia và tham số của nó chưa cập nhật để đáp ứng với từng điều kiện mạng khác
nhau. Do đó, luận án áp dụng điều khiển mờ tối ưu bằng cách huấn luyện hệ thống, cho hệ
thống học theo môi trường mạng thay đổi để các cơ chế hoạt động hiệu quả hơn.
3. Mục tiêu luận án
Thứ nhất là nghiên cứu và đánh giá các cơ chế quản lý hàng đợi tích hình hiện có để tìm
ra ưu và khuyết điểm của từng cơ chế, nhằm phân lớp ứng dụng và đánh giá hiệu năng cho
các cơ chế. Đồng thời, sử dụng logic mờ để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện
có. Kết quả của mục tiêu thứ nhất là thực hiện động lực nghiên cứu đầu tiên và sẽ làm nền
tảng lý thuyết và mô phỏng cho các cải tiến chính của luận án.
Thứ hai là dựa trên kết quả phân tích và đánh giá các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực
trong mục tiêu thứ nhất, kết hợp lý thuyết điều khiển hệ thống động học, điều khiển mờ và kỹ
thuật điều khiển thích nghi để xây dựng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC, nhằm cải tiến các
cơ chế quản lý hàng đợi tích cực. Kết quả của mục tiêu này là giải quyết vấn đề tồn tại trong
3
động lực nghiên cứu thứ hai của luận án.
Thứ ba là kết hợp lập luận mờ với mạng nơ-ron để xây dựng hệ thống nơ-ron mờ nhằm cải
tiến tốt hơn cho cơ chế quản lý hàng đợi tích cực đã được cải tiến trong mục tiêu thứ hai, mà
cụ thể là xây dựng bộ điều khiển nơ-ron mờ FNN để nâng cao hiệu năng của các cơ chế đã
được cải tiến từ bộ điều khiển mờ thích nghi AFC. Kết quả của mục tiêu này là thực hiện
động lực nghiên cứu thứ ba của luận
4. Phương pháp nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu trên, phương pháp nghiên cứu trong luận án được kết hợp chặt
chẽ giữa nghiên cứu lý thuyết với cài đặt mô phỏng kiểm chứng. Phương pháp này dùng các
đối tượng nghiên cứu là các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực điển hình, lý thuyết điều khiển,
các kỹ thuật tính toán mềm và hai phần mềm mô phỏng được các nhà nghiên cứu khoa học
tin dùng là Matlab và NS2 [40].
5. Bố cục luận án
Với các mục tiêu và phương pháp nghiên cứu nêu trên, nội dung của luận án được bố cục
thành ba chương.
Chương 1: Kiểm soát tắc nghẽn trong mạng TCP/IP dựa trên quản lý hàng đợi tích
cực tại nút mạng - Phần đầu chương sẽ trình bày quá trình kiểm soát tắc nghẽn của TCP và
các biến thể của nó trên mạng TCP/IP. Từ đó, làm rõ tầm quan trọng của cơ chế quản lý hàng
đợi tích cực trong vấn đề kiểm soát tắc nghẽn trên mạng TCP/IP. Phần tiếp theo của chương
sẽ cập nhật, phân tích, đánh giá và phân lớp ứng dụng một số cơ chế quản lý hàng đợi tích
cực tiêu biểu, và áp dụng điều khiển mờ để cải tiến các cơ chế này. Qua đó, luận án đưa ra
những vấn đề còn tồn tại trong các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có và đề xuất ý
tưởng xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi cho bài toán cải tiến cơ chế quản lý hàng
đợi tích cực tại nút mạng ở phần cuối của chương.
Chương 2: Cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực dựa trên điều khiển mờ thích
nghi - Phần đầu chương trình bày cơ sở toán học của logic mờ, tiếp theo của chương là phần
khảo sát đánh giá các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực có dùng điều khiển mờ hiện có. Từ đó,
luận án xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC để khắc phục các hạn chế trong các
đề xuất trước đây. Dựa trên mô hình lý thuyết, luận án triển khai xây dựng và cài đặt mô
phỏng các cơ chế cải tiến FLRED và FLREM. Trong đó, cơ chế FLRED là cải tiến của cơ
chế RED, cơ chế FLREM là cải tiến của cơ chế REM. Phần tiếp theo của chương là phần
đánh giá mô phỏng của các cơ chế đề xuất so với các cơ chế hiện có. Phần cuối của chương
là kết luận ý nghĩa của điều khiển mờ thích nghi AFC trong cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi
tích cực, đồng thời chỉ ra những hạn chế của AFC và đề ra nhu cầu sử dụng mạng nơ-ron để
điều chỉnh các tham số trong bộ điều khiển mờ thích nghi AFC.
Chương 3: Tích hợp lập luận mờ với mạng nơ-ron để nâng cao hiệu năng quản lý
hàng đợi tích cực - Phần đầu của chương trình bày cơ sở toán học của mạng nơ-ron. Từ đó,
luận án xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN bằng cách tích hợp điều khiển mờ với mạng
nơ-ron để cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực. Trong quá trình huấn luyện mạng, để có
kết quả học tốt, luận án đề xuất sử dụng thuật toán lan truyền ngược cải tiến IBP (Improved
Back Propagation). Dựa trên mô hình lý thuyết, luận án xây dựng các cơ chế cải tiến
FNNRED, FNNREM. Trong đó, cơ chế FNNRED là cải tiến của cơ chế FLRED và cơ chế
FNNREM là cải tiến của cơ chế FLREM. Phần tiếp theo là phần mô phỏng và đánh giá các
cơ chế đề xuất so với các cơ chế dùng điều khiển mờ thích nghi AFC và các cơ chế dùng điều
khiển mờ. Phần cuối của chương khẳng định vai trò điều khiển nơ-ron mờ FNN để nâng cao
hiệu năng quản lý hàng đợi tích cực.
4
Cuối cùng là phần kết luận, tóm tắt các đề xuất mới của tác giả để thực hiện các mục tiêu
của luận án. Đồng thời, tác giả đưa ra dự kiến các lĩnh vực nghiên cứu và kết quả trong tương
lai.
6. Đóng góp của luận án
Từ các kết quả nghiên cứu về lý thuyết và chứng minh thông qua mô phỏng, luận án đã có
một số đóng góp cụ thể như sau:
Phân lớp ứng dụng cho các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có, và dùng kỹ thuật
ECN để cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực, kết quả này đã được công bố trong công
trình [CT1][CT2]. Sử dụng kỹ thuật điều khiển mờ để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi
tích cực, kết quả được công bố trong các công trình [CT3][CT5][CT6].
Xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi
tích cực tại nút mạng, kết quả đã được công bố trong công trình [CT8].
Xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN để nâng cao hiệu năng của các cơ chế quản lý
hàng đợi tích cực tại nút mạng, các kết quả đã được công bố trong công trình [CT4][CT7].
Từ các kết quả đạt được ở trên, luận án cho thấy vai trò của cải tiến cơ chế quản lý hàng
đợi tại nút mạng và tiềm năng của việc áp dụng các kỹ thuật tính toán mềm để giải quyết
những bài toán lớn trong mạng TCP/IP.
CHƯƠNG 1.
KIỂM SOÁT TẮC NGHẼN TRONG MẠNG TCP/IP DỰA TRÊN
QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TẠI NÚT MẠNG
1.1. Kiểm soát tắc nghẽn trong mạng TCP/IP
1.1.1. Mô hình hoạt động của TCP/IP
1.1.1.1. Mô hình truyền thông trong mạng TCP/IP
1.1.1.2. Mô hình toán học của TCP/IP
1.1.2. Tắc nghẽn trong mạng TCP/IP
1.1.2.1. Nguyên nhân tắc nghẽn
1.1.2.2. Nguyên lý kiểm soát tắc nghẽn
1.1.2.3. Kỹ thuật kiểm soát tắc nghẽn
1.1.3. Kiểm soát tắc nghẽn của giao thức TCP
1.1.4. Kiểm soát tắc nghẽn bằng quản lý hàng đợi
1.1.5. Quản lý hàng đợi tích cực
Mục tiêu quan trọng nhất của cơ chế quản lý hàng đợi tích cực là ngăn ngừa sự tắc nghẽn
trước khi nó thực sự xảy ra, duy trì chiều dài hàng đợi ổn định nhằm giảm bớt sự mất mát các
gói, đạt được một lưu lượng truyền dữ liệu cao và một độ trễ hàng đợi thấp [10][17][18].
1.1.5.1. Kiến trúc nút mạng
1.1.5.2. Kiểm soát tắc nghẽn bằng quản lý hàng đợi tích cực
1.1.5.3. Ưu điểm của quản lý hàng đợi tích cực
5
1.1.6. Kỹ thuật thông báo tắc nghẽn rõ ràng
Kỹ thuật thông báo tắt nghẽn rõ ràng (ECN: Explicit Congestion Notification) là kỹ thuật
cho phép một nút mạng cung cấp thông tin phản hồi rõ ràng cho máy gửi về tình trạng tắc
nghẽn tại nó.
1.2. Phân tích và đánh giá các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực
1.2.1. Cơ chế quản lý dựa trên chiều dài hàng đợi
Trong các cơ chế quản lý hàng đợi dựa trên chiều dài hàng đợi, hiện tượng tắc nghẽn được
thể hiện dựa trên độ dài tức thời hoặc trung bình của hàng .
1.2.1.1. Cơ chế RED
Năm 1993, Sally Floyd và cộng sự đã đề xuất cơ chế RED [25][42] để phát hiện sớm tắc
nghẽn, RED kiểm soát tắc nghẽn tại nút mạng bằng cách kiểm tra độ dài trung bình hàng đợi
khi các gói tin đến và đưa ra quyết định nhận gói, đánh dấu hoặc loại bỏ gói tin.
1.2.1.2. Cơ chế FRED
Năm 1997, Dong Lin và cộng sự đã đề xuất cơ chế FRED [21] để cải tiến cơ chế RED với
mục đích là làm giảm tác động không công bằng tại hàng đợi RED.
1.2.2. Cơ chế quản lý dựa trên tải nạp
Các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực dựa trên tải nạp dự đoán khả năng sử dụng đường
truyền liên kết, xác định tắc nghẽn và đưa ra cách xử lý. Mục đích của các cơ chế này là điều
tiết gói tin vào nút mạng để ổn định lưu lượng gói tin đến, nhằm duy trì độ ổn định cho mạng.
Các cơ chế tiêu biểu cho nhóm này là: BLUE và SFB.
1.2.2.1. Cơ chế BLUE
Năm 2002, Wu-chang Feng và cộng sự đề xuất cơ chế BLUE [24][73]. Ý tưởng chính của
BLUE là sử dụng một biến xác suất 𝑝𝑚 để đánh dấu các gói tin khi chúng vào hàng đợi. Xác
suất này tăng/giảm một cách tuyến tính tùy thuộc vào tỉ lệ rơi gói tin hay mức độ sử dụng
đường truyền.
1.2.2.2. Cơ chế SFB
Năm 2001, Wu-chang Feng và cộng sự đề xuất cơ chế SFB [72]. SFB chia hàng đợi thành
các thùng tính toán, mỗi thùng duy trì một xác suất đánh dấu gói tin 𝑝𝑚 tương tự BLUE. Các
thùng được tổ chức thành 𝐿 mức, mỗi mức có 𝑁 thùng. Thêm vào đó, SFB sử dụng 𝐿 hàm
băm độc lập, mỗi hàm tương ứng với một mức. Mỗi hàm băm ánh xạ một luồng vào một trong
những thùng trong mức đó
1.2.3. Cơ chế quản lý dựa trên chiều dài hàng đợi và tải nạp
Các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực dựa trên sự kiểm soát chiều dài hàng đợi và lưu
lượng gói tin đến nút mạng, để dự đoán mức độ sử dụng tài nguyên (hàng đợi và băng thông),
nhằm xác định tình trạng tắc nghẽn tại nút mạng. Tiêu biểu cho nhóm này là các cơ chế REM
và GREEN [11][57][71].
1.2.3.1. Cơ chế REM
Năm 2001, Sanjeewa Athuraliya và cộng sự đã đề xuất cơ chế REM [57][75]. Ý tưởng của
REM là ổn định tải đầu vào và năng lực liên kết của hàng đợi, bất kể số lượng người dùng
chia sẻ liên kết.
1.2.3.2. Cơ chế GREEN
Năm 2002, Apu Kapadia và cộng sự đã đề xuất cơ chế GREEN [6][71]. Cơ chế GREEN
6
áp dụng kiến thức về các hành vi ổn định của các kết nối TCP ở các nút mạng để cho rơi (hoặc
đánh dấu) các gói tin.
1.2.4. Đánh giá hiệu năng và phân lớp ứng dụng các cơ chế AQM
1.2.4.1. Đánh giá hiệu năng cơ chế AQM
Bảng 1.2. Đánh giá hiệu năng cơ chế quản lý hàng đợi tích cực
Cơ chế RED BLUE REM GREEN
Thông lượng Vừa Cao Cao Cao
Tỉ lệ mất gói tin Cao Thấp Vừa Thấp
Không gian bộ đệm Lớn Nhỏ Vừa Nhỏ
1.2.4.2. Phân lớp ứng dụng các cơ chế AQM
Bảng 1.3. Phân lớp ứng dụng cơ chế quản lý hàng đợi tích cực
Cơ chế RED BLUE REM GREEN
Phân
lớp
Dựa vào kích thước hàng đợi
Dựa vào tải nạp
Dựa vào hiệu suất sử dụng
đường truyền
Dựa vào thông tin luồng
Điều
khiển
luồng
Thích nghi
Không
thích
nghi
Mạnh
Yếu
1.3. Tình hình ứng dụng logic mờ trong quản lý hàng đợi tích cực
Mục đích của việc áp dụng logic mờ là nhằm đơn giản hóa việc thiết kế các thuật toán
AQM dựa trên một mức độ sai số cho phép. Việc ứng dụng logic mờ cho các cơ chế quản lý
hàng đợi tích cực cũng được nhiều nhiều nhà khoa học nghiên cứu trong những năm gần đây.
1.3.1. Các cơ chế dùng logic mờ cải tiến RED
1.3.1.1. Cơ chế FEM
Năm 2006, C. Chrysostomou và cộng sự đề xuất cơ chế FEM [12][13]. FEM được xây
dựng bằng cách đưa logic mờ vào cơ chế RED.
1.3.1.2. Cơ chế FCRED
Năm 2007, Jinsheng Sun và cộng sự đề xuất cơ chế FCRED [34]. FCRED sử dụng một bộ
điều khiển mờ để điều chỉnh xác suất rơi tối đa 𝑚𝑎𝑥𝑝 của RED, nhằm tăng khả năng ổn định
chiều dài hàng đợi trung bình trong khoảng chiều dài hàng đợi tham chiếu QT.
1.3.2. Các cơ chế dùng logic mờ cải tiến BLUE
1.3.2.1. Cơ chế FUZZY BLUE
Năm 2005, M. H. Yaghmaee và cộng sự đã đề xuất cơ chế Fuzzy BLUE [47] cải tiến cơ
chế BLUE dựa trên logic mờ. Fuzzy BLUE dùng mức độ mất gói và mức độ sử dụng hàng
7
đợi làm biến ngôn ngữ đầu vào và xác suất đánh đấu rơi gói tin làm biến ngôn ngữ đầu ra.
1.3.2.2. Cơ chế DEEP BLUE
Năm 2009, S. Masoumzadeh và cộng sự đã đề xuất cơ chế DEEP BLUE [60] nhằm cải tiến
cơ chế BLUE. DEEP BLUE dùng xác suất loại bỏ gói tin và sự kiện các liên kết nhàn rỗi để
kiểm soát tắc nghẽn, làm các biến đầu vào của bộ điều khiển mờ và đầu ra là biến 𝑚𝑎𝑥𝑝.
1.3.3. Các cơ chế dùng logic mờ cải tiến REM
1.3.3.1. Cơ chế FREM
Năm 2010, Y. Xian và cộng sự đề xuất cơ chế FREM [32] [77], được xây dựng trên thuật
toán REM và bộ điều khiển logic mờ để đánh dấu và thả các gói tự động, giữ cho kích thước
hàng đợi ở cấp độ xung quanh giá trị tham chiếu và ngăn chặn tràn hàng đợi.
1.3.3.2. Cơ chế FUZREM
Năm 2008, Xu Changbiao và cộng sự đã đề xuất cơ chế FUZREM [74] đã cải thiện hiệu
năng của cơ chế REM dựa trên lập luận mở. FUZREM sử dụng hệ mờ Mamdani với các hàm
thuộc dạng tam giác, có 7 miền giá trị cho các biến đầu vào và đầu ra, cho nên hệ luật mờ của
nó có 49 luật.
1.3.4. Cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi dùng điều khiển mờ
Phần dưới đây giới thiệu cải tiến các cơ chế BLUE và SFB bằng điều khiển mờ. Các cơ
chế RED và REM cũng được cải tiến bằng điều khiển mờ, rồi được nâng cao hiệu năng thông
qua điều khiển mờ thích nghi và điều khiển mờ tối ưu sẽ được giới thiệu trong các chương
sau của luận án.
1.3.4.1. Cải tiến cơ chế BLUE
Chúng tôi xây dựng cơ chế FLBLUE [CT5] từ việc cải tiến cơ chế BLUE bằng logic mờ.
Bộ điều khiển mờ của FLBLUE dùng hệ mờ Mamdani với hàm thuộc hình tam giác/hình
thang, có hai ngõ vào 𝐵𝑒(𝑘𝑇) và 𝐵𝑒(𝑘𝑇 − 𝑇) là độ sai lệch của thông lượng hiện thời so với
thông lượng mục tiêu ở ngõ ra của nút cổ chai tại hai thời điểm lấy mẫu liên tiếp.
