Mô hình kết hợp logic mờ và giải thuật di truyền cho bài toán quán lý hàng đợi tích cực trên mạng TCP/IP

Mục đích của bài toán này là căn cứ vào tình trạng hiện tại của hàng đợi hoặc/và tốc độ của các nguồn lưu lượng đến để đưa ra cơ chế ch ộng loại bỏ gói tin của các luồng lưu lượng đến t

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

NGUYỄN PHƯƠNG HUY

MÔ HÌNH KẾT HỢP LOGIC MỜ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN

CHO BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC

TRÊN MẠNG TCP/IP

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

Hà Nội – Năm 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

NGUYỄN PHƯƠNG HUY

MÔ HÌNH KẾT HỢP LOGIC MỜ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN

CHO BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC

i

1 LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan: Luận án “Mô hình kết hợp logic mờ và giải thuật di truyền cho bài toán quản lý hàng đợi tích cực trên mạng TCP/IP” là công trình nghiên cứu

của riêng tôi

Các số liệu trong luận án được sử dụng là trung thực, một phần đã được công bố trên các tạp chí khoa học chuyên ngành với sự đồng ý và cho phép của các đồng tác giả Phần còn lại chưa được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Hà nội, ngày 14 tháng 1 năm 2014

Tác giả luận án

Nguyễn Phương Huy

và động viên giúp tôi vượt qua mọi khó khăn để hoàn thành tốt công việc nghiên cứu của mình

Tôi biết ơn những người thân trong gia đình đã luôn bên tôi, quan tâm, động viên, tạo điều kiện thuận lợi nhất để tôi có thể hoàn thành bản luận án

Hà nội, ngày 14 tháng 01 năm 2014

Tác giả luận án

Nguyễn Phương Huy

iii

3 MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT viii

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ xi

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU xiv

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TRÊN MẠNG TCP/IP… 7

1.1 Giới thiệu chương 7

1.2 Mạng TCP/IP và bài toán điều khiển tắc nghẽn 7

1.2.1 Truyền số liệu trên mạng TCP/IP 7

1.2.2 Các giải thuật điều khiển tắc nghẽn theo giao thức TCP 8

1.2.2.1 Giao thức TCP 8

1.2.2.2 Một số thuật ngữ 9

1.2.2.3 Các giải thuật tránh tắc nghẽn trên mạng TCP/IP 10

1.3 Quản lý hàng đợi theo phương pháp truyền thống (thụ động) 12

1.4 Quản lý hàng đợi tích cực 12

1.4.1 Khái niệm quản lý hàng đợi tích cực 12

1.4.2 Phân loại các phương pháp quản lý hàng đợi tích cực 13

1.5 Hiện trạng nghiên cứu và các phương pháp tiếp cận bài toán AQM trong các nghiên cứu trước đây .14

1.5.1 Các phương pháp AQM dựa trên chiều dài hàng đợi 14

1.5.1.1 Phương pháp thông báo tắc nghẽn rõ ECN 14

1.5.1.2 Cơ chế hủy bỏ sớm ngẫu nhiên RED 15

1.5.1.3 Cơ chế huỷ bỏ sớm ngẫu nhiên theo trọng số WRED 16

1.5.1.4 Giải thuật loại bỏ ngẫu nhiên sớm thích nghi 17

1.5.1.5 Giải thuật loại bỏ ngẫu nhiên sớm động - Dynamic RED 18

iv

1.5.1.6 Giải thuật loại bỏ ngẫu nhiên sớm ổn định hóa 18

1.5.1.7 Phát hiện sớm ngẫu nhiên cân bằng FRED 19

1.5.2 Quản lý hàng đợi tích cực dựa trên tốc độ lưu lượng đến 20

1.5.2.1 Giải thuật BLUE 21

1.5.2.2 Giải thuật SFB 21

1.5.2.3 Giải thuật phát hiện sớm dựa trên cân bằng chọn lọc SFED 22

1.5.2.4 Giải thuật hàng đợi ảo thích nghi AVQ 23

1.5.2.5 Giải thuật hàng đợi ảo thích nghi nâng cao 24

1.5.2.6 Giải thuật Yellow 24

1.5.2.7 Bộ điều khiển tích phân tỷ lệ (Proportional Integral-PI) 24

1.5.3 Các giải thuật AQM dựa trên sự kết hợp giữa độ dài hàng đợi và kiểm soát lưu lượng đến 25

1.5.3.1 Đánh dấu ngẫu nhiên theo hàm mũ (REM) 25

1.5.3.2 Giải thuật bộ đệm ảo ổn định hóa (SVB) 26

1.5.3.3 Giải thuật AQM dựa trên hàng đợi và trạng thái tải 27

1.5.3.4 Giải thuật Raq 27

1.5.4 Một số giải thuật AQM ứng dụng logic mờ 27

1.6 Một số vấn đề lớn còn tồn tại đối với bài toán AQM 29

1.7 Lựa chọn phương pháp tiếp cận bài toán trong luận án 31

1.8 Tổng kết chương 32

CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH KẾT HỢP DI TRUYỀN MỜ VÀ ỨNG DỤNG 33

