CN116209005B 一种面向卫星网络环境的拥塞控制方法 (长春理工大学)_第1页
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文档简介

解男男空间和奖励函数设计上均没有考虑动态变化网切换场景和丢包场景种场景对不同拥塞控制方2通过计算上个采样时间间隔中确认的包的个数估计上个采样时间间隔的吞吐步骤二三、根据设定的自动变速式的反比例增加、线性减少动采用平滑吞吐量和softsign函数计算一个值Goodvalue,GoodvaluTransdelay等于当前流的即时RTT减去估计的链路RTT,用于表示网络波动的情况;Retransmit为卫星网络在上个采样时间间步骤二六、根据步骤二四计算的奖励值Reward对上个状态和动作对应的q值依据q_34赖丢包和延迟事件的方法,但BBR会造成重传率居高不下的问题且在大缓存区网络中会有RemyCC和Indigo使用离线机器学习的方法进行对网络进行探索来实现环境和动作的映射;Pcc系列方法通过增减动作来计算效用,以试图逼近网络环境下的最优发送窗口;Mvfst,[0006]本发明为解决现有技术在动作空间和奖励函数设计上均没有考虑动态变化网络5目标;Transdelay等于当前流的即时RTT减去估计的链路RTT,用于表示网络波动的情况;Retransmit为卫星网络在上个采样间[0022]步骤二六、根据步骤二四计算的奖励值Reward对上个状态和动作对应的q值依据6中确认的包的个数来估计上个时间间隔的吞吐7[0053]对于减窗口动作,本发明设计了分梯度的线性减窗口down链路上的绝对值大小数量级可能不同,直接使用吞吐量作为奖励会导致方法出现收敛问题。本发明使用平滑吞吐量和softsign函数来计算一个值Goodvalue用来评估当前吞吐量8标。Transdelay等于当前流的RTT减去估计的链路RTT,用于表示网络波动的情况。Retransmit是网络在上个采样间隔内发[0063]本发明设计了基于网络变化点检测的∈退火机制来提升方法的学习能力和性表示下个状态s'根据当前Q表所能取到的最大的q值,表征对未来奖励的期9

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