1.3.4.2. Cải tiến cơ chế SFB
Chúng tôi đã xây dựng cơ chế SFSB [CT3] từ việc cải tiến cơ chế SFB bằng cách sử dụng
bộ điều khiển mờ, với hai đầu vào là tỉ lệ mất gói tin và mức độ sử dụng hàng đợi để tính cho
đầu ra là xác suất đánh dấu gói. Hai đại lượng 𝑝𝑎𝑐𝑘𝑒𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠 (𝑡) và 𝑞𝑢𝑒𝑢𝑒 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ(𝑡) đại diện
cho hai đầu vào và được mờ hóa bởi ba miền (𝑙𝑜𝑤, 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑢𝑚, ℎ𝑖𝑔ℎ) có hàm thuộc hình thang.
1.4. Một số tồn tại trong các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực
Nhìn chung, các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có thường sử dụng các hàm tuyến
tính để tính xác suất loại bỏ/đánh dấu gói tin và được thực hiện theo một công thức cố định
nên chưa đủ mạnh khi lưu lượng mạng lớn và chưa thể nắm bắt được bản chất động học và
phi tuyến của mạng TCP/IP. Yêu cầu này có thể đạt được khi sử dụng phương pháp phi tuyến
cho xác suất loại bỏ/đánh dấu gói theo hướng tiếp cận mềm dẻo nhờ các kỹ thuật tính toán
mềm, như: logic mờ, mạng nơ-ron, tính toán tiến hóa, lập luận xác suất.
Các hệ điều khiển sử dụng lập luận mờ để cung cấp các giải pháp đơn giản và hiệu quả
nhằm kiểm soát các hệ thống biến đổi phi tuyến theo thời gian, bằng cách sử dụng một hệ suy
luận mờ ra quyết định cho xác suất loại bỏ hay đánh dấu gói, mà không yêu cầu nhiều kiến
thức về các thông số động học của hệ thống hay mạng lưới. Hệ điều khiển mờ cho quản lý
hàng đợi tích cực có khả năng làm việc hiệu quả và ổn định để đưa một cách nhanh chóng đối
tượng được kiểm soát vào trạng thái ổn định.
8
Trong những năm gần đây, các cơ chế AQM dựa trên logic mờ đã được đề xuất có quá
trình thiết kế đơn giản hơn hơn so với các giải thuật AQM truyền thống và cho một số kết quả
tốt hơn trong việc duy trì ổn định hàng đợi. Tuy nhiên, việc thiết kế các bộ điều khiển mờ vẫn
còn thiếu các thành phần thích nghi và phụ thuộc rất nhiều vào kiến thức của các chuyên gia.
Do vậy, cần thiết phải có những bộ điều khiển mờ thích nghi và có khả năng tự học từ các kết
quả đo đạc đầu vào/ra thực tế của hệ thống để có các tham số tốt cho bộ điều khiển mờ, nhằm
tăng hiệu năng của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực.
1.5. Kết luận chương
Chương này đã trình bày cơ chế kiểm soát tắc nghẽn trong mạng TCP/IP và tầm quan trọng
của quản lý hàng đợi tích cực tại nút mạng trong quá trình kiểm soát tắc nghẽn. Từ đó, đã
phân tích hiện trạng nghiên cứu của các cơ chế quản lý hàng đợi truyền thống. Dựa trên kết
quả nghiên cứu lý thuyết và phân tích các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có, luận án
đã đánh giá hiệu năng và phân lớp ứng dụng cho các cơ chế. Hầu hết các phương pháp quản
lý hàng đợi tích cực không thể đáp ứng hết được các mục tiêu đề ra, đặc biệt là mục tiêu đáp
ứng được với sự thay đổi động học và phi tuyến của mạng TCP/IP.
Phần cuối của chương, luận án đã đưa ra một số cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích
cực dựa trên điều khiển mờ. Tuy nhiên, các cải tiến này đều dựa trên hệ mờ Mamdani với
hàm thuộc hình tam giác hoặc hình thang để đơn giản trong quá trình tính toán, nên quá trình
điều khiển chưa được mịn và độ thích nghi với môi trường mạng chưa cao. Vì vậy, cần tiếp
tục cải tiến các bộ điều khiển mờ này để nâng cao hiệu năng cho các cơ chế, bằng cách thay
thế hệ mờ Mamdani bởi hệ mờ tốt hơn và bổ sung vào nó các thành phần thích nghi để thích
ứng tốt hơn với điều kiện thực tế của mạng. Đây là các vấn đề cần được nghiên cứu và phát
triển trong các chương sau.
CHƯƠNG 2.
CẢI TIẾN CƠ CHẾ QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC
DỰA TRÊN ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI
2.1. Cơ sở toán học của logic mờ
2.1.1. Tập mờ
Định nghĩa 2.1 [30]. Cho một tập vũ trụ 𝑼. Tập 𝐴 được xác định bởi đẳng thức:
( ) / : , ( ) [0,1]A AA u u u U u thì 𝐴 được gọi là tập mờ trên tập 𝑼.
Biến 𝑢 lấy giá trị trong 𝑼 được gọi là biến cơ sở và vì vậy tập 𝑼 còn được gọi là tập tham
chiếu hay miền cơ sở.
Hàm 𝜇𝐴: 𝑈 ⟶ [0,1] được gọi là hàm thuộc (MF: Membership Function) và giá trị 𝜇𝐴(𝑢)
tại 𝑢 được gọi là độ thuộc của phần tử 𝑢 thuộc về tập mờ 𝐴.
2.1.2. Các dạng hàm thuộc của tập mờ
Các hàm thuộc được xây dựng từ những hàm cơ bản như: hàm bậc nhất, hình thang,
hình tam giác, hàm phân bố Gauss và hàm chuông.
2.1.3. Các thông số đặc trưng cho tập mờ
Các thông số đặc trưng cho tập mờ là độ cao (𝐻), miền xác định (𝑆) miền tin cậy (𝑇)
2.1.4. Các phép toán trên tập mờ
T-norm và S-norm
9
Định nghĩa 2.2 [30]. Một hàm 2-biến T: [0,1] [0,1] [0,1] được gọi là phép T-norm
(chuẩn T) nếu nó thỏa các tính chất sau với 𝑎, 𝑎’, 𝑏, 𝑐 [0,1]:
Định nghĩa 2.3 [30]. Một hàm 2-biến S: [0,1] [0,1] [0,1] được gọi là phép S-norm
(chuẩn S), nếu nó thỏa các tính chất sau với 𝑎, 𝑎’, 𝑏, 𝑐 [0,1]:
Phép giao của hai tập mờ
Giao của hai tập mờ 𝐴 và 𝐵 có cùng cơ sở 𝑋 là một tập mờ 𝐴 ∩ 𝐵 cũng xác định trên
cơ sở 𝑋 được xác định bởi ánh xạ nhị phân 𝑇, với hàm thuộc như sau:
𝜇𝐴∩𝐵 = 𝑇(𝜇𝐴(𝑥), 𝜇𝐵(𝑥)) (2.14)
Phép hợp của hai tập mờ
Hợp của hai tập mờ 𝐴 và 𝐵 có cùng cơ sở 𝑋 là một tập mờ A ∪ B cũng xác định trên cơ
sở 𝑋 được xác định bởi ánh xạ nhị phân 𝑆, với hàm thuộc như sau:
𝜇𝐴∪𝐵 = 𝑆(𝜇𝐴(𝑥), 𝜇𝐵(𝑥)) (2.19)
Phép bù của một tập mờ
Bù của tập mờ 𝐴 có cơ sở 𝑋 và hàm thuộc 𝜇𝐴(𝑥) là một tập mờ �̅� xác định trên cùng cơ
sở 𝑋 với hàm thuộc:
𝜇�̅�(𝑥) = 1 − 𝜇𝐴(𝑥) (2.24)
2.1.5. Luật hợp thành mờ
Biến ngôn ngữ
Định nghĩa 2.4 [30]. Biến ngôn ngữ là một bộ năm(𝑥, 𝑇(𝑥), 𝑋, 𝑅, 𝑀), trong đó 𝑥 là tên
biến, 𝑇(𝑥) là tập các giá trị ngôn ngữ của biến 𝑥, 𝑋 là không gian nền hay còn gọi là miền
cơ sở của biến 𝑥, 𝑅 là một quy tắc sinh ra các giá trị ngôn ngữ trong 𝑇(𝑥), 𝑀 là quy tắc gán
ngữ nghĩa biểu thị bằng tập mờ trên 𝑋 cho các từ ngôn ngữ trong 𝑇(𝑥).
Mệnh đề hợp thành mờ
Luật hợp thành mờ
2.1.6. Giải mờ
Phương pháp cực đại
Phương pháp trọng tâm
2.1.7. Điều khiển mờ
2.1.7.1. Mô hình điều khiển mờ
Mờ
hó
a
(Fu
zzy
fier)
Động cơ suy diễn
(Inference Engine)
Giả
i m
ờ
(Defu
zzy
fier)
Luật cơ sở
(Rule Base)
y
x1
x2
xn
Hình 2.4. Mô hình bộ điều khiển mờ MISO
Định lý 2.1 (Định lý vạn năng) [36]: Cho hàm nhiều biến 𝑦 = 𝑓(𝑥) với 𝑥 = (𝑥1, … , 𝑥𝑛)𝑇,
10
liên tục trong miền compact. Khi đó, với mọi 𝜀 > 0 tùy ý cho trước, luôn tồn tại hệ mờ 𝑔(𝑥)
như Hình 2.4 sao cho |𝑓(𝑥) − 𝑔(𝑥)| < 𝜀.
Định lý trên là cơ sở trong việc cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có bằng
mô hình bộ điều khiển mờ. Trong kỹ thuật điều khiển, cấu trúc bộ điều khiển mờ MISO như
trên được sử dụng rộng rãi với các hệ mờ Mamdani và hệ mờ Sugeno.
2.1.7.2. Hệ mờ Mamdani
𝑅𝑗: 𝐼𝐹 (𝑥1 is A1𝑗
)AND … AND (𝑥𝑚 is A𝑚𝑗
) 𝑇𝐻𝐸𝑁 (𝑦1 is 𝐵1𝑗), … , (𝑦𝑛 is B𝑛
𝑗) (2.31)
2.1.7.3. Hệ mờ Sugeno
𝑅𝑗: 𝐼𝐹 (𝑥1 𝑖𝑠 𝐴1𝑗) 𝐴𝑁𝐷 … 𝐴𝑁𝐷 (𝑥𝑛 𝑖𝑠 𝐴𝑛
𝑗) 𝑇𝐻𝐸𝑁 𝑦 = 𝑓𝑗 = 𝑝0
𝑗+ ∑ 𝑝𝑖
𝑗𝑥𝑖
𝑛𝑖=1 (2.32)
2.2. Phân tích các cơ chế AQM sử dụng logic mờ
2.2.1. Phân tích cơ chế FEM
Năm 2006, C. Chrysostomou và cộng sự đã công bố cơ chế quản lý hàng đợi tích cực FEM
[14][15] bằng cách cải tiến cơ chế RED dựa trên lập luận mờ.
2.2.2. Phân tích cơ chế FUZREM
Năm 2008, Xu Changbiao và cộng sự đã đề xuất cơ chế quản lý hàng đợi tích cực FUZREM
[74] dựa trên sự cải tiến cơ chế REM bằng công cụ điều khiển mờ.
2.2.3. Một số vấn đề còn tồn tại của cơ chế AQM dùng điều khiển mờ
Thứ nhất, việc sử dụng hàm thuộc dạng tam giác để tính toán đơn giản nhưng điều này
làm cho việc điều khiển không được trơn [56][66]. Để khắc phục nhược điểm này, luận án
đưa ra giải pháp dùng hàm thuộc dạng hình chuông để biểu diễn giá trị các biến mờ ở đầu vào
và đầu ra của bộ điều khiển mờ.
Thứ hai, giá trị biến xác suất đánh dấu gói tin ở đầu ra của bộ điều khiển mờ là sự thể
hiện yếu tố định tính của con người khi tham gia điều khiển hệ thống, giá trị này đã được một
số cơ chế chuẩn hóa trong đoạn [0,1]. Tuy nhiên, trong FEM và FUZREM thì hệ số này đều
được điều chỉnh tĩnh, cần có cơ chế tự điều chỉnh hệ số ở đầu ra để tinh chỉnh giá trị xác suất
đánh dấu gói tin theo định lượng của hệ thống, sao cho có giá trị xác suất phù hợp với tình
trạng của mạng.
Thứ ba, chiều dài hàng đợi tham chiếu (𝑞𝑟𝑒𝑓) được sử dụng trong các cơ chế được thiết
lập giá trị cố định, thông thường thì ngưỡng này là 80% năng lực của hệ thống (như kích
thước vùng đệm). Tuy nhiên, cần có chiến lược xây dựng mô hình mẫu để thay đổi giá trị
tham chiếu này một cách tự động cho phù hợp với trạng thái của mạng. Chẳng hạn, khi đường
truyền rỗi thì đặt giá trị tham chiếu thấp để độ trễ tại hàng đợi nhỏ, ngược lại thì đặt giá trị
tham chiếu cao để hạn chế mất gói.
Thứ tư, tham số của các bộ điều khiển mờ (số hàm thuộc, giá trị các hàm thuộc, số luật,
trọng số các luật) bị cố định từ khi thiết kế và không tự thay đổi được để phù hợp với tình
trạng mạng.
Thứ năm, nguyên nhân chính làm cho các cơ chế AQM sử dụng điều khiển mờ có hiệu
quả hoạt động chưa cao là do các cơ chế này dùng hệ mờ Mamdani cho bộ điều khiển mờ
truyền thống của mình. Theo đánh giá của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển tự
động thì hệ mờ Mamdani hoạt động không hiệu quả bằng hệ mờ Sugeno, đặc biệt là trong các
hệ thống điều khiển MISO như trên [5][8][66].
2.3. Xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC cải tiến AQM
Dựa trên những tồn tại của các cơ chế ứng dụng logic mờ vào quản lý hàng đợi tích cực
11
trước đây đã được trình bày ở trên, luận án đề xuất mô hình quản lý hàng đợi tích cực dựa
trên điều khiển mờ thích nghi AFC.
2.3.1. Đề xuất bộ điều khiển mờ thích nghi AFC cải tiến AQM
2.3.1.1. Mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC
p(t)Điều khiển mờ TCP/IP
Cơ cấu
thích nghi
Mô hình
mẫu Gm
ym
+ e
-
e(t) yx
Trễ T
e(t-T)
K1
K2
Điều khiển mờ thích nghi AFC
KF G+
-
pk(t)
Hình 2.9. Mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC
2.3.1.2. Hoạt động của bộ điều khiển mờ thích nghi AFC
Bước 1: Dựa trên sự thay đổi của ngõ vào 𝑥 theo số chu kỳ mà Mô hình mẫu 𝐺𝑚 xác định
ngõ ra tham chiếu 𝑦𝑚 (chiều dài hàng đợi tham chiếu, băng thông đường truyền mong muốn
hoặc kết hợp cả hai yếu tố này) cho mạng. Giá trị 𝑦𝑚 được thiết lập phù hợp năng lực tài
nguyên của hệ thống và trạng thái của mạng.
Bước 2: Hệ thống điều khiển vòng kín, các giá trị ngõ vào 𝑒(𝑡), 𝑒(𝑡 − 𝑇) là độ sai lệch của
ngõ ra 𝑦 so với giá trị tham chiếu 𝑦𝑚 sẽ được chuẩn hóa nhờ vào các hệ số 𝐾1 và 𝐾2 trước khi
đi vào bộ điều khiển mờ.
Bước 3: Sau khi các số liệu ở ngõ vào đã được chuẩn hóa, dữ liệu sẽ được đưa đến bộ điều
khiển mờ. Tại đây, hệ thống điều khiển mờ với các thành phần: bộ mờ hóa, hệ luật, động cơ
suy diễn và bộ giải mờ như trình bày trong mục 2.3.3.4 sẽ hoạt động và tính giá trị xác suất
đánh đấu gói 𝑝(𝑡) .
Bước 4: Dựa trên độ sai lệch e cho phép giữa giá trị tham chiếu 𝑦𝑚 với giá trị đầu ra 𝑦 và
độ sai lệch thực tế 𝑒(𝑡) của hệ thống mà bộ Cơ cấu thích nghi sẽ điều chỉnh hệ số 𝐾 ở đầu ra
của bộ điều khiển mờ thích nghi AFC cho thích hợp điều kiện mạng thay đổi và được xác
định 𝑝𝑘(𝑡) = 𝐾. 𝑝(𝑡).
2.3.2. Xác định các biến đầu vào và đầu ra cho AFC
Luận án chọn giá trị lỗi 𝑒(𝑡) và tốc độ thay đổi của lỗi dựa thêm vào giá trị lỗi tại thời
điểm trước 𝑒(𝑡 − 𝑇) làm đầu vào trên bộ điều khiển mờ.
2.3.3. Xây dựng bộ điều khiển mờ cho AFC
Bộ điều khiển mờ cho AFC được xây dựng dựa trên hệ mờ Sugeno có các thành phần như
sau.
2.3.3.1. Hệ số đầu vào
12
1/ ;; 1,2
1/ ( ) ;
m m
i
max m m
y y yK i
y y y y
(2.33)
2.3.3.2. Mờ hóa đầu vào
2.3.3.3. Hệ luật cơ sở suy diễn mờ
Các luật trong bộ điều khiển mờ được xây dựng dựa trên công thức (2.32) cho hệ mờ
Sugeno.
2.3.3.4. Giải mờ đầu ra
(a) ( )
( )
c
Yk
c
Y
y y dy
py dy
(b) 1
1
( )
( )
m
j c j
j
k m
c j
j
y y
p
y
(2.34)
2.3.4. Xây dựng mô hình mẫu cho AFC
𝑦𝑚(𝑘𝑇) = 𝑦𝑚(𝑘𝑇 − 1) + 𝛼y𝑚𝑎𝑥 (2.35)
2.3.5. Xây dựng cơ chế thích nghi cho AFC
𝐾(𝑡 + 1) = 𝐾(𝑡) − 𝜀(𝑦𝑚 − 𝑦(𝑡)) (2.38)
2.4. Cải tiến cơ chế RED bằng điều khiển mờ thích nghi AFC
2.4.1. Mờ hóa biến đầu vào của FLRED
Sử dụng mô hình cải tiến tổng quát như trong Hình 2.9, với 𝑇 là chu kỳ lấy mẫu. Với
𝑄𝑒(𝑡) = 𝑇𝑄𝐿 − 𝑞(𝑡), 𝑄𝑒(𝑡 − 𝑇) = 𝑇𝑄𝐿 − 𝑞(𝑡 − 𝑇) là sai lệch của chiều dài hàng đợi tức
thời so với hàng đợi tham chiếu (𝑇𝑄𝐿) tại chu kỳ lấy mẫu và ở chu kỳ lấy mẫu trước đó.
