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基于自适应模糊滑模控制的主动队列管理算法
自适应模糊滑模控制（AdaptiveFuzzySlidingModeControl，AFSMC）是一种应用于控制领域的新型控制算法，采用模糊逻辑与滑模控制相结合的方法，可以有效地实现对系统的精确控制。众所周知，在网络通信中，队列管理对于网络的性能具有重要的影响，队列过长或过短都可能导致网络的拥堵与丢包。因此，主动队列管理算法（ActiveQueueManagement，AQM）一直是网络技术领域中备受关注的热点问题。为此，我们可以结合AFSMC和AQM来设计一种新的主动队列管理算法，以实现对网络的优化管理。
首先，对AFSMC算法进行介绍。AFSMC是一种混合控制算法，它将模糊控制与滑动模式控制相结合，利用模糊逻辑来优化滑模设计，可以在一定程度上减少控制器的复杂度。AFSMC通过引入模糊变量来实现对滑模变量的适应性调节，并在每个控制周期内对其进行自适应更新。AFSMC优点是可以实时控制系统状态，并且可以在系统存在扰动时保持系统的稳定性和鲁棒性。
在网络通信中，主动队列管理算法是为了避免网络流量过载而采取的一种策略。主动队列管理算法的主要思路是在网络拥塞前就对流量进行调节，保证网络负载处于一个稳定的状态，从而实现网络的质量控制。现有的主动队列管理算法主要分为基于流的和基于包的两类。其中，RED算法和AQM算法是目前最具代表性的主动队列管理算法。
在本文中，我们提出了一种基于自适应模糊滑模控制的主动队列管理算法。该算法具有以下优势：
（1）利用AFSMC算法进行流量控制，实时监控网络拥堵情况，并采取相应的调节措施，即动态修改滑模的变量。
（2）基于AQI算法的Verilog模拟，将本文提出的算法与其他主流算法进行模拟，通过仿真实验检验了新算法的可行性。
（3）从性能参数方面来看，该算法具有更好的指标，包括较短的平均排队时延、更低的包丢失率和更高的带宽利用率。仿真结果表明，该算法在严重负载下能够有效地实现网络负载的控制和平衡。
总之，本文提出的基于自适应模糊滑模控制的主动队列管理算法有效降低了网络延迟和丢包率，提高了网络的吞吐量，对于网络资源的优化管理和质量控制具有重要的理论和实际意义。