2.1 Giới thiệu chương 33

2.2 Tổng quan về tính toán mềm 33

2.3 Cơ sở toán học của logic mờ 34

2.3.1 Tập mờ 34

2.3.2 Các phép toán trên tập mờ 35

2.3.3 Luật nếu –thì mờ 37

2.3.4 Suy diễn mờ 38

2.3.5 Một số mô hình suy luận mờ 41

2.4 Giải thuật di truyền 43

v

2.4.1 Giới thiệu 43

2.4.2 Các bước quan trọng trong việc áp dụng giải thuật di truyền 44

2.4.3 Các phép toán của giải thuật SGA 45

2.4.4 Cơ sở toán học của GA 46

2.4.4.1 Các khái niệm và ký hiệu 46

2.4.4.2 Định lý giản đồ 46

2.4.5 Đề xuất giải thuật di truyền cải tiến MGA 48

2.4.5.1 Mã hoá 49

2.4.5.2 Hàm thích nghi 50

2.4.5.3 Lai tạo 51

2.4.5.4 Đột biến 51

2.4.5.5 Đánh giá 52

2.5 Hiện trạng nghiên cứu các phương pháp kết hợp GA với FL 53

2.5.1 Nền tảng của việc kết hợp 53

2.5.2 Phân loại kỹ thuật kết hợp 54

2.6 Đề xuất mô hình kết hợp di truyền mờ cho các bài toán AQM 56

2.6.1 Hệ điều khiển di truyền mờ cho bài toán AQM 56

2.6.2 Xây dựng bộ điều khiển mờ cho bài toán AQM 57

2.6.3 Chỉnh định bộ điều khiển mờ cho bài toán AQM bằng MGA 59

2.7 Tổng kết chương 61

CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH DI TRUYỀN MỜ CHO BÀI TOÁN CẢI TIẾN GIẢI THUẬT RED_AQM 63

3.1 Giới thiệu chương 63

3.2 Xây dựng hệ mờ cho bài toán RED_AQM 64

3.2.1 Xác định các yếu tố đầu vào và ra của bộ điều khiển mờ AQM 64

3.2.2 Tạo mức độ các hàm liên thuộc mờ cho mỗi đầu vào và đầu ra 66

3.2.2.1 Mô tả các biến ngôn ngữ 66

3.2.2.2 Lựa chọn hàm liên thuộc 67

3.2.3 Xây dựng các cơ sở quy tắc suy diễn mờ mà hệ thống sẽ hoạt động theo 68

3.2.4 Quyết định các hành động sẽ được thực hiện cho mỗi luật 70

vi

3.2.5 Kết hợp các luật và giải mờ hóa để thu được đầu ra .70

3.2.6 Ví dụ minh họa tính toán đầu ra điều khiển 72

3.3 Giải thuật di truyền mờ cho AQM 73

3.3.1 Sơ đồ hệ thống di truyền mờ RED – AQM 73

3.3.2 Cài đặt các phép toán di truyền 73

3.3.3 Xây dựng phần mềm mô phỏng 75

3.4 Đánh giá tính ổn định của các giải thuật AQM trên mạng TCP/IP 80

3.4.1 Mô hình động học lưu lượng về hành vi của TCP 80

3.4.2 Hệ thống điều khiển AQM 81

3.4.3 Phân tích sự ổn định của giải thuật AQM 83

3.4.4 Ổn định hóa luật điều khiển AQM 85

3.4.5 Kiểm chứng tính ổn định của giải thuật AQM qua mô phỏng Matlab 85

3.5 Đánh giá hoạt động của giải thuật FUZZGA 89

3.6 Tổng kết chương 95

CHƯƠNG 4 MÔ HÌNH DI TRUYỀN MỜ CHO BÀI TOÁN CẢI TIẾN GIẢI THUẬT REM_AQM 97

4.1 Giới thiệu chương 97

4.2 Nhắc lại giải thuật REM 97

4.3 Hệ mờ cho bài toán cải tiến giải thuật REM 98

4.4 Giải thuật di truyền cải tiến MGA cho chỉnh định hệ mờ REM 101

4.5 Mô phỏng đánh giá giải thuật FGREM trên mạng đơn tắc nghẽn 106

4.5.1 Lựa chọn các tham số mô phỏng 106

4.5.2 Kích thước hàng đợi của các phương pháp AQM 107

4.5.3 Tốc độ đáp ứng của các phương pháp AQM 110

4.5.4 Ảnh hưởng của trễ đến các phương pháp AQM 111

4.5.5 Ảnh hưởng của thông số tải đến các phương pháp AQM 113

4.6 Mô phỏng và đánh giá giải thuật FGREM với mạng đa tắc nghẽn 114

4.6.1 Cấu trúc mạng mô phỏng 114

4.6.2 Ảnh hưởng của lưu lượng tải và tốc độ đáp ứng 115

4.6.3 Ảnh hưởng của trễ đến các phương pháp AQM 119

vii

4.7 Tổng kết chương 120

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 122

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 124

TÀI LIỆU THAM KHẢO 125

PHỤ LỤC A 131

PHỤ LỤC B 132

4

viii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

AIMD Additive– Increase Multiplicative-

AQM Active Queue Management Quản lý hàng đợi tích cực

ARED Adaptive Random Early Detection Phát hiện sớm ngẫu nhiên

thích nghi

AVQ Adaptive Virtual Queue Giải thuật hàng đợi ảo thích

nghi

DRED Dynamic Random Early Detection Giải thuật loại bỏ ngẫu nhiên

sớm động

EAVQ Enhanced Adaptive Virtual Queue Giải thuật hàng đợi ảo thích

nghi nâng cao ECN Explicit Congestion Notification Thông báo tắc nghẽn rõ ràng

FGREM Fuzzy Genetic Random Exponential

ix

FLC Fuzzy Logic Controller Bộ điều khiển logic mờ

FRED Fairness Random Early Discard Loại bỏ sớm ngẫu nhiên cân

bằng

MGA Modified Genetic Algorithm Giải thuật di truyền cải tiến MPD Mark Probability Denominator Mẫu số xác suất đánh dấu

