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摘要:
For the congestion problems in high-speed networks, a genetic based fuzzy Q-learning flow controller is proposed. Because of the uncertainties and highly time-varying, it is not easy to accurately obtain the complete information for high-speed networks. In this case, the Q-learning, which is independent of mathematic model, and prior-knowledge, has good performance. The fuzzy inference is introduced in order to facilitate generalization in large state space, and the genetic operators are used to obtain the consequent parts of fuzzy rules. Simulation results show that the proposed controller can learn to take the best action to regulate source flow with the features of high throughput and low packet loss ratio, and can avoid the occurrence of congestion effectively.
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文献信息
篇名 A Genetic Based Fuzzy Q-Learning Flow Controller for High-Speed Networks
来源期刊 通讯、网络与系统学国际期刊(英文) 学科 医学
关键词 HIGH-SPEED Network Flow Control FUZZY Q-LEARNING GENETIC OPERATOR
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 84-89
页数 6页 分类号 R73
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研究主题发展历程
节点文献
HIGH-SPEED
Network
Flow
Control
FUZZY
Q-LEARNING
GENETIC
OPERATOR
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通讯、网络与系统学国际期刊(英文)
月刊
1913-3715
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
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763
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