Hình 2.10. Hàm thuộc cho biến 𝑄𝑒(𝑡)
Hình 2.11. Hàm thuộc cho biến 𝑄𝑒(𝑡 − 𝑇)
2.4.2. Mờ hóa biến đầu ra của FLRED
Biến ngôn ngữ cho đầu ra trong bộ điều khiển mờ của cơ chế FLRED là xác suất đánh dấu
gói tin 𝑝(𝑡).
2.4.3. Xây dựng luật cơ sở suy diễn mờ cho FLRED
Nếu 𝑄𝑒(𝑡) = 𝜇(𝑒(𝑡))𝑖 và 𝑄𝑒(𝑡) = 𝜇(𝑒(𝑡 − 𝑇))𝑗 Thì 𝑝(𝑡) = 𝜇(𝑝(𝑡))𝑘
trong đó, 𝑖, 𝑗 = −3,3̅̅ ̅̅ ̅̅ , và 𝑘 = 𝑓(𝑖, 𝑗) = 𝑖 − 𝑗 + 1, nếu 𝑖 − 𝑗 + 1 > 3 thì 𝑓(𝑖, 𝑗) = 3 và nếu
𝑖 − 𝑗 + 1 < −3 thì 𝑓(𝑖, 𝑗) = −3. Biểu thức (𝑖 − 𝑗) thể hiện biến thiên của mức độ sử dụng
hàng đợi ở hai thời điểm (𝑡) và (𝑡 − 𝑇).
Căn cứ vào chỉ số các miền giá trị của các biến ngôn ngữ cho đầu vào và đầu ra trong Bảng
2.7 để xây dựng hệ thống luật như Bảng 2.8.
13
Bảng 2.8. Hệ thống luật mờ của FLRED
𝑝(𝑡) 𝑄𝑒(𝑡 − 𝑇)
NB NM NS ZE PS PM PB
𝑄𝑒(𝑡)
NB VS S B VB H H H
NM T VS S B VB H H
NS Z T VS S B VB H
ZE Z Z T VS S B VB
PS Z Z Z T VS S B
PM Z Z Z Z T VS S
PB Z Z Z Z Z T VS
2.4.4. Mặt cong suy diễn của FLRED
Hình 2.12. Mặt cong suy diễn của cơ chế FLRED
2.4.5. Minh họa tính toán đầu ra hệ thống mờ FLRED
2.5. Cải tiến cơ chế REM bằng điều khiển mờ thích nghi AFC
2.5.1. Mờ hóa biến đầu vào của FLREM
Mục tiêu của cơ chế REM là đạt được hiệu suất sử dụng đường truyền cao, tổn thất gói tin
thấp, và trễ hàng đợi nhỏ. REM sử dụng một đơn vị đo lường tắc nghẽn tắc nghẽn gọi là “giá”
được tính từ các tham số hoạt động của hệ thống.
𝑃𝑟(𝑡) = 𝑃𝑟(𝑡 − 𝑇) + 𝛾(𝑇𝑄𝐿 − 𝛼(𝑞(𝑡)) + (𝑇𝐵𝑊 − 𝑥(𝑡))) (2.39)
Do vậy, ta sử dụng hai đầu vào, một cho mẫu ở thời điểm hiện tại 𝑃𝑟(t) và một cho mẫu
ở thời điểm chu kỳ trước đó 𝑃𝑟(t − T). Các giá trị của 𝑃𝑟(t) và 𝑃𝑟(t − T) của được chuẩn
hóa trong đoạn [-1,1] nhờ vào các hệ số đầu vào trong công thức (2.33).
Hình 2.14. Hàm thuộc biến đầu vào 𝑃𝑟(𝑡)
Hình 2.15. Hàm thuộc biến đầu vào Pr(t-T)
14
2.5.2. Mờ hóa biến đầu ra của FLREM
Các giá trị ngôn ngữ ở biến đầu ra của bộ điều khiển mờ đại diện cho 9 mức xác suất loại
bỏ gói, được xác định và thể hiện trong Bảng 2.12 cụ thể như sau:
2.5.3. Xây dựng luật suy diễn cho FLREM
Hệ luật mờ của FLREM được xây dựng theo dạng tổng quát: Nếu 𝑒(𝑡) = 𝜇(𝑒(𝑡))𝑖 và
𝑒(𝑡 − 𝑇) = 𝜇(𝑒(𝑡 − 𝑇))𝑗 thì 𝑝(𝑡) = 𝜇(𝑝(𝑡))𝑘 . Trong đó, 𝑖, 𝑗 = −4,4̅̅ ̅̅ ̅̅ , 𝑘 = 𝑓(𝑖, 𝑗) = 𝑖 − 𝑗+1,
nếu 1 + 𝑖 − 𝑗 > 4 thì 𝑓(𝑖, 𝑗) = 4, nếu 1 + 𝑖 − 𝑗 < −4 thì 𝑓(𝑖, 𝑗) = −4.
Bảng 2.14. Hệ thống luật mờ của FLREM
𝑝(𝑡) 𝑃𝑟(𝑡 − 𝑇)
NH NB NM NS ZE PS PM PB PH
𝑃𝑟(𝑡)
NH MS S B MB VB H H H H
NB VS MS S B MB VB H H H
NM T VS MS S B MB VB H H
NS Z T VS MS S B MB VB H
ZE Z Z T VS MS S B MB VB
PS Z Z Z T VS MS S B MB
PM Z Z Z Z T VS MS S B
PB Z Z Z Z Z T VS MS S
PH Z Z Z Z Z Z T VS MS
2.5.4. Mặt cong suy diễn của FLREM
Hình 2.16. Mặt cong suy diễn của cơ chế FLREM
2.6. Mô phỏng đánh giá hiệu quả của cơ chế FLRED và FLREM
Mô phỏng các cơ chế AQM được thực hiện trên phần mềm NS2 [40], đây là phần mềm
được sử dụng rộng rãi nhất, được cộng đồng nghiên cứu tin cậy và công nhận [46][55][58].
2.6.1. Cài đặt mô phỏng các cơ chế FLRED và FLREM
2.6.1.1. Cài đặt chương trình cho các cơ chế FLRED và FLREM
Chương trình cho FLRED và FLREM gồm các tập tin FLRED.h, FLRED.cc, FLREM.h
và FLREM.cc; trình bày trong Phụ lục
2.6.1.2. Qui trình mô phỏng và đánh giá các cơ chế AQM
15
2.6.1.3. Các tiêu chí đánh giá hiệu năng các cơ chế AQM
2.6.2. Đánh giá độ ổn định các cơ chế FLRED và FLREM
2.6.2.1. Mô hình mạng đơn máy nhận
Bộ định tuyến A Bộ định tuyến B
(C1,d1)
(C2,d2) (C3,d3)
Nguồn
Đích
N dòng
Hình 2.17. Mô hình mạng mô phỏng đơn máy nhận
2.6.2.2. Kiểm soát hàng đợi của các cơ chế FLRED và FLREM
Các kết quả mô phỏng của cơ chế dựa trên chiều dài hàng đợi là RED, FEM và FLRED
được thể hiện trong Hình 2.18 và Hình 2.19, cho thấy các cơ chế cải tiến của RED có sử dụng
điều khiển mờ như FEM và FLRED luôn có khả năng kiểm soát hàng đợi tương đối ổn định
hơn cơ chế RED truyền thống. Điều này có được do bộ điều khiển mờ của các cơ chế này
kiểm soát hàng đợi dựa theo hàng đợi tham chiếu, nghĩa là giữ hàng đợi tức thời dao động
quanh hàng đợi tham chiếu (200 gói).
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Thời gian (giây)a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế RED
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (g
ói t
in)
RED
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Thời gian (giây)b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FLRED
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (g
ói t
in)
FLRED
Hình 2.18. Kiểm soát hàng đợi của RED và FLRED
Ngoài ra, đồ thị Hình 2.19 cho thầy cơ chế FLRED có biên độ dao động (nhỏ hơn 70 gói)
nhỏ hơn so với cơ chế FEM (lớn hơn 100 gói tin).
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Thời gian (giây)b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FLRED
Chiề
u dà
i hàn
g đợ
i (gó
i tin
)
FLRED
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Chiề
u dà
i hàn
g đợ
i (gó
i tin
)
FEM
Thời gian (giây)a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FEM
Hình 2.19. Kiểm soát hàng đợi của FEM và FLRED
16
Tương tự, khi mô phỏng cơ chế REM và các cơ chế cải tiến REM có dùng điều khiển mờ
(FUZREM, FLREM), kết quả trong Hình 2.20 và Hình 2.21 cho thấy cơ chế REM kiểm soát
hàng đợi chưa được ổn định, biên độ dao động chiều dài hàng đợi của REM lớn hơn 150 gói.
Trái lại, các cơ chế FUZREM và FLREM giữ được chiều dài hàng đợi tức thời tại nút mạng
tương đối ổn định, biên độ dao động chiều dài hàng đợi của hai cơ chế này nhỏ hơn 100 gói.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Thời gian (giây)a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế REM
Ch
iều
dà
i h
àn
g đ
ợi
(gó
i ti
n)
REM
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Thời gian (giây)b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FLREM
Ch
iều
dà
i h
àn
g đ
ợi
(gó
i ti
n)
FLREM
Hình 2.20. Kiểm soát hàng đợi của REM và FLREM
Đồ thị Hình 2.21 thể hiện so sánh sự kiểm soát hàng đợi của cơ chế FUZREM và FLREM.
Do FLREM dùng hệ mờ Sugeno có 9 hàm thuộc hình chuông khi mờ hóa các giá trị đầu vào
nên độ chính xác được tăng lên nên biên độ dao động hàng đợi của FLREM nhỏ hơn 50 gói.
Điều này làm cho FLREM có độ ổn định hàng đợi tốt hơn so với FUZREM có biên độ dao
động lớn hơn 70 gói
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
FUZREM
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Thời gian (giây)b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FLREM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (g
ói t
in)
FLREM
Thời gian (giây)a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FUZREM
Hình 2.21. Kiểm soát hàng đợi của FUZREM và FLREM
Từ các kết quả mô phỏng và phân tích trên, cho thấy hiệu quả kiểm soát chiều dài hàng đợi
của các cơ chế tốt dần khi sử dụng bộ điều khiển mờ truyền thống và bộ điều khiển mờ thích
nghi để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực.
2.6.2.3. Khả năng đáp ứng của các cơ chế FLRED và FLREM
Khả năng đáp ứng của các cơ chế quản lý hàng đợi dựa trên kích thước hàng đợi được thể
hiện ở Hình 2.22 và Hình 2.23. Một lần nữa cho thấy mức độ ổn định chiều dài hàng đợi của
các cơ chế có sử dụng logic mờ so với các cơ chế không sử dụng logic mờ. Cơ chế RED cần
20 giây để ổn định hàng đợi khi giảm số luồng đi một nữa ở giây thứ 40, con số này của FEM
là 10 giây và FLRED là 6 giây. Trong trường hợp tăng tải cho mạng, bằng cách tăng số luồng
kết nối lên 100 ở giây 70, cơ chế RED cần hơn 10 giây để ổn định, FEM cần 5 giây và FLRED
cần 3 giây.
17
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Thời gian (giây)a) Khả năng đáp ứng của cơ chế RED
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
RED
Thời gian (giây)b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FLRED
Chi
ều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
0 10 20 30 40 500 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FLRED
Hình 2.22. Khả năng đáp ứng của RED và FLRED
Đồ thị Hình 2.23 cho thấy khả năng đáp ứng nhanh chóng của các cơ chế FEM và FLRED
khi môi trường mạng biến động theo thời gian. Theo đó, cơ chế FLRED có thời gian đáp ứng
nhỏ hơn so với cơ chế FEM khi giảm tải cũng như khi tăng tải. Đồng thời, biên độ dao động
của cơ chế FLRED thấp hơn so với cơ chế FEM, trong tất cả các trường hợp biến đổi tải. Điều
này đã thể hiện hiệu quả khi sử dụng hệ mờ Sugeno với hàm thuộc hình chuông và thành phần
thích nghi trong cơ chế FLRED.
Thời gian (giây)a) Khả năng đáp ứng của cơ chế FEM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
Thời gian (giây)b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FLRED
Chi
ều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
0 10 20 30 40 500 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FLRED
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FEM
Hình 2.23. Khả năng đáp ứng của FEM và FLRED
Tương tự, Hình 2.24 và Hình 2.25 thể hiện khả năng đáp ứng của các cơ chế quản lý hàng
đợi dựa trên kích thước hàng đợi và tải nạp.
100
Thời gian (giây)a) Khả năng đáp ứng của cơ chế REM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FLREM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
Thời gian (giây)b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FLREM
0 100 20 30 40 50 60 70 80 900
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
REM
Hình 2.24. Khả năng đáp ứng của REM và FLREM
Mặt khác, đồ thị Hình 2.25 cho thấy, khi giảm hoặc tăng số luồng kết nối vào mạng, thời
gian phục hồi để về trạng thái ổn định theo chiều dài hàng đợi tham chiếu của cơ chế FLREM
nhỏ hơn cơ chế FUZREM, khi giảm tải cũng như khi tăng tải. Đồng thời, trong các trường
hợp thay đổi số luồng kết nối, biên độ dao động của FLREM (dưới 100 gói) thấp hơn so với
FUZREM (trên 100 gói).
18
Thời gian (giây)a) Khả năng đáp ứng của cơ chế FUZREM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (g
ói t
in)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FLREM
Thời gian (giây)b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FLREM
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FUZREM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
Hình 2.25. Khả năng đáp ứng của FUZREM và FLREM
Dựa vào kết quả cài đặt mô phỏng và hình ảnh các đồ thị cho thấy, khả năng đáp ứng của
các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực nhanh dần, khi tại nút mạng lần lượt cài đặt các cơ chế
quản lý hàng đợi có dùng bộ điều khiển mờ truyền thống và bộ điều khiển mờ thích nghi.
2.6.3. Đánh giá hiệu năng các cơ chế FLRED và FLREM
2.6.3.1. Mô hình mạng đa máy nhận
Bộ định
tuyến A
(a Mbps, g ms)
Nguồn
N dòng
Bộ định
tuyến B Đích
M dòng
Các máy gửiCác máy nhận
(a Mbps, g ms)
(a Mbps, g ms)
Hình 2.26. Mô hình mạng mô phỏng đa máy nhận
2.6.3.2. Đánh giá tỉ lệ mất gói tin của FLRED và FLREM
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 10000
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
Chiều dài hàng đợi (gói tin)
a) Mức độ mất gói tin theo chiều dài hàng đợi
Tỉ lệ
mất
gói
tin
(%)
FEM
REM
RED
FLRED
FLREM
FUZREM
0 10 50 100 150 200 250 3000
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
Số luồng kết nối
b) Mức độ mất gói tin khi tải nạp thay đổi
Tỉ lệ
mất
gói
tin
(%)
FEM
REM
RED
FLREM
FLRED
FUZREM
Hình 2.27. Tỉ lệ mất gói tin của các cơ chế AQM
Kết quả này phù hợp với nguyên lý hoạt động của các bộ điều khiển mờ truyền thống và
điều khiển mờ thích nghi. Với điều khiển mờ thích nghi, ngoài việc sử dụng hệ mờ Sugeno
còn có cơ chế thích nghi để điều chỉnh xác suất đánh dấu gói tin phù hợp sự thay đổi của
mạng.
19
2.6.3.3. Đánh giá mức độ sử dụng đường truyền của FLRED và FLREM
Dựa vào đồ thị, nhận thấy các cơ chế cải tiến (FEM, FUZREM, FLRED và FLREM) có tỉ
lệ mất gói thấp hơn so với các cơ chế truyền thống (RED và REM).
0 10 50 100 150 200 250 30082
84
86
88
90
92
94
96
98
100
Số luồng kết nối
b) Mức sử dụng đường truyền theo số luồng kết nối
Mư
c đ
ộ s
ử đ
ụng
đư
ờn
g tr
uyề
n (%
)
FEM
REM
RED
FLREM
FLRED
FUZREM
Chiều dài hàng đợi (gói tin)
a) Mưc sử dụng đường truyền theo chiều dài hàng đợi
Mứ
c đ
ộ s
ử d
ụng
đư
ờng
tru
yền
(%)
100 200 300 400 500 600 700 800 900 100080
82
84
86
88
90
92
94
96
98
100
FEM
REM
RED
FLREM
FLRED
FUZREM
Hình 2.28. Mức độ sử dụng đường truyền của các cơ chế AQM
Trong tất cả các trường hợp, cơ chế RED luôn có mức độ sử dụng đường truyền thấp nhất
và cơ chế FLREM luôn có mức độ sử dụng đường truyền cao nhất. Kết quả này có được là
do cơ chế FLREM được hội tụ tiêu chí khi xử lý các gói tin đến nút mạng. Ngoài sự kế thừa
cơ chế REM khi xét ảnh hưởng của chiều dài hàng đợi và lưu lượng gói tin, cơ chế FLREM
còn được cải tiến bằng bộ điều khiển mờ thích nghi, trong khi RED chỉ sử dụng yếu tố chiều
dài hàng đợi để tính xác suất đánh dấu gói.
