作者：张雁冰; 杭大明; 马正新; 曹志刚拥塞控制主动队列管理再励学习
摘要：从最优决策的角度出发,将人工智能中的再励学习方法引入主动队列管理的研究中,提出了一种基于再励学习的主动队列管理算法RLGD(reinforcement learning gradient-descent).RLGD以速率匹配和队列稳定为优化目标,根据网络状态自适应地调节更新步长,使得队列长度能够很快收敛到目标值,并且抖动很小.此外,RLGD不需要知道源端的速率调整算法,因而具有很好的可扩展性.通过不同网络环境下的仿真显示,RLGD与REM,PI等AQM算法相比,具有更好的性能和鲁棒性.
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