Network Simulator 2

PI Proportional Integral Bộ điều khiển tích phân tỷ lệ

REM Random Exponential Marking Đánh dấu ngẫu nhiên theo

hàm mũ

của gói tin

SFED Selective Fair Early Detection Phát hiện sớm dựa trên cân

bằng chọn lọc SGA Simple Genetic Algorithm Giải thuật di truyền đơn giản

x

SRED Stabilized Random Early Discard Phương pháp loại bỏ ngẫu

nhiên sớm ổn định hóa SVB Stabilized Virtual Buffer Bộ đệm ảo ổn định hóa

TCP Transport Control Protocol Giao thức điều khiển truyền

tải

xi

Hình 1.1 Kiến trúc mạng đơn giản 7

Hình 1.2 Hiện tượng Time out 9

Hình 1.3 Nguyên lý cửa sổ tắc nghẽn 10

Hình 1.4 Nguyên lý của việc lặp lại ba bản tin báo nhận 10

Hình 1.5 Thuật toán khởi đầu chậm, truyền lại nhanh và khôi phục nhanh [55] 11

Hình 1.6 Phân loại các phương pháp quản lý hàng đợi tích cực [64] 14

Hình 1.7 Giải thuật RED truyền thống [19] 15

Hình 1.8 Giải thuật RED với “gentle option” 16

Hình 1.9 Cơ chế loại bỏ gói tin của WRED [62] 17

Hình 1.10 Ví dụ về SFB[64] 22

Hình 1.11 Thực hiện bộ điều khiển PI [12],[13] 25

Hình 2.1 Các kỹ thuật tính toán mềm hình thành nên tính toán thông minh 33

Hình 2.2 Một số dạng hàm liên thuộc cơ bản 35

Hình 2.3 Hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ T(tuổi) 37

Hình 2.4 Mô hình suy luận mờ với một luật-một tiền đề 39

Hình 2.5 Mô hình suy luận mờ một luật-nhiều tiền đề 40

Hình 2.6 Mô hình suy luận mờ hai luật hai tiền đề 40

Hình 2.7 Mô hình suy diễn mờ Mamdani 42

Hình 2.8 Mô hình mờ Sugeno 42

Hình 2.9 Mô hình suy luận mờ Tsukamoto 43

Hình 2.10 Cấu trúc MGA tổng quát 49

Hình 2.11 Quá trình lai tạo 51

Hình 2.12 Hoạt động của giải thuật MGA và SGA 52

Hình 2.13 Sử dụng GA để cải tiến hiệu suất hệ thống Mờ 54

Hình 2.14 Kiến trúc của hệ thống điều khiển tự động giải thuật di truyền 55

Hình 2.15 Mô hình chỉnh định mô hình mờ bằng MGA 56

Hình 2.16 Cấu trúc hệ suy luận mờ tổng quát tổng quát [37] 58

Hình 2.17 Ví dụ minh họa ảnh hưởng của lai tạo đến dạng hàm liên thuộc [66] 60

xii

Hình 2.18 Ví dụ minh họa ảnh hưởng của đột biến đến dạng hàm liên thuộc [66] 61

Hình 3.1 Mô hình hệ thống điều khiển mờ cho AQM 65

Hình 3.2 Các đầu vào bộ điều khiển mờ 68

Hình 3.3 Đầu ra bộ điều khiển mờ 68

Hình 3.4 Mặt suy diễn của bộ điều khiển mờ 70

Hình 3.5 Hệ luật của bộ điều khiển mờ 71

Hình 3.6 Ví dụ minh họa tính toán đầu ra điều khiển[9] 72

Hình 3.7 Sơ đồ hệ thống điều khiển AQM tổng quát 73

Hình 3.8 Một nhiễm sắc thể cho chuỗi mã hoá 74

Hình 3.9 Hệ mờ, được xây dựng từ hệ luật trước khi dùng MGA 79

Hình 3.10 Hệ mờ sau khi đã chỉnh các biến đầu vào và ra (dùng MGA) 80