2.7. Kết luận chương
Việc điều khiển tránh tắc nghẽn bằng các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại các bộ định
tuyến là điều rất cần thiết. Trong những năm gần đây, các nhà khoa học đã đưa điều khiển mờ
vào các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực để các cơ chế này hoạt động hiệu quả hơn. Tuy
nhiên, do các cải tiến sử dụng hệ mờ Mamdani với hàm thuộc hình tam giác để đơn giản trong
tính toán nhưng việc điều khiển không trơn và các hệ mờ này bị cố định từ khi thiết kế nên
chưa thích nghi cao với hệ thống động học, phi tuyến và phức tạp của mạng TCP/IP. Để khắc
phục tồn tại này, luận án đã xây dựng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC với hệ mờ Sugeno có
hàm thuộc hình chuông, và bổ sung các thành phần thích nghi để thích ứng với điều kiện
mạng thay đổi.
Dựa trên mô hình lý thuyết, luận án xây dựng các cơ chế cải tiến FLRED, FLREM. Các cơ
chế FLRED, FLREM lần lượt là các cải tiến của cơ chế RED và REM bằng bộ điều khiển mờ
thích nghi AFC. Qua quá trình cài đặt mô phỏng, cho thấy hiệu quả của các cơ chế quản lý
hàng đợi tích cực được tăng lên, tỉ lệ mất gói tin giảm, mức độ sử dụng đường truyền và độ
ổn định mạng tốt hơn, khi lần lượt sử dụng bộ điều khiển mờ truyền thống và điều khiển mờ
thích nghi AFC cho các cơ chế. Tuy nhiên, để các cơ chế cải tiến bằng bộ điều khiển mờ thích
nghi AFC hoạt động hiệu quả hơn thì cần phải có bộ tham số tối ưu cho nó. Điều này đã đặt
ra nhu cầu huấn luyện bộ điều khiển mờ thích nghi AFC bằng mạng nơ-ron. Thông qua quá
trình huấn luyện, hệ thống tiếp nhận tri thức và cập nhật các tham số cho phù hợp với sự biến
đổi của mạng. Vấn đề này được trình bày trong chương 3 của luận án.
20
CHƯƠNG 3.
TÍCH HỢP LẬP LUẬN MỜ VỚI MẠNG NƠ-RON
NÂNG CAO HIỆU NĂNG QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC
3.1. Tổng quan mạng nơ-ron nhân tạo
3.1.1. Đơn vị xử lý (nơ-ron)
3.1.1.1. Liên kết trong mạng nơ-ron
3.1.1.2. Quá trình học của mạng nơ-ron
3.1.2. Mạng nơ-ron truyền thẳng một lớp
3.1.2.1. Mạng Perceptron một lớp
3.1.2.2. Quá trình học mạng nơ-ron truyền thẳng một lớp
3.1.3. Mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp
3.1.3.1. Thuật toán học lan truyền ngược
3.1.3.2. Huấn luyện mạng theo thuật toán lan truyền ngược
3.2. Kết hợp điều khiển mờ với mạng nơ-ron
3.2.1. Nền tảng của sự kết hợp
3.2.2. Các mô hình kết hợp
3.3. Xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN cải tiến cơ chế AQM
Trong chương 2 đã trình bày việc xây dựng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến
các cơ chế AQM và đã đem lại hiệu quả tốt hơn cho các cơ chế. Tuy nhiên, để bộ điều khiển
mờ AFC hoạt động hiệu quả thì cần có bộ tham số tối ưu cho nó. Luận án, đề xuất mô hình
hệ mờ nơ-ron, được gọi là FNN để giải quyết vấn đề này.
3.3.1. Đề xuất bộ điều khiển mạng nơ-ron mờ FNN cải tiến AQM
3.3.1.1. Mô hình mạng nơ-ron mờ FNN
Yes
Yes
e(t)
No
pk(t)
e(t-T)
Khởi tạo
mô hình
mờ mẫu
Khởi tạo
tham số
huấn luyện
ĐIỀU KHIỂN MỜ
AFC
HUẤN LUYỆN
MẠNG BẰNG IBP
Đối tượng
TCP/IP
Tính sai số
ym-y
Sai số
cực tiểu?
Tham số
tối ưu?
y
No
Kêt thúc
Mẫu dữ liệu hợp lệ
Trễ, T
FNN
e(t), e(t-T), y
Hình 3.6. Mô hình mạng nơ-ron mờ FNN cải tiến AQM
21
3.3.1.2. Hoạt động của bộ điều khiển nơ-ron mờ FNN
Bước 1: Bộ điều khiển mờ thích nghi AFC thực hiện tính các giá trị ngõ vào 𝑒(𝑡), 𝑒(𝑡 −𝑇) là độ sai lệch ngõ ra 𝑦 với giá trị tham chiếu 𝑦𝑚 và được chuẩn hóa trong đoạn [−1,1] nhờ
các hệ số đầu vào, trước khi đưa vào hệ mờ.
Bước 2: Hệ mờ của AFC thực hiện mờ hóa các giá trị đầu vào, sử dụng hệ luật mờ và giải
mờ để tính xác suất 𝑝(𝑡). Xác suất này được tinh chỉnh nhờ hệ số ở đầu ra để cho xác suất
thực đánh dấu/cho rơi gói tin 𝑝𝑘(𝑡).
Bước 3: Số liệu ở ngõ ra của bộ điều khiển mờ AFC được tập hợp thành mẫu dữ liệu cho
quá trình huấn luyện bởi thuật toán lan truyền ngược cải tiến IBP. Mẫu dữ liệu hợp lệ là các
mẫu có dạng {𝑒(𝑡), 𝑒(𝑡 − 𝑇), 𝑦} được cập nhật theo chu kỳ hoạt động 𝑇 của bộ điều khiển mờ
AFC.
Bước 4: Nếu sai số cực tiểu nhỏ hơn hay bằng sai số tối ưu (𝐸𝑚𝑎𝑥 trong IBP) thì hệ thống
đạt tối ưu và kết thúc, ngược lại thì FNN huấn luyện AFC bằng IBP để tìm được bộ tham số
tối ưu cho bộ điều khiển mờ AFC.
3.3.2. Xây dựng bộ điều khiển nơ-ron mờ FNN
3.3.2.1. Tạo nơ-ron mờ cho FNN
3.3.2.2. Xây dựng mạng nơ-ron mờ FNN
3.3.2.3. Huấn luyện mạng nơ-ron mờ FNN
3.3.2.4. Chỉnh định tham số hàm thuộc của AFC
3.3.3. Cải tiến thuật toán lan truyền ngược
3.3.3.1. Chuẩn hóa số liệu đầu vào ra
3.3.3.2. Bổ sung hệ số quán tính
3.3.3.3. Điều chỉnh tốc độ học
3.3.3.4. Thuật toán lan truyền ngược cải tiến
Bước 1: Khởi tạo huấn luyện, bước này khởi tạo a, η và 𝐸𝑚𝑎𝑥 sai số cho phép.
Bước 2: Xử lý mẫu học và tính giá trị đầu ra, để thực hiện một quá trình lặp cho việc huấn
luyện mạng ở mẫu học thứ 𝑘, lan truyền thuận từ lớp vào tới lớp ra.
Bước 3: Tính lỗi 𝐸(𝑡) ở đầu ra theo công thức (3.11) và lan truyền ngược từ đầu ra đến
đầu vào.
Bước 4: Kiểm tra lỗi ở 𝐸(𝑡) ở ngõ ra, nếu 𝐸(𝑡) ≤ 𝐸𝑚𝑎𝑥 nghĩa là mô hình có sai số được
chấp nhận, kết thúc quá trình học và đưa ra bộ trọng số cuối cùng. Ngược lại kiểm tra điều
kiện lặp (𝐸𝑝𝑜𝑐ℎ < 𝐸𝑝𝑜𝑐ℎ𝑚𝑎𝑥) cho mẫu tiếp theo.
3.4. Xây dựng cơ chế quản lý hàng đợi tích cực FNNRED
Mục tiêu của xây dựng cơ chế FNNRED là tìm bộ tham số tối ưu cho cơ chế FLRED đã
được xây dựng ở chương 2, bằng cách dùng FNN để huấn luyện FLRED.
3.4.1. Cài đặt cơ chế FNNRED
Chương trình mô phỏng cơ chế FNNRED gồm các tập tin: FNN.h, FNN.cc, FNN.tcl,
FNNRED.h, FNNRED.cc, FNNRED.tcl. Các chương trình này được trình bày ở Phụ lục A.
22
3.4.2. Huấn luyện mạng FNN trong FNNRED
Qe(t-T)
Qe(t)
q(t)
Mờ hóa Luật Kết quả Giải mờ
Hình 3.10. Mô hình huấn luyện cho FNNRED
Hình 3.13. Mặt suy diễn của FNNRED
sau khi huấn luyện
3.4.3. Kết quả huấn luyện của FNN trong FNNRED
Hình 3.11. 𝑄𝑒(𝑡) sau khi huấn luyện
Hình 3.12. Qe(t-T) sau khi huấn luyện
3.5. Xây dựng cơ chế quản lý hàng đợi tích cực FNNREM
Mục tiêu của xây dựng cơ chế FNNREM là tìm bộ tham số tối ưu cho cơ chế FLREM đã
được xây dựng trong chương 2, bằng cách dùng IBP để huấn luyện.
3.5.1. Cài đặt cơ chế FNNREM
Chương trình mô phỏng cơ chế FNNREM gồm các tập tin: FNN.h, FNN.cc, FNN.tcl,
FNNREM.h, FNNREM.cc, FNNREM.tcl. Các tập tin này được trình bày trong Phụ lục A.
3.5.2. Huấn luyện mạng FNN trong FNNREM
q(t)
Mờ hóa Luật Kết quả Giải mờ
Pr(t)
Pr(t-T)
Hình 3.14. Mô hình huấn luyện cho
FNNREM
Hình 3.17. Mặt suy diễn của FNNREM sau
khi huấn luyện
23
3.5.3. Kết quả huấn luyện của FNN trong FNNREM
Hình 3.15. Các hàm thuộc của 𝑃𝑟(𝑡) sau
khi huấn luyện
Hình 3.16. Các hàm thuộc của 𝑃𝑟(𝑡 − 𝑇)
sau khi huấn luyện
3.6. Mô phỏng đánh giá hiệu quả của FNNRED và FNNREM
3.6.1. Đánh giá độ ổn định của FNNRED và FNNREM
3.6.1.1. Kiểm soát hàng đợi của FNNRED và FNNREM
Đồ thị Hình 3.18 cho thấy cơ chế FNNRED có biên độ dao động (nhỏ hơn 50 gói tin) nhỏ
hơn biên độ dao động của cơ chế FEM (lớn hơn 100 gói tin). Đồ thị Hình 3.19 tiếp tục thể
hiện cơ chế FNNRED có khả năng kiểm soát hàng đợi tốt hơn cơ chế FLRED, mặc dù FLRED
có biên độ dao động tương đối nhỏ (nhỏ hơn 70 gói tin).
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Thời gian (giây)a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FEM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (g
ói t
in)
FEM
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (g
ói t
in)
FNNRED
Thời gian (giây)b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FNNRED
Hình 3.18. Kiểm soát hàng đợi của cơ chế FEM và FNNRED
Thời gian (giây)a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FLRED
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (g
ói t
in)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (g
ói t
in)
FNNRED
Thời gian (giây)b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FNNRED
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FLRED
Hình 3.19. Kiểm soát hàng đợi của cơ chế FLRED và FNNRED
Tương tự, khi mô phỏng các cơ chế cải tiến cơ chế REM có dùng điều khiển mờ (FUZREM,
FLREM, FNNREM), kết quả trong Hình 3.20 và Hình 3.21 cho thấy các cơ chế có biên độ
dao động chiều dài hàng đợi tương đối bé. Hình 3.20 thể hiện sự khác biệt về dao động hàng
đợi của cơ chế FNNREM với cơ chế FUZREM và Hình 3.21 cho thấy sự khác nhau về hàng
đợi của cơ chế FNNREM với cơ chế FLREM.
24
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Thời gian (giây)a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FUZREM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (g
ói t
in)
FUZREM
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
FNNREM
Thời gian (giây)b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FNNREM
Hình 3.20. Kiểm soát hàng đợi của cơ chế FURZEM và FNNREM
Thời gian (giây)a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FLREM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (g
ói t
in)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (g
ói t
in)
FNNREM
Thời gian (giây)b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FNNREM
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FLREM
Hình 3.21. Kiểm soát hàng đợi của cơ chế FURZEM và FNNREM
Từ các kết quả mô phỏng và phân tích trên, cho thấy hiệu quả kiểm soát chiều dài hàng đợi
của các cơ chế tốt dần khi sử dụng bộ điều khiển mờ thích nghi, bộ điều khiển mờ tối ưu để
cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực.
3.6.1.2. Khả năng đáp ứng của FNNRED và FNNREM
Khả năng đáp ứng của các cơ chế quản lý hàng đợi dựa trên kích thước hàng đợi được thể
hiện ở Hình 3.22 và Hình 3.23. Cơ chế FEM cần 10 giây để ổn định hàng đợi khi giảm số
luồng đi một nữa (giảm tải) ở giây thứ 40, con số này của FLRED là 6 giây và của FNNRED
là 4 giây. Kết quả tương tự khi ở giây thứ 70, tăng số luồng lên 100 (tăng tải), FEM cần 5
giây cho sự ổn định hàng đợi, FLRED và FNNRED cần 3 giây. Mặt khác, trong cả hai trường
hợp gây nên biến động tải của mạng, biên độ dao động của chiều dài hàng đợi của FNNRED
luôn thấp hơn so với FEM và FLRED.
Thời gian (giây)a) Khả năng đáp ứng của cơ chế FEM
Chi
ều d
ài h
àng
đợi (
gói t
in)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FNNRED
Thời gian (giây)b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FNNRED
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FEM
Chi
ều d
ài h
àng
đợi (
gói t
in)
Hình 3.22. Khả năng đáp ứng của FEM và FNNRED
25
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
FNNRED
Thời gian (giây)b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FNNRED
0 10 20 30 40 500 60 70 80 900
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Thời gian (giây)a) Khả năng đáp ứng của cơ chế FLRED
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
FLRED
Hình 3.23. Khả năng đáp ứng của FLRED và FNNRED
Thời gian đáp ứng và biên độ dao động hàng đợi của cơ chế FNNREM luôn là nhỏ nhất,
trong cả hai trường hợp giảm tải và tăng tải. Điều này có được là do FNNREM dùng điều
khiển mờ tối ưu để huấn luyện và cập nhật các tham số hệ mờ sao cho đầu ra của hệ thống
gần đạt các giá trị mong muốn nhất.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FNNREM
Thời gian (giây)b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FNNREM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
Thời gian (giây)a) Khả năng đáp ứng của cơ chế FUZREM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FUZREM
Hình 3.24. Khả năng đáp ứng của FUZREM và FNNREM
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Thời gian (giây)a) Khả năng đáp ứng của cơ chế FLREM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (g
ói t
in)
FLREM
Ch
iều
dài
hà
ng
đợ
i (gó
i tin
)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
FNNREM
Thời gian (giây)b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FNNREM
Hình 3.25. Khả năng đáp ứng của FLREM và FNNREM
Dựa vào kết quả cài đặt mô phỏng và hình ảnh các đồ thị cho thấy, thời gian đáp và biên
độ dao động của hàng đợi giảm dần khi khi tại nút mạng lần lượt áp dụng các cơ chế quản lý
hàng đợi có dùng bộ điều khiển mờ truyền thống, bộ điều khiển mờ thích nghi và bộ điều
khiển mờ tối ưu để cải tiến các cơ chế này.
3.6.2. Đánh giá hiệu năng của FNNRED và FNNREM
3.6.2.1. Đánh giá tỉ lệ mất gói tin của FNNRED và FNNREM
Hình 3.26 biểu diễn số liệu của Bảng B.5 và Bảng B.6 của Phụ lục B, thể hiện tỉ lệ mất gói
26
tin của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực có sử dụng điều khiển mờ. Từ đồ thị, thấy rằng
khi kích thước hàng đợi tại bộ định tuyến tăng thì tỉ lệ mất gói tin của các cơ chế đều giảm và
khi tăng số luồng kết nối vào bộ định tuyến thì tỉ lệ mất gói tin tăng
0 10 50 100 150 200 250 3000
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
Số luồng kết nối
b) Mức độ mất gói tin khi tải nạp thay đổi
Tỉ lệ
mất
gói
tin
(%
)
FEM
FLRED
FLREM
FNNRED
FNNREM
FUZREM
100 200 300 400 500 600 700 800 900 10000
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
0.5
Chiều dài hàng đợi (gói tin)
a)Mức độ mất gói tin theo chiều dài hàng đợi
Tỉ lệ
mất
gói
tin
(%)
FEM
FLRED
FLREM
FNNRED
FNNREM
FUZREM
Hình 3.26. Tỉ lệ mất gói tin của các cơ chế dùng điều khiển mờ
Điều này chứng tỏ rằng, tỉ lệ mất gói tin của các cơ chế AQM trong mô phỏng phụ thuộc
lớn vào các bộ điều khiển mờ mà nó sử dụng. Từ đồ thị trên Hình 3.26, thấy rằng khi cải tiến
cùng một cơ chế truyền thống (RED, REM) thì cơ chế nào dùng bộ điều khiển mờ thích nghi
AFC sẽ có tỉ lệ mất gói thấp hơn so với cơ chế dùng bộ điều khiển mờ truyền thống, nhưng
lại có tỉ lệ mất gói cao hơn so với các cơ chế dùng bộ điều khiển mờ tối ưu FNN.
