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Type: Artigo de periódico
Title: Esquema de controle adaptativo de tráfego de redes baseado em um algoritmo de predição fuzzy
Author: Vieira, Flávio Henrique Teles
Sousa, Lígia Maria Carvalho
Ling, Lee Luan
Abstract: In this work, we propose an adaptive predictive flow control scheme based on the TSK fuzzy model for congestion control in broadband networks. The proposed control scheme intends to avoid congestion by applying a TSK type model to predict the buffer queue length. For this end, we developed an adaptive training algorithm for the TSK model that was incorporated into the proposed control scheme, achieving low loss rate network performance. Our developed fuzzy predictor consists of a two-step algorithm: an adaptive training stage with covariance resetting and a gradiente-based learning algorithm for refining the previous part of the prediction procedure. An evaluation of the proposed predictor is carried out by using real network traffic traces. As essential part of the proposed congestion control scheme, we derive an analytical expression involving the fuzzy model parameters for the control of the flow rates that minimizes the queueing length variance. Further, a network environment is considered and the congestion control is applied to each node of the analyzed scenery. Simulations are made to compare the performance of the proposed adaptive control algorithm to those of some existing control approaches in literature.
Neste trabalho, propomos um esquema de controle adaptativo de fluxos de tráfego de redes de computadores baseado no modelo fuzzy Takagi-Sugeno (TSK). O esquema de controle proposto evita a ocorrência de congestionamento utilizando o modelo fuzzy TSK para prever adaptativamente o tamanho da fila no buffer nos enlaces. Com o objetivo de ajustar dinamicamente os parâmetros do modelo fuzzy TSK, desenvolvemos um algoritmo de treinamento adaptativo para o mesmo. Os parâmetros das partes de premissa e das partes conseqüentes do modelo são atualizados na primeira etapa do algoritmo de treinamento desenvolvido. Já a segunda etapa consiste de um algoritmo de refinamento dos parâmetros do modelo baseado em gradiente descendente. A eficiência do preditor proposto é avaliada com o uso de traços de tráfego reais em comparação a outros preditores. A partir dos parâmetros do modelo fuzzy TSK, deduzimos uma expressão para a taxa da fonte de tráfego de modo a minimizar a variância do tamanho de fila no buffer e que é parte essencial do nosso esquema de controle. O controle de congestionamento proposto é então aplicado em um cenário de rede composto de vários nós alimentados com fluxos de tráfego real. Comparações realizadas com outros métodos de controle de congestionamento demonstram que o controle de congestionamento proposto provê menores taxas de perdas, assim como a manutenção da taxa de ocupação no buffer abaixo do valor desejado.
Subject: Controle de Fluxos
Predição Adaptativa
Modelagem Fuzzy
Tráfego de Redes
Flow Control
Adaptive Prediction
Fuzzy Modeling
Network Traffic
Editor: Sociedade Brasileira de Automática
Rights: aberto
Identifier DOI: 10.1590/S0103-17592008000300005
Address: http://dx.doi.org/10.1590/S0103-17592008000300005
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-17592008000300005
Date Issue: 1-Sep-2008
Appears in Collections:Artigos e Materiais de Revistas Científicas - Unicamp

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