基于神经网络的AQM算法研究的开题报告题目：基于神经网络的AQM算法研究摘要：当前Internet上的拥塞控制算法主要是基于传统的AQM（ActiveQueueManagement）算法，这些算法仅仅依靠路由器中的缓冲区维护队列长度，然后将队列长度用于反馈到网络中的节点，从而控制网络的拥塞。然而，在高速网络中，这种基于缓冲区长度的控制策略已经过时，因为缓冲区的大小可能不足以存储网络的高速数据流。为了解决这个问题，近年来提出了一些新的拥塞控制算法，其中基于神经网络的AQM算法受到了广泛关注。本研究旨在研究基于神经网络的AQM算法，通过对神经网络的训练和优化，来实现更加精准和高效的拥塞控制。关键词：AQM、神经网络、拥塞控制、训练、优化1.研究背景和意义目前，随着人类社会信息化步伐的不断加快，Internet已经成为了人们日常生活中不可或缺的重要组成部分，人们在上网冲浪、购物消费、学习娱乐等众多领域都需要依赖于Internet。随着网络应用的不断增长，网络中的数据流量也在不断增加，网络在高负载情况下容易出现拥塞，从而导致网络性能的下降，甚至会造成网络瘫痪。为了解决网络拥塞问题，人们研究了很多拥塞控制算法，其中AQM算法是最为经典的一种。AQM算法主要是基于路由器中的缓冲区维护队列长度，然后将队列长度用于反馈到网络中的节点，从而控制网络的拥塞。然而，在高速网络中，这种基于缓冲区长度的控制策略已经过时，因为缓冲区的大小可能不足以存储网络的高速数据流，同时也会造成网络传输的不同步问题。为了解决这个问题，近年来提出了一些新的拥塞控制算法，其中基于神经网络的AQM算法受到了广泛关注。基于神经网络的AQM算法通过对神经网络的训练和优化，来实现更加精准和高效的拥塞控制，同时也可以解决传统AQM算法面对高速网络时出现的问题，因此具有很高的研究价值和应用前景。2.研究内容本研究将重点研究基于神经网络的AQM算法，旨在通过对神经网络的训练和优化，来实现更加精准和高效的拥塞控制。具体研究内容如下：（1）研究基于神经网络的AQM算法的理论基础和实现方法，探究神经网络在拥塞控制中的作用和优势。（2）设计并实现基于神经网络的AQM算法系统，包括网络架构和训练优化策略等。（3）通过实验验证基于神经网络的AQM算法的性能和效果，并与传统的AQM算法进行比较和分析。3.研究方法和技术路线（1）理论研究：通过对相关文献的查阅和整理，深入探究基于神经网络的AQM算法的理论基础和实现方法，了解神经网络在拥塞控制中的作用和优势。（2）算法设计：在深入研究基于神经网络的AQM算法的基础上，设计基于神经网络的AQM算法系统，包括网络架构和训练优化策略等。（3）算法实现：使用Python语言实现基于神经网络的AQM算法，并集成到网络模拟平台中进行实验和验证。（4）实验和分析：进行实验验证基于神经网络的AQM算法的性能和效果，并与传统的AQM算法进行比较和分析。4.预期结果和创新点本研究旨在探究基于神经网络的AQM算法，预期结果包括：（1）在理论方面，深入了解基于神经网络的AQM算法的理论基础和实现方法，对神经网络在拥塞控制中的作用和优势有更加深入的理解。(2)在应用方面，设计并实现基于神经网络的AQM算法系统，并在实验中验证其性能和效果。(3)在创新方面，通过对神经网络的优化和训练，实现更加精准和高效的拥塞控制，具有很高的创新点和应用价值。5.参考文献[1]Bi,Y.,&He,Y.(2019).End-to-endcongestioncontrolschemefordatacentertrafficbasedondeepreinforcementlearning.JournalofCommunicationsandNetworks,21(1),74-82.[2]He,Y.,Zhu,D.,Xia,Y.,&Tang,H.(2018).Surveyofdeepreinforcementlearning-basedcongestioncontrol.FrontiersofInformationTechnology&ElectronicEngineering,19(10),1153-1171.[3]Zhang,S.,Cui,S.,Wang,L.,Yang,Y.,&Sui,X.(2019).Adeepreinforcementlearningframeworkforintelligentinternetofvehicles.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,21(4),1591-1601.