3.6.2.2. Đánh giá sử dụng đường truyền của FNNRED và FNNREM
100 200 300 400 500 600 700 800 900 100091
92
93
94
95
96
97
98
99
100
Chiều dài hàng đợi (gói tin)
a) Mức sử dụng đường truyền theo chiều dài hàng đợi
Mứ
c đ
ộ s
ử d
ụng
đư
ờng
tru
yền
(%)
FEM
FLRED
FLREM
FNNRED
FNNREM
FUZREM
0 10 50 100 150 200 250 30086
88
90
92
94
96
98
100
Số luồng kết nối
b) Mức độ sử dụng đường truyền theo số luồng kết nối
Mứ
c đ
ộ s
ử d
ụng
đư
ờng
tru
yền
(%)
FEM
FLRED
FNNRED
FLREM
FNNREM
FUZREM
Hình 3.27. Mức độ sử dụng đường truyền của các cơ chế dùng điều khiển mờ
Dựa trên đồ thị, nhận thấy sự phân hoạch các cơ chế theo mức độ đường truyền. Trong cả
hai đồ thị của Hình 3.27, mức độ sử dụng đường truyền được tăng đần từ nhóm các cơ chế sử
dụng bộ điều khiển mờ truyền thống (như FEM, FUZREM), tiếp theo là nhóm các cơ chế sử
dụng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC (như FLRED, FLREM) cho đến nhóm các cơ chế sử
dụng bộ điều khiển mờ tối ưu FNN (như FNNRED, FNNREM). Điều này phù hợp với kết
quả phân tích lý thuyết, khi AFC sử dụng hệ mờ Sugeno có cơ chế điều chỉnh tham số đầu ra
K và phương pháp xác định các mẫu Gm cho các giá trị mục tiêu, và FNN được xây dựng từ
AFC bằng cách huấn luyện để có bộ giá trị cho tham số tối ưu, sao cho sai lệch các giá trị đầu
ra của hệ thống so với các giá trị mong muốn là nhỏ nhất.
3.7. Kết luận chương
Chương này đã giải quyết được vấn đề đặt ra ở cuối Chương 2, là làm thế nào để có bộ
tham số tốt nhất cho bộ điều khiển mờ thích nghi AFC, và đây cũng là mục tiêu thứ ba của
27
luận án. Để giải quyết vấn đề này, tác giả đã đề xuất kết hợp logic mờ với mạng nơ-ron để
xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN cho việc nâng cao hiệu năng của các cơ chế quản lý
hàng đợi tích cực. Dựa trên mô hình này, luận án tiếp tục cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi
tích cực đã xây dựng trong Chương 2. Kết quả của sự kết hợp được minh họa bằng việc xây
dựng hai cơ chế FNNRED và FNNREM bằng cách huấn luyện mạng nơ-ron FNN bởi thuật
giải lan truyền ngược cải tiến IBP cho hai cơ chế FLRED và FLREM.
Để kiểm chứng hiệu quả của bộ điều khiển mờ tối ưu FNN, luận án thực hiện cài đặt mô
phỏng và đánh giá các cơ chế cải tiến có dùng bộ điều khiển mờ truyền thống (FEM,
FUZREM), các cơ chế sử dụng điều mờ thích nghi (FLRED, FLREM) và các cơ chế áp dụng
bộ điều khiển mờ tối ưu (FNNRED, FNNREM). Việc cài đặt mô phỏng được thực hiện dựa
trên các mô hình mạng phổ biến và mô hình mạng tổng quát như đã thực hiện trong Chương
2. Kết quả mô phỏng đã cho thấy: khi cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực bằng bộ
điều khiển mờ truyền thống, bộ điều khiển mờ thích nghi AFC và bộ điều khiển mờ tối ưu
FNN thì độ ổn định và hiệu năng của các cơ chế thể hiện theo chiều hướng tốt hơn.
Tuy nhiên, bộ điều khiển mờ trong các cơ chế cải tiến vẫn còn phụ thuộc vào tri thức của
chuyên gia nên hiệu năng của các cơ chế này chưa thật sự tốt nhất. Để khắc phục hạn chế này,
thì cần có tri thức từ nguồn dữ liệu lớn cho quá trình huấn luyện. Điều này đồng nghĩa với
việc cần không gian bộ nhớ và thời gian thực hiện lớn. Mặt khác, dùng mạng nơ-ron huấn
luyện để tìm được bộ điều khiển mờ tối ưu trong các bộ điều khiển mờ thích nghi đã có, chứ
chưa phải là tìm được bộ điều khiển mờ tốt nhất. Những vấn đề tồn tại này sẽ được tiếp tục
cải tiến trong hướng phát triển của luận án.
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Kết luận của luận án
Kiểm soát tắc nghẽn là một nhiệm vụ quan trọng trên mạng TCP/IP. Việc chỉ sử dụng các
giải thuật kiểm soát tắc nghẽn truyền thống trên mạng TCP/IP là không đủ đáp ứng chất lượng,
do đây chỉ là các giải thuật kiểm soát tắc nghẽn thụ động ở phía đầu cuối. Do đó, cần phải
nghiên cứu các cơ chế kiểm soát tắc nghẽn tại các nút mạng để đảm bảo hệ thống ổn định,
nhằm cung cấp tốt chất lượng dịch vụ mạng cho người dùng. Một trong các hướng nghiên
cứu đó là nhằm phát triển các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực.
Mục tiêu của quản lý hàng đợi tích cực là duy trì một xác suất chủ động loại bỏ gói hợp lý
nhằm hạn chế được tình trạng tắc nghẽn trong khi vẫn đảm bảo được chất lượng của các luồng
lưu lượng và tính công bằng trong quan hệ giữa các luồng lưu lượng khi trạng thái động học
của mạng thay đổi. Tuy nhiên, các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện tại vẫn cần được cải
tiến sao cho vừa đơn giản hóa khi thực hiện, vừa nâng cao tính thông minh trong việc duy trì
độ dài hàng đợi trung bình. Vì vậy, luận án tập trung nghiên cứu cải tiến cơ chế quản lý hàng
đợi tại nút mạng, trên cơ sở áp dụng các thành tựu đạt được của khoa học máy tính mà cụ thể
là của lĩnh vực tính toán mềm nhằm bổ sung khả năng học, khả năng ra quyết định thông
minh cho hệ thống quản lý hàng đợi tại nút mạng.
Luận án đã có một số đóng góp mới trong việc cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại
các nút mạng TCP/IP. Đó là, xây dựng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC và xây dựng bộ điều
khiển nơ-ron mờ FNN để tìm ra bộ tham số của bộ mờ tối ưu cho bộ điều khiển mờ thích nghi
AFC. Các đóng góp mới được cụ thể như sau:
Phân tích, đánh giá và phân lớp ứng dụng cho các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện
có, bao gồm cả các giải pháp áp dụng bộ điều khiển mờ truyền thống để cải tiến các cơ chế
28
quản lý hàng đợi tích cực tiêu biểu nhằm nâng cao hiệu quả kiểm soát tắc nghẽn trong mạng
TCP/IP.
Đề xuất mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi
tích cực. Dựa trên mô hình lý thuyết, luận án đã xây dựng các cơ chế cải tiến FLRED và
FLREM. Kết quả cài đặt mô phỏng đã chứng minh tính hiệu quả của việc sử dụng điều khiển
mờ thích nghi AFC để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi.
Đề xuất mô hình kết hợp lập luận mờ với mạng nơ-ron để xây dựng bộ điều khiển mờ
tối ưu FNN nhằm nâng cao hiệu quả của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực. Dựa trên mô
hình lý thuyết, luận án đã xây dựng các cơ chế cải tiến FNNRED, FNNREM. Hai cơ chế này
có được bằng cách sử dụng mạng nơ-ron mờ FNN huấn luyện cho các cơ chế FLRED và
FLREM. Kết quả cài đăt mô phỏng cho thấy hiệu năng của các cơ chế được nâng lên khi sử
dụng điều khiển mờ tối ưu FNN.
Từ kết quả nghiên cứu lý thuyết và kiểm chứng bằng cài đặt mô phỏng, cho thấy hiệu năng
của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại các nút mạng được tăng dần khi lần lượt áp dụng
các bộ điều khiển mờ truyền thống, bộ điều khiển mờ thích nghi AFC và điều khiển mơ tối
ưu FNN để cải tiến các cơ chế này.
Hướng phát triển của luận án
Để khắc phục những vấn đề đã được nêu ra ở cuối Chương 3 của luận án, chúng tôi sẽ tiếp
tục cải tiến bộ điều khiển mờ tối ưu FNN nhằm đem lại hiệu năng cho các cơ chế quản lý
hàng đợi tích cực tốt hơn. Ngoài ra, chúng tôi sẽ xem xét khả năng kết hợp logic mờ, mạng
nơ-ron với các công cụ khác của kỹ thuật tính toán mềm (như tính toán tiến hóa, lập luận xác
suất) để xây dựng các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực mới.
Việc tìm kiếm bộ điều khiển mờ tối ưu toàn cục cần có kỹ thuật tìm kiếm tối ưu trên nguồn
dữ liệu lớn. Với điểm mạnh là tìm kiếm khu vực tối ưu trong toàn cục thì kỹ thuật tiến hóa sẽ
có thể là sự lựa chọn khả thi để kết hợp với mạng nơ-ron nhằm xây dựng các kỹ thuật tìm
kiếm tối ưu trong tương lai. Vì vậy, chúng tôi sẽ tiếp tục hướng đến việc xây dựng kiến trúc
FNNE (Fuzzy Neural Network Evolution), là sự phát triển của FNN bằng cách bổ sung công
cụ tính toán tiến hóa, để tìm được bộ điều khiển mờ tối ưu toàn cục cho hệ thống cải tiến cơ
chế quản lý hàng đợi tích cực.
Song song với việc đánh giá kết quả nghiên cứu dựa trên mô phỏng, việc triển khai thử
nghiệm chúng trong môi trường mạng thực cũng sẽ được đặc biệt quan tâm nhằm kiểm chứng
kết quả mô phỏng và tìm cơ hội áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn.
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
[CT1]. Nguyễn Kim Quốc, Võ Thanh Tú (2012) “Đánh giá hiệu năng của một số cơ chế quản
lý hàng đợi tích cực dựa trên kích thước hàng đợi và tải nạp”, Tạp chí khoa học Đại học Huế,
Tập 74A, Số 5, tr 109-119.
[CT2]. Nguyễn Kim Quốc, Võ Thanh Tú, Nguyễn Thúc Hải (2013), “Đề xuất cơ chế quản lý
hàng đợi tích cực trên môi trường mạng tốc độ cao”, Kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc gia lần
thứ VI - FAIR “Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin”, Thừa Thiên Huế,Việt
Nam, tr 108-115.
[CT3]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2013), “Fuzzy Logic Control
for SFB Active Queue Management Mechanism”, Proceedings of the International
Conference on Context-Aware Systems and Applications (ICCASA), Vol. 128, No. 3, pp. 97-
104.
29
[CT4]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2014), “Improving control
mechanism at routers in TCP/IP networks”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for
Innovation), ISSN 2409-0026, Vol. 1, pp. 52-66.
[CT5]. Nguyễn Kim Quốc, Võ Thanh Tú, Nguyễn Thúc Hải (2014), “Cải tiến cơ chế quản lý hàng
đợi tại nút mạng”, Tạp chí khoa học và công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt
Nam, Tập 52, Số 4D, tr 77-92.
[CT6]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2014), “Proposed
improvements control mechanism at network node in high-speed network environment”, Kỷ
yếu Hội nghị khoa học quốc gia lần thứ VII - FAIR “Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công
nghệ thông tin”, Thai Nguyen, Viet Nam, pp. 545-556.
[CT7]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2015), “Model Integrating
Fuzzy Argument with Neural Network Enhancing the Performance of Active Queue
Management”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 2409-
0026, vol. 2, issue 4, pp. 12-22.
[CT8]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2015), “Some Improvements
on Active Queue Management Mechanism Based on Adaptive Fuzzy Control”, Scientific
Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 2409-0026, vol. 2, issue 5
[Accepted]
HUE UNIVERSITY
COLLEGE OF SCIENCES
NGUYEN KIM QUOC
RESEARCH IMPROVED CONTROL
MECHANISMS AT THE NETWORK NODES
MAJOR: COMPUTER SCIENCE
CODE: 62.48.01.01
ABSTRACT OF THE THESIS
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. GS. TS. NGUYỄN THÚC HẢI
HUE, 2015
The thesis had implemented at College of Sciences, Hue University
Academic Supervisor:
Prof. Dr. Nguyen Thuc Hai
Assoc. Prof. Dr. Vo Thanh Tu
Reviewer 1: ............................................................................................................
..............................................................................................................
Reviewer 2: ............................................................................................................
..................................................................................................................................
Reviewer 3: ............................................................................................................
..................................................................................................................................
This thesis will be reported at Hue University
Date & Time …./ …./…./….
The thesis can be found at:
1. National Library of Vietnam, Hanoi
2. Learning Resource Centers - Hue University
3. Center for Information and Library, College of Sciences, Hue University
1
PREFACE
Internet is a global networking system which ensures a continuity between computer
systems and equipment on a large scale. Internet is growing not only in the terms of
connection but also diversity of the application layers. Therefore, Internet congestion is
inevitable. In order that transmission lines may be smooth, congestion control at the network
nodes plays a very important role for the Internet operational efficiency and reliability for
users. To study and improve congestion control mechanism at the network nodes, the
introduction of the thesis comes from general research of domestic and international control
situation of congestion at the network nodes in order to show the scientific and necessary
nature of the thesis. Thence, the thesis may set out the study motivation and study goals. Next,
the thesis has proposed study methodology and study subjects, in order to perform the study
goals and finally the introduction presents the layout and contributions of the thesis.
1. Scientific and necessary nature of the thesis
There are two common options for congestion control which consists of improving the
capacity of hardware devices and using software techniques. Improving the capacity of
hardware devices is necessary, but it is so costly, hard to be sync and the efficiency is still
not high. However, using software techniques to control congestion is highly efficient. In
this technique, there are two methods of interest and development, including: improving
the communication controlling protocols and advancing AQM: Active Queue Management
at the network nodes [17] [28] [55]. The increase of TCP performance through variations has
been deployed on the Internet and has brought enormous efficiency. However, due to the
multi-standard of network types, the abundance of connecting devices and the complexity of
communication applications, so it is important to have mechanisms to (AQM) active queue
management at the network nodes to support regulate traffic on the network, in order to avoid
and resolve congestion [7][10][51].
Active queue management (AQM) at the network nodes in order to control the number of
data packets in the queue of the network nodes, by actively removing the packets until the
queue is full or congestion notification when the network is in the "embryo" period of
congestion to regulate traffic on the network. The stability of the queue length will make some
performance parameters of TCP/IP network, such as packet loss ratio, transmission
efficiency, average latency and latency variability fluctuated in a reasonable range. This will
both ensure no congestion on the network and facilitate to provide and maintain the best
quality of network services [7] [39] [62].
There are three approaches to solve the active queue management problem, including:
Queue management based on queue length (typically RED mechanism) [22][25] [67], queue
management based on packet flow to - also called traffic load (represented as BLUE
mechanism) [24] [73] and queue management based on the combination of the queue length
and packet flow to (typically REM mechanism) [57] [65]. In recent years, in order to improve
the performance of the active queue management, in addition to the typical three mechanisms
mentioned above, there are many other mechanisms announced. The works revolve around
the improvement of RED, BLUE and REM mechanisms[18][26][54]. The obtained results
have partially met the requirements of the problem of active queue management [54][66].
However, active queue management mechanisms is still some inherent disadvantages, such
as using the linear function to determine the level of congestion and probabilistic
marking/dropping the packet; and difficult to install the parameters for mechanisms to suit
each different network environment [39] [59] [76].
2
Soft Computing (SC) includes tools: fuzzy logic, neural networks, probabilistic reasoning,
evolutionary computation. The objective of Soft Computing is to solve problems of
approximation, approximation which is a new trend, allowing a specific problem to be
exploited with the goal that the system is easy to design, low cost while ensuring accuracy
and intelligence in the implementation process with an acceptable error threshold. The
successful applications of Soft Computing show Soft Computing is growing strongly and
playing an important role in various fields of science and engineering [36][45]. In Soft
Computing Technique, fuzzy logic is considered as the best tool to achieve human knowledge,
thanks to the membership functions and fuzzy systems. Therefore, fuzzy logic is used widely
in many fields, especially in the field of automatic control [5] [8]. Besides, fuzzy logic, with
strengths in updating knowledge through the training process to neural networks is widely
and commonly used, especially in the field of computer science [53] [68].
Because of the superiority of Soft Computing so that scientists have used soft computing
tools to improve software active queue management mechanisms at the network nodes in
recent years [23][32][50][78]. However, there should be a combination of Soft Computing
tools to promote its advantages and reduce its disadvantages for the tools to build active queue
management mechanisms. Thus, these mechanisms still need to be improved so that they are
simpler, flexible to control, adaptive to the network environment when implementing,
ensuring fairness in obtaining or removing packets for with the arrival flow streams and
maintaining its average queue length in terms of changeable network. Thus, studying to
improve queue active queue management mechanisms, by combining the Soft Computing
skills and modern control methods to supplement processing capabilities, the ability to make
smart decisions for active queue management system at network nodes is essential and urgent.
2. Motivation of study
First, linearity of the control function of the mechanism cannot be grasped for effective
control of the network and nonlinear dependence of the mechanism on static parameters
cannot be adapted to changeable network status. This issue is solved by fuzzy control method
in the thesis.
Second, most active queue management mechanisms have not referred to the impact of
the elements in the network on the congestion controlling process, so the control of
mechanisms cannot be well adaptive to the network environment. Therefore, the thesis uses
adaptive fuzzy control technique to overcome such problems.
Third, recently some mechanisms of active queue management have used fuzzy
reasoning to join the queue management but fuzzy control system of these mechanisms
depend heavily on experts and its parameters are not addressed Update in response to each
different network conditions. Therefore, the thesis applies optimized fuzzy controlling
method by training the system, keeps the system following the network’s changing
environment so that the mechanism can work more effectively.
3. Thesis goals
First is studying and evaluation of active queue management mechanisms to find out the
advantages and disadvantages of each mechanism, in order to classify and evaluate
application performance for mechanisms and using fuzzy logic to improve active queue
management mechanism. The results of the first goals is to perform study motivation first and
will be the foundation for the theory and simulation improvements of the thesis.
