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TCP拥塞控制中主动队列调度算法研究的中期报告
本论文旨在研究TCP拥塞控制中的主动队列调度算法。目前，已完成的工作包括：对TCP协议的基本知识进行了介绍，详细阐述了TCP拥塞控制的问题和挑战；对目前已有的主动队列调度算法进行了系统的综述和分析；提出了基于机器学习的TCP拥塞控制中的动态队列调度算法，并进行了初步的实验验证。
在TCP协议中，由于网络拥塞等原因，传输速度可能会下降，导致数据包在队列中积压，从而产生队列延迟和丢包现象。为了解决网络拥塞问题，TCP拥塞控制采取了一系列机制，如慢启动、拥塞避免、快速重传和快速恢复等方式来调整传输速度和控制拥塞程度。
目前，已有许多主动队列调度算法被提出和应用到TCP拥塞控制中，这些算法包括RED算法、DRR算法、FQ算法、CTCP算法等。这些算法主要通过调整队列容量、带宽分配和级别策略等方式来实现对数据包的调度和选择。
然而，现有的主动队列调度算法难以满足不断增加的网络流量和多样化的网络应用的需求。针对目前的研究现状和问题，本论文提出了一种基于机器学习的TCP拥塞控制中的动态队列调度算法。该算法结合了机器学习的自学习和动态调度的特点，从而可以更好地适应不断变化的网络环境和应用需求，并提高网络的传输效率和质量。初步实验结果表明，该算法能够有效地降低网络延迟和丢包率，进一步提高TCP拥塞控制的性能和效率。
未来，我们将进一步优化和改进该算法，并在更多的网络环境和应用场景中进行实验测试，从而为TCP拥塞控制的研究和应用提供更好的解决方案和支持。