Second is basing on the analysis and evaluation of active queue management mechanisms
in the first goal, combining theory of dynamical system control, fuzzy control and adaptive
3
control techniques to build adaptive fuzzy control, to improve active queue management
mechanisms. The results of this goal is to resolve existing problems in the second study
motivation of the thesis.
Third is combining fuzzy reasoning and neural networks to build fuzzy neural system in
order to better improve queue active management mechanisms improved in the second goal,
namely that building FUZZY NEURAL NETWORK (FNN) to enhance the performance of
the mechanisms improved from AFC. The outcome of this goal is to implement the third study
motivation of the thesis.
4. Study method
To achieve these goals, the study method in the thesis is closely combined between
theoretical research and proven simulation settings. This method using the study objects
consisting of the typical active queue management mechanisms, control theory, Soft
Computing skills and two simulated software, Matlab and NS2 [40] which are trusted by
scientific researchers.
5. Thesis layout
With the goals and methods of the study mentioned above, the thesis content is outlined
into three chapters.
Chapter 1: Congestion control in TCP/IP network upon active queue management at
network nodes – The chapter’s beginning section will present the TCP congestion control
and its variants over TCP/IP network. Thence, clarifying the importance of active queue
management mechanisms in congestion control in TCP/IP network. The next section of the
chapter will update, analyze, evaluate and classify application of typical active queue
management mechanisms and fuzzy control applied to improve these mechanisms. Thereby,
the thesis gives out the existing issues in the existing active queue management mechanisms
and proposes the ideas of building adaptive fuzzy control model to the problem improving
active queue management mechanisms in the network nodes at the end of the chapter.
Chapter 2: Improvement of active queue management mechanisms upon adaptive
fuzzy control – The chapter’s beginning section presents the mathematical foundations of
fuzzy logic, the next of the chapter is to survey, to assess active queue management
mechanisms with the application of fuzzy control. Thence, the thesis models (AFC) adaptive
fuzzy control to overcome the limitations of previous proposals. Basing on theoretical models,
the thesis carries out the construction and simulation installation of improved FLRED and
FLREM mechanisms. In particular, FIRED mechanism is improved from RED mechanism,
FLREM mechanism improved from REM mechanism. The next part of the program is the
simulation evaluation of the proposed mechanism compared to existing mechanisms. The last
part of the chapter is the conclusion of the AFC significance in improving mechanism of
active queue management, while pointing out the limitations of AFC and setting out the need
to use neural networks to adjust the parameters of AFC.
Chapter 3: Integrated fuzzy reasoning and neural networks to enhance performance
of active queue management - The first section of the chapter presents the mathematical
basis of neural networks. Thence, the thesis models fuzzy neural network (FNN) by
integrating fuzzy control with neural networks in order to improve active queue management
mechanisms. During network training, to have good academic results, the thesis proposes to
use Improved Back Propagation (IBP). Basing on the theoretical model, the thesis builds
innovative mechanisms of FNNRED, FNNREM. In particular, FNNRED mechanism is
improved from FLRED mechanism and FNNREM is improved from FLREM mechanism.
4
The next part of the chapter is the simulation and evaluation of the proposed mechanisms
compared to the mechanisms using adaptive fuzzy control AFC and mechanisms using fuzzy
controller. The last section of the chapter confirms the role of fuzzy neural network (FNN) to
enhance performance of active queue management.
Finally, the conclusion, summary of the author's new proposals to implement the goals of
the thesis. In addition, the author also offers the expected studying areas and results in the
future.
6. Thesis’s contributions
From the study results on the theory and demonstration through simulation, the thesis has
made some specific contributions as follows:
Making application layers for existing active queue management mechanisms, and using
ECN technology to improve active queue management mechanisms, the result has been
published in the works [CT1][CT2]. Using the fuzzy controller to improve active queue
management mechanisms, the result has been published in the works [CT3] [CT5] [CT6].
Building (AFC) adaptive fuzzy control model to improve the active queue management
mechanisms at the network nodes, the result has been published in the works [CT8].
Building (RFN) fuzzy neural network model to improve the efficiency of the active
queue management mechanisms at the network nodes, the result has been published in the
works [CT4] [CT7].
From the above results, the thesis shows the improvement role of queue management
mechanisms in the network nodes and the potential application of soft computing technique
to solve the larger problems in TCP/IP.
CHAPTER 1.
CONGESTION CONTROL IN TCP/IP NETWORK UPON
ACTIVE QUEUE MANAGEMENT AT NETWORK NODES
1.1. Congestion control in TCP/IP network
1.1.1. Operating model of TCP/IP network
1.1.1.1. Communication model in TCP/IP network
1.1.1.2. Mathematical model of TCP/IP network
1.1.2. Congestion in TCP/IP network
1.1.2.1. Congestion Causes
1.1.2.2. Principles of congestion control
1.1.2.3. Congestion control techniques
1.1.3. Congestion control of TCP
1.1.4. Congestion control with queue management
1.1.5. Active queue management
The most important goal of active queue management mechanism is to prevent congestion
before it actually happens, maintain stable queue length in order to reduce the loss of the
packets to achieve a high data transmission flow and a low latency queue [10] [17] [18].
5
1.1.5.1. Architecture of network nodes
1.1.5.2. Congestion control with active queue management
1.1.5.3. Advantages of active queue management
1.1.6. Explicit congestion notification technique
ECN: Explicit Congestion Notification is a technique that allows a network node to provide
clear feedback to the sender of congestion.
1.2. Analysis and evaluation of active queue management mechanisms
1.2.1. Queue management mechanism based on queue length
In the queue management mechanism based on queue length, the congestion phenomenon
is based on the instantaneous or average length of queue.
1.2.1.1. RED mechanism
In 1993, Sally Floyd and et al proposed RED mechanism [25][42] for early detection of
congestion, RED controls congestion at network nodes by checking the average length of the
queue when packets arrive and make decisions to receive the packets, mark or reject the
packets.
1.2.1.2. FRED mechanism
In 1997, Dong Lin and et al proposed FRED mechanism [21] to improve RED mechanism
to reduce the unfair impact in queue.
1.2.2. Management mechanism based on traffic load
Active queue management mechanisms based on traffic load to predict linked the usability
of transmission lines, identify congestion and provide remedies. This mechanism’s purpose
is to regulate packet in network nodes to stabilize the arrival packets, in order to maintain
network stability. The typical mechanisms for this group are: BLUE and SFB.
1.2.2.1. BLUE mechanism
In 2002, Wu-Chang Feng et al proposed BLUE mechanism [27][81]. The main idea of
BLUE is to use a probability variable 𝑝𝑚 to mark the packets as they enter the queue. This
probability increases/decreases linearly depending on the dropping ratio of packet or use of
transmission line.
1.2.2.2. SFB mechanism
In 2001, Wu-Chang Feng et proposed SFB mechanism [72]. SFB divided queue into
computing boxes, each box maintain a probability marking the packet 𝑝𝑚 similar BLUE. The
boxes are organized into 𝐿 levels, each level has 𝑁 box. In addition, SFB uses 𝐿 independent
hash functions, each function corresponds to one level. Each hash function reflects a stream
into one of the boxes in such level.
1.2.3. Management mechanism based on queue length and traffic load
The active queue management mechanisms based on the queue length control and packet
flow to the network nodes, to estimate the level of use of resources (queues and bandwidth),
to determine the congestion state at the network nodes. Typical mechanisms for this group
like REM and GREEN mechanisms [11] [57][71].
1.2.3.1. REM mechanism
In 2001, Sanjeewa Athuraliya et al proposed REM mechanism [57] [75]. The idea of REM
is to stabilize input load and link capacity of the queue, regardless of the number of users to
6
link share.
1.2.3.2. GREEN mechanism
In 2002, Apu Kapadia et al proposed GREEN mechanism [6][71]. GREEN mechanism
applied knowledge of the stable behaviors of TCP connections in the network nodes to the
fall (or mark) packets.
1.2.4. Performance evaluation and application classifier of AQM mechanism
1.2.4.1. Performance evaluation of AQM mechanism
Table 1.2. Performance evaluation of active queue management mechanisms
Mechanism RED BLUE REM GREEN
Throughput medium high high high
Packet loss ratio high low medium low
Buffer space great small medium small
1.2.4.2. Application classifier of AQM mechanisms
1.3. Application classifier of active queue management mechanism
Mechanism RED BLUE REM GREEN
Classifier
Based on queue length
Based on traffic load
Based on transmission line
efficiency
Based on the information
flow
Flow
control
Adaption
Unadaptive Strong
Weak
1.3. Fuzzy logic application status in active queue management
The purpose of the application of fuzzy logic is to simplify the design of AQM algorithm
based on a degree of tolerance. The application of fuzzy logic in active queue management
mechanisms has been researched by many scientists in recent years.
1.3.1. RED Mechanisms using improved fuzzy logic
1.3.1.1. FEM Mechanism
In 2006, C. Chrysostomou et al proposed FEM mechanism [12][13]. FEM is built by
introducing fuzzy logic into RED mechanism.
1.3.1.2. FCRED Mechanism
In 2007, Jinsheng Sun et at proposed FCRED mechanism [34]. FCRED using a fuzzy
controller to adjust the maximum dropping probability 𝑚𝑎𝑥𝑝 of RED, to increase the stability
of the average queue length in the reference queue length range QT.
1.3.2. BLUE mechanism using improved fuzzy logic
1.3.2.1. Fuzzy BLUE Mechanism
7
In 2005, MH Yaghmaei et al proposed Fuzzy BLUE mechanism [47] to improve Fuzzy
BLUE mechanism upon fuzzy logic. Fuzzy BLUE using packet loss ratio and queue usage
ratio as input language variables and the packet dropping marking probability as output
language variables.
1.3.2.2. DEEP BLUE Mechanism
In 2009, S. Masoumzadeh et al proposed DEEP BLUE mechanism [60] to improve BLUE
mechanism. DEEP BLUE using probability to remove the packet and event of idle links for
congestion control, as the input variables of the fuzzy controller and the output as variable
𝑚𝑎𝑥𝑝.
1.3.3. REM mechanism using improved fuzzy logic
1.3.3.1. FRAME Mechanism
In 2010, Y. Xian et al proposed FREM mechanism [32] [77], built on REM algorithm and
fuzzy logic controller to mark and automatically release the packets, keep the queue length at
the level around the reference value and prevent overflow queue.
1.3.3.2. FUZE Mechanism
In 2008, Xu Changbiao et al proposed FUZREM Mechanism [74] to improve the
performance of REM mechanism upon opening argue. FUZREM using fuzzy Mamdani with
triangular function, with 7 domains of value for the input and output variables, so its fuzzy
rule system consists of 49 rules.
1.3.4. Improving queue management mechanism by fuzzy control
The following section introduces the improvement of BLUE mechanism and SFB
mechanism by fuzzy controller. The RED and REM mechanisms are also improved by fuzzy
controller, and improving performance through adaptive fuzzy control and fuzzy control
optimization will be introduced in the next chapter of the thesis.
1.3.4.1. Improvement of BLUE mechanism
We develop FLBLUE mechanism [CT5] from the improvement of BLUE mechanism by
fuzzy logic. Fuzzy controller of FLBLUE is fuzzy Mamdani with triangular/trapezoidal
functions, with two inputs 𝐵𝑒(𝑘𝑇) and 𝐵𝑒(𝑘𝑇 − 𝑇) as the deviation of the current throughput
against the objective throughput in the output of the bottleneck at two consecutive sampling
times.
1.3.4.2. Improvement of SFB mechanism
We have developed FSFB mechanism [CT3] from the improvement of SFB mechanism by
using fuzzy controller, with two inputs as packet loss ratio and the using level of the queue to
compute the output as the probability of packet marking. Two quantities of 𝑝𝑎𝑐𝑘𝑒𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠 (𝑡)
and 𝑞𝑢𝑒𝑢𝑒 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ(𝑡) represent the two inputs and encoded by three domains
(𝑙𝑜𝑤, 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑢𝑚, ℎ𝑖𝑔ℎ) with trapezoidal function.
1.4. Several problems in active queue management mechanisms
Overall, the existing active queue management mechanisms often use the linear functions
for calculating probabilities rejecting/ marking packets and comply with a fixed formula, it is
not strong enough for the high network flow and cannot grasp the nonlinear and dynamical
nature of TCP/IP network. This requirement can be achieved when using nonlinear method
for probability rejecting/marking packets in the flexible approach through Soft computing
techniques, such as fuzzy logic, neural networks, advanced computing, probabilistic
reasoning.
8
The control systems using fuzzy reasoning to provide simple and efficient solutions to
control the nonlinear conversion system over time, using a fuzzy inference to make the
decision for probabilities rejecting or marking packets, which does not require much
knowledge of the kinetic parameters of the system or network. Fuzzy control system for active
queue management is able to work efficiently and stably to put the controlled object in a stable
state as soon as possible.
In recent years, AQM mechanisms based on fuzzy logic has been proposed with the design
process simpler than traditional AQM algorithms and for some better results in maintaining
stability of the queue. However, the design of the fuzzy controllers still lacks adaptive
components and depends heavily on the knowledge of experts. Therefore, there should be the
adaptive fuzzy controllers and the ability to self-learn from the actual results of measurement
of input/output of the system to obtain better parameters for the fuzzy controller, to increase
efficiency of active queue management mechanisms.
1.5. Conclusion of the Chapter
This chapter has presented the congestion control mechanism for TCP/IP network and the
importance of active queue management at the network nodes during the congestion control.
Thence, analyzing the study status of the traditional queue management mechanism. Basing
on the results of theoretical research and analysis of active queue management mechanisms,
the thesis has made the performance evaluation and application Classifier to the mechanisms.
Most of the methods of active queue management cannot meet all the goals, especially the
goal to respond to change in non-linear and kinetics of TCP/IP network.
The last part of the chapter, the thesis has made some improvements for active queue
management mechanisms upon fuzzy controller. However, these improvements are based on
fuzzy Mamdani with triangular or trapezoidal functions to simplify in the calculation process,
so the control process has not been smooth and the adaption to the network environment is
not high. Therefore, it is necessary to continue improving the fuzzy controller to improve
performance for the mechanism, by replacing Fuzzy Mamdani with a better one and adding
adaptive components to better adapt to the actual condition of the network. These are the
issues to be researched and developed in the following chapters.
CHAPTER 2.
IMPROVEMENT OF ACTIVE QUEUE MANAGEMENT
MECHANISMS UPON ADAPTIVE FUZZY CONTROL
2.1. Mathematical basis of fuzzy logic
2.1.1. Fuzzy set
Definition of 2.1 [30]. Give 𝑼 universe set. 𝐴 set is defined by the equation:
( ) / : , ( ) [0,1]A AA u u u U u then 𝐴 called fuzzy set on 𝑼 set.
𝑢 variable takes the value of 𝑼 called basic variable and therefore, 𝑼 set also known as the
reference set or basic domain.
𝜇𝐴: 𝑈 ⟶ [0,1] function is called IMF: Membership Function and 𝜇𝐴(𝑢) value at 𝑢 called
the likelihood of u element belonged to A fuzzy set.
2.1.2. Membership Functions for fuzzy set
The membership functions are built from the basic functions such as: first derivative,
9
trapezoidal, triangular, and Gaussian distribution function and bell function.
2.1.3. Typical parameters for fuzzy set
The parameters characterize the fuzzy set consisting of height (𝐻), domain of determinacy
(𝑆)confidence range (𝑇)
2.1.4. Calculations on fuzzy set
T-norm and S-norm
Definition of 2.2 [30]. A 2-variable function T: [0,1] [0,1] [0,1] known as T-norm
(T-norm) if it meets the following properties with 𝑎, 𝑎’, 𝑏, 𝑐 [0,1]:
Definition of 2.3 [30]. A 2-variable function S: [0,1] [0,1] [0,1] known as T-norm (S-
norm), if it meets the following properties with 𝑎, 𝑎’, 𝑏, 𝑐 [0,1]:
Intersection of two fuzzy sets
The intersection of two fuzzy sets of 𝐴 and 𝐵 with the same basis 𝑋 is a fuzzy set of 𝐴 ∩ 𝐵
also determined on the basis of 𝑋 is determined by 𝑇 binary mapping, with the membership
function as follows:
𝜇𝐴∩𝐵 = 𝑇(𝜇𝐴(𝑥), 𝜇𝐵(𝑥)) (2.14)
Union of two fuzzy sets
Combination of two fuzzy sets of 𝐴 and 𝐵 with the same basis 𝑋 is a fuzzy set of A ∪ B
also determined on the basis of 𝑋 determined by 𝑆 binary mapping, with the membership
function as follows:
𝜇𝐴∪𝐵 = 𝑆(𝜇𝐴(𝑥), 𝜇𝐵(𝑥)) (2.19)
Complement of a fuzzy set
Complement of 𝐴 fuzzy set has 𝑋 basis and 𝜇𝐴(𝑥) membership function is a fuzzy set of
�̅� determined on the same basis 𝑋 with membership function:
𝜇�̅�(𝑥) = 1 − 𝜇𝐴(𝑥) (2.24)
2.1.5. Fuzzy composition law
Language Variable
Definition of 2.4 [30]. Language variable is a five set (𝑥, 𝑇(𝑥), 𝑋, 𝑅, 𝑀), in which 𝑥 is
variable name, 𝑇(𝑥) is the set of language values of variables 𝑥, 𝑋 as the platform space,
also known as the basic domain of variable 𝑥, 𝑅 as a rule generating the language values in
𝑇(𝑥), 𝑀 as an assigned semantic rules represented by fuzzy set on 𝑋 for the language words
in 𝑇(𝑥).
Fuzzy composition clause
Fuzzy composite law
2.1.6. Defuzzification
Maximum method
Focus Method
2.1.7. Fuzzy control
2.1.7.1. Model of fuzzy controller
10
Figure 2.4. Model of MISO fuzzy controller
Theorem 2.1 (Multimeter theorem) [36]: Give 𝑦 = 𝑓(𝑥) multi-variable function with 𝑥 =(𝑥1, … , 𝑥𝑛)𝑇, continuity in the compact domain. Where, with every 𝜀 > 0 arbitrarily given,
always exist fuzzy system 𝑔(𝑥) as Figure 2.4 so that |𝑓(𝑥) − 𝑔(𝑥)| < 𝜀.
The foregoing theorem is a basis of improving the existing active queue management
mechanisms by model of fuzzy controller. In control engineering, MISO fuzzy controller
structure is widely used with fuzzy Mamdani and fuzzy Sugeno.
2.1.7.2. Fuzzy Mamdani
𝑅𝑗: 𝐼𝐹 (𝑥1 is A1𝑗
)AND … AND (𝑥𝑚 is A𝑚𝑗
) 𝑇𝐻𝐸𝑁 (𝑦1 is 𝐵1𝑗), … , (𝑦𝑛 is B𝑛
𝑗) (2.31)
2.1.7.3. Fuzzy Sugeno
𝑅𝑗: 𝐼𝐹 (𝑥1 𝑖𝑠 𝐴1𝑗) 𝐴𝑁𝐷 … 𝐴𝑁𝐷 (𝑥𝑛 𝑖𝑠 𝐴𝑛
𝑗) 𝑇𝐻𝐸𝑁 𝑦 = 𝑓𝑗 = 𝑝0
𝑗+ ∑ 𝑝𝑖
𝑗𝑥𝑖
𝑛𝑖=1 (2.32)
2.2. Analysis of AQM mechanisms using fuzzy logic
2.2.1. Analysis of FEM mechanism
In 2006, C. Chrysostomou et al published FEM active queue management mechanism [14]
[15] by improving RED mechanism based on fuzzy reasoning.
2.2.2. Analysis of FUZE mechanism
In 2008, Xu Changbiao et al proposed FUZREM active queue management mechanism
[74] based on the improvement of REM mechanism by fuzzy controlling tool.
2.2.3. A number of existing problems of AQM mechanism using fuzzy controller
First, the use of triangular function to calculate is simple, but it makes the control not
smooth [56][66]. To overcome this drawback, the thesis offer a solution using the membership
function of bell-shape to represent the values of fuzzy variables in the input and output of the
fuzzy controller.
Second, variable probability value marking packets at the output of the fuzzy controller
is shown qualitative coefficients of people entering the system controller, this value has been
standardized by some mechanisms in paragraph [0,1]. However, in FEM and FUZREM, such
coefficients are statically adjusted, there should be a self-correcting mechanism for output
coefficients for adjusting the value of the packet marking probability of the system
quantitatively, so that probability values are consistent with the status of the network.
Third, reference queue length (𝑞𝑟𝑒𝑓)used in the mechanisms is set fixed value, usually
the threshold is 80% of the capacity of the system (such as buffer size). However, there should
be strategies to build a model to change the reference value automatically to suit the state of
the network. For example, when the transmission line is idle, the low reference value is set
for a small latency in queue, otherwise high reference value is set to limit loss.
11
Fourth, parameters of the fuzzy controllers (number of membership functions, value of
the membership functions, number of rules, weight of rules) have been fixed from the design
and not change themselves to fit network status.
Fifth, main reason makes AQM mechanisms using fuzzy controller gaining low
performance due to the mechanisms using Fuzzy Mamdani for the traditional fuzzy controller.
According to researchers’ evaluation in the field of automatic control, Fuzzy Mamdani does
not work as well as fuzzy Sugeno, especially in MISO as mentioned above [8] [11] [74].
2.3. Building AFC model to improve AQM
Basing on the problems of mechanisms of fuzzy logic applications in previous active queue
management has been shown above, the thesis proposed an active queue management model
based on adaptive fuzzy control (AFC).
2.3.1. Adaptive fuzzy control (AFC)
2.3.1.1. Model of adaptive fuzzy control (AFC)
p(t)Fuzzy controller TCP/IP
Adaptive
mechanism
Sample
model Gm
ym
+ e
-
e(t) yx
Delay T
e(t-T)
K1
K2
Adaptive fuzzy control AFC
KF G+
-
pk(t)
Figure 2.9. Model of adaptive fuzzy control (AFC)
2.3.1.2. Operation of adaptive fuzzy controller (AFC)
Step 1: Basing on the change of the input according to the number of cycles 𝐺𝑚prototype
determine 𝑦𝑚 reference output (reference queue length, desired transmission bandwidth or a
combination of both coefficients) for the network. 𝑦𝑚 value is set appropriate resource
capacity of the system and network status.
Step 2: Closed-loop control system, 𝑒(𝑡), 𝑒(𝑡 − 𝑇)input values is the deviation of 𝑦 output
compared with 𝑦𝑚reference value will be standardized by the 𝐾1 and 𝐾2 coefficients before
going into the fuzzy controller.
Step 3: Once the input data standardized, data will be sent to the fuzzy controller. Here,
fuzzy control system with components: fuzzy set, rule, inference engine and defuzzification
as described in Section 2.3.3.4 shall operate and calculate packet marking probability value
𝑝(𝑡) .
Step 4: Based on allowed e bias between 𝑦𝑚 reference value and 𝑦 output value and 𝑒(𝑡) actual deviation of the system that the adaptive structure will 𝐾 coefficient at the output of
AFC for appropriate to changeable network conditions and determined 𝑝𝑘(𝑡) = 𝐾. 𝑝(𝑡).
12
2.3.2. Identifying the input and output variables for AFC
Thesis selects 𝑒(𝑡) value error and the changing ratio of error based on the error value
at previous time of 𝑒(𝑡 − 𝑇) as input on fuzzy controller.
2.3.3. Setting up fuzzy controller for AFC
Fuzzy controller for AFC set up on Fuzzy Sugeno consists of the following components.
2.3.3.1. Input coefficient
1/ ;; 1,2
1/ ( ) ;
m m
i
max m m
y y yK i
y y y y
(2.33)
2.3.3.2. Fuzzy Input
2.3.3.3. Fuzzy inference rule
The rules in the fuzzy controller are based on a formula (2.32) for Fuzzy Sugeno.
2.3.3.4. Output Defuzzification
(a) ( )
( )
c
Yk
c
Y
y y dy
py dy
(b) 1
1
( )
( )
m
j c j
j
k m
c j
j
y y
p
y
(2.34)
2.3.4. Developing a model for AFC
𝑦𝑚(𝑘𝑇) = 𝑦𝑚(𝑘𝑇 − 1) + 𝛼y𝑚𝑎𝑥 (2.35)
2.3.5. Developing an adaptive mechanism for KFC
𝐾(𝑡 + 1) = 𝐾(𝑡) − 𝜀(𝑦𝑚 − 𝑦(𝑡)) (2.38)
2.4. Improving RED mechanism by (AFC) adaptive fuzzy control
2.4.1. Fuzzy input variables of FLRED
Using the generally improved model as shown in Figure 2.9, with 𝑇 the sampling cycle.
with 𝑄𝑒(𝑡) = 𝑇𝑄𝐿 − 𝑞(𝑡), 𝑄𝑒(𝑡 − 𝑇) = 𝑇𝑄𝐿 − 𝑞(𝑡 − 𝑇) deviation of instantaneous queue
length compared with the reference queue (𝑇𝑄𝐿) at the sampling cycle and at the previous
sampling cycle.
Figure 2.10. Function for variable 𝑄𝑒(𝑡)
Figure 2.11. Membership function of
variable 𝑄𝑒(𝑡 − 𝑇)
2.4.2. Fuzzy output variable of FLRED
Output language variable in the fuzzy controller of FLRED mechanism is 𝑝(𝑡) packet
marking probability .
13
2.4.3. FLRED fuzzy rule system
If 𝑄𝑒(𝑡) = 𝜇(𝑒(𝑡))𝑖 and 𝑄𝑒(𝑡) = 𝜇(𝑒(𝑡 − 𝑇))𝑗 Then 𝑝(𝑡) = 𝜇(𝑝(𝑡))𝑘
in which, 𝑖, 𝑗 = −3,3̅̅ ̅̅ ̅̅ , and 𝑘 = 𝑓(𝑖, 𝑗) = 𝑖 − 𝑗 + 1, if 𝑖 − 𝑗 + 1 > 3 then 𝑓(𝑖, 𝑗) = 3 and if
𝑖 − 𝑗 + 1 < −3 then 𝑓(𝑖, 𝑗) = −3. (𝑖 − 𝑗) expression shows variables of queue using level at
the two times (𝑡) and (𝑡 − 𝑇).
Basing on the index of the value domains of language variables for input and output in
Table 2.7 to set up the legal system as Table 2.8.
Table 2.8. FLRED fuzzy rule system
𝑝(𝑡) 𝑄𝑒(𝑡 − 𝑇)
NB NM NS ZE PS PM PB
𝑄𝑒(𝑡)
NB VS S B VB H H H
NM T VS S B VB H H
NS Z T VS S B VB H
ZE Z Z T VS S B VB
PS Z Z Z T VS S B
PM Z Z Z Z T VS S
PB Z Z Z Z Z T VS
2.4.4. Inference curved surface of FLRED
Figure 2.12. inference curved surface of FLRED mechanism
2.4.5. Illustration on FLRED fuzzy system’s output calculation
2.5. Improvement of REM mechanism with adaptive fuzzy control (AFC)
2.5.1. Fuzzy input variables of FLREM
The goal of REM mechanism is to gain high efficiency of transmission use, low packet
loss, and small latency queue. REM uses congestion measurement unit called "ratio"
calculated from the operating parameters of the system.
𝑃𝑟(𝑡) = 𝑃𝑟(𝑡 − 𝑇) + 𝛾(𝑇𝑄𝐿 − 𝛼(𝑞(𝑡)) + (𝑇𝐵𝑊 − 𝑥(𝑡))) (2.39)
Therefore, we use two inputs, one for the sample of the present time 𝑃𝑟(t) and one for the
sample at the time of the previous cycle 𝑃𝑟(t − T). The value of 𝑃𝑟(t) and 𝑃𝑟(t − T)
14
normalized in the interval [-1,1], thanks to the input coefficients in the formula (2.33).
Figure 2.14. Membership function of input
variable 𝑃𝑟(𝑡)
Figure 2.15. Membership function of input
variable Pr(t-T)
2.5.2. Fuzzy output variable of FLREM
The language values in the variable output of the fuzzy controller represent 9 levels of
packet rejecting probability, as determined and presented in Table 2:12 as follows:
2.5.3. Setting up inference rules for FLREM
FLREM’s fuzzy rule is set up in the general form: If 𝑒(𝑡) = 𝜇(𝑒(𝑡))𝑖 and 𝑒(𝑡 − 𝑇) =𝜇(𝑒(𝑡 − 𝑇))𝑗 then 𝑝(𝑡) = 𝜇(𝑝(𝑡))𝑘. In which, 𝑖, 𝑗 = −4,4̅̅ ̅̅ ̅̅ , 𝑘 = 𝑓(𝑖, 𝑗) = 𝑖 − 𝑗+1, if 1 + 𝑖 −
𝑗 > 4 then 𝑓(𝑖, 𝑗) = 4, if 1 + 𝑖 − 𝑗 < −4 then 𝑓(𝑖, 𝑗) = −4.
Table 2.14. FLREM’s fuzzy rule system
𝑝(𝑡) 𝑃𝑟(𝑡 − 𝑇)
NH NB NM NS ZE PS PM PB PH
𝑃𝑟(𝑡)
NH MS S B MB VB H H H H
NB VS MS S B MB VB H H H
NM T VS MS S B MB VB H H
NS Z T VS MS S B MB VB H
ZE Z Z T VS MS S B MB VB
PS Z Z Z T VS MS S B MB
PM Z Z Z Z T VS MS S B
PB Z Z Z Z Z T VS MS S
PH Z Z Z Z Z Z T VS MS
2.5.4. Inference curved surface of FLREM
Figure 2.16. Inference curved surface of FLREM mechanism
15
2.6. Simulation and evaluation of effectiveness of FLRED mechanism and FLREM
mechanism
Simulation of AQM mechanisms is implemented on NS2 software [40], this software is
most widely used, trusted and recognized by the research community [46] [55] [58].
2.6.1. Setting and simulation of FLRED mechanism and FLREM mechanism
2.6.1.1. Programming for FLRED mechanism and FLREM mechanism
The program for FLRED and FLREM includes files of FLRED.h, FLRED.cc, FLREM.h
and FLREM.cc; presented in Appendix
2.6.1.2. Process of simulation and evaluation of AQM mechanisms
2.6.1.3. Criteria for performance evaluation of AQM mechanisms
2.6.2. Stability evaluation of FLRED mechanism and FLREM mechanism
2.6.2.1. Single receptor network model
Router A Router B
(C1,d1)
(C2,d2) (C3,d3)
N Sources
Destination
N lines
Figure 2.17. Single receptor simulation network model
2.6.2.2. Queue control of FLRED mechanism and FLREM mechanism
The simulation results of the mechanism based on queue length are RED, FEM and FLRED
shown in Figure 2.18 and Figure 2.19, indicating the improved RED mechanism using fuzzy
control as FEM and FLRED which are always able to control the queue more stable than the
traditional RED mechanism thank to the fuzzy controller of the mechanisms controlling queue
based on reference queue that means making the instantaneous fluctuating around the
reference queue (200 packets).
Figure 2.18. Queue control of RED and FLRED
In addition, the graph of Figure 2.19 shows that FLRED mechanism has range (less than
70 packets) smaller than FEM mechanism (more than 100 packets).
16
Figure 2.19. Queue control of FEM and FLRED
Similarly, fuzzy controller (FUZREM, FLREM) are used when simulating REM
mechanism and improved REM mechanism, results in Figure 2.20 and Figure 2.21 show
REM mechanism of queue control are not stable, range of REM queue length is more than
150 packets. In contrast, FUZREM and FLREM mechanisms can maintain the instant queue
length at network nodes rather stably, range of queue length of these two mechanisms is less
than 100 packets.
Figure 2.20. Queue Control of REM and FLREM
The graph of Figure 2.21 shows the comparison of queue control of FUZREM and FLREM
mechanisms. Because FLREM uses Fuzzy Sugeno with 9 bell-shaped functions as fuzzy input
values, the precision is increased and queue range of FLREM is less than 50 packets. This
makes FLREM has queue stability better than FUZREM with range more than 70 packets.
Figure 2.21. Queue control of FUZREM and FLREM
The results of foregoing simulation and analysis show that queue length control efficiency
of mechanisms are better and better when using traditional fuzzy controller and adaptive fuzzy
controller to improve active queue management mechanisms.
2.6.2.3. Responsiveness of FLRED and FLREM mechanisms
Response of queue management mechanisms is based on queue length shown in Figure
17
2.22 and Figure 2.23. It also shows stable levels of queue length of the mechanisms using
fuzzy logic compared to the mechanisms not using fuzzy logic. RED mechanism needs 20
seconds to stabilize the queue while reducing half of passes at the 40th second, the number in
FEM is 10 seconds and FLRED is 6 seconds. In case of increased load on the network, by
increasing the number of connections to 100 at 70 seconds, RED mechanism needs more 10
seconds to stabilize, FEM mechanism needs 5 seconds and FLRED mechanism needs 3
seconds.
Figure 2.22. Responsiveness of RED and FLRED
The Graph of Figure 2.23 shows the quick responsiveness of FEM and FLRED
mechanisms when the network environment changes over time. Accordingly, FLRED
mechanism has response times less than FEM mechanism when load increase as well as load
decrease. In addition, the range of FLRED mechanism is lower than FEM mechanism, in all
the circumstances of load change. This has shown effectiveness when using Fuzzy Sugeno
with the bell-shaped function and adaptable components in FLRED mechanism.
Figure 2.23. Responsiveness of FEM and FLRED
Similarly, Figure 2.24 and Figure 2.25 show responsiveness of the queue management
mechanisms based on queue length and traffic load.
Figure 2.24. Responsiveness of REM and FLREM
18
On the other hand, the Graph of Figure 2.25 shows, the decrease or increase of connection
flow to the network, the recovery time to the steady state at the reference queue length of
FLREM mechanism less than FUZREM mechanism, when load increase as well as load
decrease. In addition, in the case of connection flow change, the range of FLREM (100
packets) is less than FUZREM (over 100 packets).
Figure 2.25. Responsiveness of FUZREM and FLREM
Basing on the results of the simulation settings and graph figures show that responsiveness
of the active queue management mechanisms is accelerated, while the queue management
mechanisms using traditional fuzzy controller and adaptive fuzzy controller in turn are set at
network nodes.
2.6.3. Performance evaluation of FLRED mechanism and FLREM mechanism
2.6.3.1. Multi-receptor network model
Router A
(a Mbps, g ms)
Sources
N lines
Router B Destination
M lines
SendReceive
(a Mbps, g ms)
(a Mbps, g ms)
Figure 2.26. Multi-receptor simulating network model
2.6.3.2. Evaluation of packet loss ratio of FLRED mechanism and FLREM mechanism
Figure 2.27. Packet loss ratio of AQM mechanism
This result is consistent with the working principles of the traditional fuzzy controllers and
19
adaptive fuzzy controllers. With adaptive fuzzy control, in addition to using Fuzzy Sugeno,
there is also an adaptive mechanism to adjust the packet marking probability matching the
network changes.
2.6.3.3. Evaluation of transmission line using level of FLRED and FLREM
Basing on the graph, it is shown that the improved mechanisms (FEM, FUZREM, FLRED
and FLREM) has packet loss ratio lower than the traditional mechanisms (RED and REM).
Figure 2:28. Transmission line using level of AQM mechanism
In all cases, RED mechanism always has the min transmission line using level and FLREM
mechanism always has the max transmission line using level. This result thanks to the
criterion convergence of FLREM mechanism when processing the packets to the network
nodes. Besides, the succession of REM mechanism when considering the influence of the
queue length and packet flow, FLREM mechanism is also improved by adaptive fuzzy
controller, while RED only uses queue length element to calculate the packet marking
probability.
2.7. Conclusion of the Chapter
The congestion control by the active queue management mechanisms at the routers is
essential. In recent years, the scientists have introduced the fuzzy control to the active queue
management mechanisms for these mechanisms operating more efficiently. However, the
improvements using Fuzzy Mamdanis with triangular membership functions to simplify the
calculations, but the control of the system is not smooth and fuzzy systems have been fixed
as of design, so they are not highly adaptive to the system of kinetics, nonlinear and
complexity of TCP/IP network. To overcome this shortcoming, the thesis has developed
adaptive fuzzy controller (AFC) and fuzzy Sugeno with bell-shaped function, and added
adaptive components to adapt to the changeable network conditions.
Basing on the theoretical model, the thesis sets up improved mechanisms of FLRED,
FLREM. The mechanisms of FLRED, FLREM respectively are improvements of RED and
REM mechanisms by adaptive fuzzy controller (AFC). Through the simulation setting
process, it shows the effectiveness of active queue management mechanisms is increased, the
packet loss ratio is reduced, the transmission using level and network stability is better, thanks
to using traditional fuzzy controller and adaptive fuzzy controller in turns for the mechanisms.
However, in order the that the mechanisms improved by adaptive fuzzy controller (AFC)
work more effectively, there should be optimal parameters for the mechanisms. This has set
training needs for adaptive fuzzy controller (AFC) by neural networks. Through the training
process, the system receiving knowledge and updating the parameters to match the change in
network. This issue is discussed in Chapter 3 of the thesis.
20
CHAPTER 3.
INTEGRATED FUZZY REASONING AND NEURAL NETWORKS
TO ENHANCE PERFORMANCE OF ACTIVE QUEUE MANAGEMENT
3.1. Overview of artificial neural network
3.1.1. Processing unit (neuron)
3.1.1.1. Links in neural network
3.1.1.2. Learning process of neural network
3.1.2. Single layer direct transmission neural network
3.1.2.1. Single layer perceptron network
3.1.2.2. Learning process of single layer direct transmission neural network
3.1.3. Multi-layer direct transmission neural network
3.1.3.1. Back propagation algorithm
3.1.3.2. Network training upon back propagation algorithm
3.2. Combining fuzzy control and neural network
3.2.1. Combination foundation
3.2.2. Combined models
3.3. Setting up (FNN) fuzzy neural network model improved by AQM mechanism
The Chapter 2 has presented the construction of adaptive fuzzy controller (AFC) to
improve AQM mechanisms and has brought more effective to the mechanisms. However, in
order that the adaptive fuzzy controller (AFC) is more effective, there must be the optimum
parameters for AFC. Thesis proposed fuzzy neural model, referred to as FNN to solve this
problem.
3.3.1. (FNN) fuzzy neural network model improves AQM mechanism
3.3.1.1. Fuzzy neural network model (FNN)
Yes
Yes
e(t)
No
pk(t)
e(t-T)
Initialization
Initialization
Fuzzy controller AFC
Training with IBP
Object
TCP/IP
Error
ym-y
Minimum
error?Optimize?
y
No
End
Sample data
Delay, T
FNN
e(t), e(t-T), y
Figure 3.6. Fuzzy neural network model (FNN) improves AQM
21
3.3.1.2. Operation of fuzzy neural network (FNN)
Step 1: Adaptive fuzzy controller (AFC) shall calculate the input values of 𝑒(𝑡), 𝑒(𝑡 − 𝑇)
as the deviation of 𝑦 output with 𝑦𝑚reference value and standardized in paragraph [−1,1] thanks to the input coefficients, before introducing into the fuzzy system.
Step 2: AFC conducts fuzzy input values, using fuzzy rules and defuzzification to calculate
probability 𝑝(𝑡). This probability is dynamically adjusted by output coefficient for the net
probability of marking/dropping packets 𝑝𝑘(𝑡).
Step 3: The data at the output of AFC is collected as data sample for training process by
back-propagation algorithm improving IBP. Valid data sample is the ones in the form of
{𝑒(𝑡), 𝑒(𝑡 − 𝑇), 𝑦} updated by T operation cycle of AFC.
Step 4: If the minima error is smaller than or equal to the optimal error (𝐸𝑚𝑎𝑥in IBP), the
system is optimized and ends, opposite FNN trains AFC by IBP to find the optimal parameter
for AFC.
3.3.2. Setting up fuzzy neural network (FNN)
3.3.2.1. Creating fuzzy neural for FUZZY NEURAL NETWORK (FNN)
3.3.2.2. Construction of Fuzzy neural network (FNN)
3.3.2.3. Training fuzzy neural network (FNN)
3.3.2.4. Adjusting membership function parameters of AFC
3.3.3. Improving back-propagation algorithm
3.3.3.1. Standardizing input and output data
3.3.3.2. Adding coefficient of inertia
3.3.3.3. Adjusting learning speed
3.3.3.4. Improved back-propagation algorithm
Step 1: Initializing training, step initializes tolerance a, η and 𝐸𝑚𝑎𝑥
Step 2: Processing learning sample and calculating output values, to perform an iterative
process for the network training in learning form 𝑘, Conveniently spread from input layer to
output layer.
Step 3: Calculating error at 𝐸(𝑡) at output by the formula (3.11) and back propagation from
output to input.
Step 4: Checking error at 𝐸(𝑡) in output, if 𝐸(𝑡) ≤ 𝐸𝑚𝑎𝑥 means model with acceptable
error, Ending the learning course and giving out the final weight. However, checking the
repeatability conditions (𝐸𝑝𝑜𝑐ℎ < 𝐸𝑝𝑜𝑐ℎ𝑚𝑎𝑥) for the next sample.
3.4. Setting up active queue management mechanism of FNNRED
The goal of setting up FNNRED mechanism is to find optimal parameters for FLRED
mechanism built in Chapter 2, by using FNN to train FLRED.
3.4.1. Setting FNNRED mechanism
The simulation program of FNNRED mechanism includes files: FNN.h, FNN.cc, FNN.tcl,
FNNRED.h, FNNRED.cc, FNNRED.tcl. The programs are presented in Appendix A
22
3.4.2. Training FNN in FNNRED
Figure 3.10. Training model for FNNRED
Figure 3.13. Inference surface of
FNNRED after training
3.4.3. Training result of FNN in FNNRED
Figure 3.11. 𝑄𝑒(𝑡) after training
Figure 3.12. Qe (t-T) after training
3.5. Setting up active queue management mechanism of FNNREM
The goal of setting up FNNREM is to find out optimal parameter set for FLREM
mechanism developed in Chapter 2, by using IBP for training.
3.5.1. Setting FNNREM mechanism
Simulation program of FNNREM mechanism includes files: FNN.h, FNN.cc, FNN.tcl,
FNNREM.h, FNNREM.cc, FNNREM.tcl. These files are presented in Appendix A.
3.5.2. Training FNN in FNNREM
Figure 3.14. Training model for FNNREM
Figure 3.17. Inference surface of
FNNREM after training
23
3.5.3. Training result of FNN in FNNREM
Figure 3.15. Membership functions of
𝑃𝑟(𝑡) after training
Figure 3.16. Membership functions of
𝑃𝑟(𝑡 − 𝑇) after training
3.6. Effectiveness evaluation simulation of FNNRED and FNNREM
3.6.1. Stability evaluation of FNNRED and FNNREM
3.6.1.1. Queue control of FNNRED and FNNREM
The Graph of Figure 3.18 shows that FNNRED mechanism has the range (less than 50
packets) smaller the range of FEM mechanism (more than 100 packets). Graph of Figure 3.19
goes on demonstration FNNRED mechanism which is capable of queue control better than
FLRED mechanism, although FLRED has rather small range (less than 70 packets).
Figure 3.18. Queue control of FEM and FNNRED mechanisms
Figure 3.19. Queue control of FLRED and FNNRED mechanisms
Similarly, when simulating the mechanisms to improve REM mechanism using fuzzy
controller (FUZREM, FLREM, FNNREM), results in Figure 3.20 and Figure 3.21 show that
the mechanisms have the rather small range of queue length. Figure 3.20 shows the difference
in the queue range between FNNREM mechanism and FUZREM mechanism and Figure 3.21
shows the difference in the queue between FNNREM mechanism and FLREM mechanism.
24
Figure 3.20. Queue control of FURZEM and FNNREM mechanisms
Figure 3.21. Queue control of FURZEM and FNNREM mechanisms
From the results of foregoing simulation and analysis, it is shown that the queue length
control efficiency of the mechanisms is better and better when using adaptive fuzzy controller,
FNN to improve the active queue management mechanism.
3.6.1.2. Responsiveness of FNNRED and FNNREM
Responsiveness of queue management mechanisms based on queue length is shown in
Figure 3.22 and Figure 3.23. FEM mechanism needs 10 seconds to stabilize the queue while
reducing the flow in half (reduction) in the 40th second, this figure is 6 seconds for FLRED
and 4 seconds for FNNRED. The result is similar at the 70th seconds, increasing the number
of flows to 100 (increasing load), FEM needs 5 seconds for queue stability, FLRED and
FNNRED need 3 seconds. On the other hand, in both cases, causing loading fluctuation of
the network, the range of the queue length of FNNRED is always lower than FEM and
FLRED.
Figure 3.22. Responsiveness of FEM and FNNRED
25
Figure 3.23. Responsiveness of FLRED and FNNRED
Response time and queue range FNNREM mechanism is always minimum, in both cases
of the load decrease and the load increase. This is achieved because FNNREM uses optimal
fuzzy control for training and updating the fuzzy system parameters so that the output of the
system may reach the most desired values.
Figure 3:24. Responsiveness of FUZREM and FNNREM
Figure 3.25. Responsiveness of FLREM and FNNREM
Basing on the results of the simulation settings and graph figures, it is shown that response
time and range of the queue declined as the queue management mechanisms using traditional
fuzzy controller, adaptive fuzzy controller and FNN applied in turns at the network nodes in
turn applied to improve these mechanisms.
3.6.2. Performance evaluation of FNNRED and FNNREM
3.6.2.1. Packet loss ratio evaluation of FNNRED and FNNREM
Figure 3.26 performs data of Table B.5 and Table B.6 of Appendix B, it shows the packet
loss ratio of active queue management mechanisms using fuzzy control. From the graph, it
shows that when the queue length in the router increases, the packet loss ratio of mechanisms
is reduced and when increasing number of connection flows to the router, the packet loss ratio
26
increases.
Figure 3.26. Packet loss ratio of mechanisms using fuzzy control
This proves that the packet loss ratio of AQM mechanisms in simulation depends heavily
on the fuzzy controllers used. From the graph in Figure 3.26, it is found that when improving
in the same traditional mechanism (RED, REM), which mechanism using adaptive fuzzy
control (AFC) will have a lower loss ratio compared to the mechanism using traditional fuzzy
controller, but it has a packet loss ratio higher than the mechanisms using FNN.
3.6.2.2. Transmission line using level evaluation of FNNRED and FNNREM
Figure 3.27. Transmission line using level of mechanism using fuzzy control
Basing on the graph, it shows the partition of mechanisms on the extent of the transmission
line. In both graphs of Figure 3.27, transmission line using level is increasing from group
mechanisms using traditional fuzzy controller (such as FEM, FUZREM), followed by a group
of mechanisms using AFC like (as FLRED, FLREM) to group of mechanisms using FNN
(like FNNRED, FNNREM). This is consistent with the results of theoretical analysis, when
AFC using Fuzzy Sugeno with adjustment mechanism of output parameter K and methods of
determining Gm sample for target values, and FNN is built from AFC by training to get the
value set for the optimized parameter, so that the deviation of the output values of the system
compared to the expected values is minimal.
3.7. Conclusion of the Chapter
This program solves the problem posed at the end of Chapter 2, which is how to get the
best parameter set for adaptive fuzzy control (AFC), and this is also the third goal of the thesis.
To solve this problem, the author has proposed combining fuzzy logic with neural networks
for modeling fuzzy neural network (FNN) for improving the performance of active queue
management mechanisms. Basing on this model, the thesis continues to improve active queue
management mechanisms set up in Chapter 2. The result of the combination is illustrated by
27
the construction of two mechanisms of FNNRED and FNNREM by training fuzzy neural
network (FNN) by improved back-propagation algorithm (IBP) for the two mechanisms,
FLRED and FLREM.
To test the effectiveness of the FNN for FNN, thesis sets up simulation and evaluation
improved mechanisms using traditional fuzzy controller (FEM, FUZREM), the mechanisms
using adaptive fuzzy controller (FLRED, FLREM) and the mechanisms applying FNN
(FNNRED, FNNREM). Simulation setting is performed upon the popular network models
and extensive network models as done in Chapter 2. The simulation results show that: when
improving active queue management mechanisms with traditional fuzzy controller, adaptive
fuzzy controller (AFC) and FNN, the stability and performance of the existing mechanisms
in a better direction.
However, the fuzzy controller in the improved mechanisms still depends on the knowledge
of experts, so the performance of these mechanisms is not really the best. To overcome this
limitation, it is necessary to have knowledge from large data source for the training process.
This means that it requires a memory space and a long implementing time. On the other hand,
using training neural network to find FNN in the available adaptive fuzzy controller, but not
seek for the best fuzzy controller. These problems will be further improved in the thesis’s
development.
CONCLUSIONS AND DEVELOPMENTS
Conclusion of the thesis
Congestion control is an important task over TCP/IP network. Using algorithm only for
the traditional congestion control over TCP/IP network is not enough to meet the quality,
because this is the passive congestion control algorithm in the terminal. Hence, the need to
study the controlling congestion mechanisms in the network nodes to ensure system stability,
to provide better network service quality for users. One of the research plans is to develop
active queue management mechanisms.
The goal of active queue management is to maintain a reasonable packet rejecting
probability to limit congestion while ensuring the quality of the flows and fairness in relations
between the flows when the dynamic status of the network changes. However, active queue
management mechanisms currently still need to be improved to simplify when implementing
and improve intelligence in maintaining the average queue length. Therefore, the thesis
focuses on studying for improving queue management mechanisms at the network nodes,
based on the application of the achievements of computer science in particular of soft
computing field to supplement learning possibilities, smart decision-making capabilities for
queue management system at the network nodes.
The thesis has made some new contributions to improving the active queue management
mechanisms at TCP/IP network nodes in which setting up adaptive fuzzy control (AFC) and
setting up fuzzy neural network (FNN) to figure out the parameter set of FNN for adaptive
fuzzy controller (AFC). These new contributions are as follows:
Analyze, evaluate and layer applications for active queue management mechanisms,
including solutions of applied traditional fuzzy controller to improve typical active queue
management mechanisms to improve congestion control efficiency in TCP/IP network.
Propose adaptive fuzzy control model to improve active queue management
mechanisms. Basing on the theoretical model, the thesis has set up the improved mechanisms
28
of FLRED and FLREM. Simulation setting result has proved the using effectiveness of using
adaptive fuzzy control (AFC) to improve queue management mechanisms.
Recommend the combining model of fuzzy reasoning and neural network to set up FNN
to enhance the effectiveness of active queue management mechanisms. Basing on theoretical
models, the thesis has set up the improved mechanisms of FNNRED, FNNREM. Two
mechanisms are obtained by using fuzzy neural network (FNN) training mechanisms of
FLRED and FLREM. Simulation setting result shows that the performance of the improved
mechanisms when using FNN.
From the results of theoretical research and verification by simulation settings, it shows the
performance of active queue management mechanisms at the network nodes is increasing
when applying the traditional fuzzy controllers, adaptive fuzzy control (AFC) and FNN to
improve these mechanisms.
Thesis’s developing plan
To overcome the issues raised at the end of Chapter 3 of the thesis, we will continue to
improve FNN to provide a better performance for active queue management mechanisms. In
addition, we will consider the possibility of combining the fuzzy logic, neural networks and
other tools of soft computing technique (such as evolutionary computation, probabilistic
reasoning) to set up the new active queue management mechanism.
The search for FNN requires optimal searching technique on large data sources. The
advantage is finding the optimal area. The evolution technique will be a viable option for
combination with neural networks to develop optimal search techniques in the future.
Therefore, we will continue to aim to build FNNE architecture (Fuzzy Neural Network
Evolution), as the development of FNN by adding Evolutional computing tools to find FNN
for improved system of active queue management mechanisms.
In parallel with the evaluation of research results based on the simulation, testing them in
real network environment will be particularly concerned to verify the simulation results and
to look for opportunities to apply research results into practice.
LIST OF PUBLISHED WORKS OF THE THESIS
[CT1]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu (2012) “Performance evaluation of some active queue
management mechanisms based on queue size and loading”, Scientific Journal- Hue University,
Vol. 74A, No. 5, pp 109-119.
[CT2]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2013), “Proposed active queue
management mechanisms on high-speed network environment”, Proceedings of the National
Science Conference VI - FAIR “Fundamental and application information technology research”,
Thua Thien Hue,Viet Nam, pp. 108-115.
[CT3]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2013), “Fuzzy Logic Control
for SFB Active Queue Management Mechanism”, Proceedings of the International
Conference on Context-Aware Systems and Applications (ICCASA), Vol. 128, No. 3, pp. 97-
104.
[CT4]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2014), “Improving control
mechanism at routers in TCP/IP networks”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for
Innovation), ISSN 2409-0026, Vol. 1, pp. 52-66.
[CT5]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2014), “Improvements the control
mechanisms at network node”, Journal of Science ang Technology- Vietnam Academy of Science ang
Technology, Vol. 52, No. 4D, pp 77-92.
29
[CT6]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2014), “Proposed improvements
control mechanism at network node in high-speed network environment”, Proceedings of the
National Science Conference VI - FAIR “Fundamental and application information
technology research”, Thai Nguyen, Viet Nam, pp. 545-556.
[CT7]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2015), “Model Integrating
Fuzzy Argument with Neural Network Enhancing the Performance of Active Queue
Management”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 2409-
0026, vol. 2, issue 4, pp. 12-22.
[CT8]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2015), “Some Improvements
on Active Queue Management Mechanism Based on Adaptive Fuzzy Control”, Scientific
Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 2409-0026, vol. 2, issue 5
[Accepted]