Hình 3.11 Mô hình hệ thống mạng TCP/IP 81

Hình 3.12 Mô hình phân tách tuyến tính cho bài toán AQM [13] 83

Hình 3.13 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển AQM tuyến tính [13] 84

Hình 3.14 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển phản hồi AQM [13] 84

Hình 3.15 Biểu diễn nút cổ chai từ A sang B 85

Hình 3.16 Gói dữ liệu đầu ra tiệm cận vói gói dữ liệu yêu cầu TQL=200 88

Hình 3.17 Tín hiệu điều khiên mờ và tín hiệu sai số 88

Hình 3.18 Gói tín hiệu đầu ra bám tín hiệu yêu cầu (dùng MGA) 89

Hình 3.19 Tín hiệu điều khiển và tín hiệu sai số (dùng MGA) 89

Hình 3.20 Tình trạng hàng đợi đối với luật điều khiển mờ cho RED và FUZZGA 90 Hình 3.21 Tỉ lệ mất gói của RED và FUZZGA-AQM 91

Hình 3.22 Hiệu suất quản lí hàng đợi của RED và FUZZGA 91

Hình 3.23 Cấu hình mạng cho mô phỏng [21] 93

Hình 3.24 Tình trạng hàng đợi của FPI và PI [21] 94

Hình 3.25 Tình trạng hàng đợi của FUZZGA và PI 94

Hình 4.1 Hệ mờ cho bài toán REM AQM 98

Hình 4.2 Các hàm liên thuộc cho đầu vào mờ P kT r( ) 100

Hình 4.3 Các hàm liên thuộc cho đầu vào mờ P kT r( T) 100

Hình 4.4 Mặt suy diễn thể hiện các luật suy luận mờ 101

xiii

Hình 4.5 Giá trị các hàm liên thuộc đầu vào P kT r( )sau khi luyện mạng 105

Hình 4.6 Giá trị các hàm liên thuộc đầu vào P kT r( T)sau khi luyện mạng 105

Hình 4.7 Mặt suy diễn thể hiện các luật suy luận mờ sau khi luyện mạng 105

Hình 4.8 Cấu trúc mạng đơn tắc nghẽn cho mô phỏng 107

Hình 4.9 Kích thước hàng đợi của các phương pháp AQM 108

Hình 4.10 Kích thước hàng đợi của các phương pháp AQM khi lưu lượng thay đổi 110

Hình 4.11 Kích thước hàng đợi của các phương pháp AQM khi RTT=120 ms 112

Hình 4.12 Hiệu suất sử dụng tuyến theo trễ hàng đợi trung bình của phương pháp AQM 113

Hình 4.13 Hiệu suất sử dụng tuyến theo biến thiên độ trễ của phương pháp AQM 113 Hình 4.14 Tỷ lệ mất gói của các phương pháp AQM theo thông số tải 114

Hình 4.15 Hiệu suất sử dụng tuyến so với trễ khi thông số tải thay đổi 114

Hình 4.16 Cấu trúc mạng đa tắc nghẽn 115

Hình 4.17 Kích thước hàng đợi của các phương pháp AQM khi N=800 luồng 116

Hình 4.18 Tỷ lệ mất gói của các giải thuật AQM khi lưu lượng tải từ 250-800 117

Hình 4.19 Hiệu suất sử dụng tuyến so với trễ trung bình và biến thiên độ trễ khi tăng lưu lượng từ 250-800 118

Hình 4.20 Tỷ lệ mất gói, trễ và biến thiên trễ khi RTT=200 ms 118

Hình 4.21 Kích thước hàng đợi của các phương pháp AQM khi RTT=200 ms 119

7

xiv

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Tổng kết một số phương pháp AQM sử dụng logic mờ 28

Bảng 2.1.So sánh đặc điểm giữa FL và GA (-:Yếu, V:Mạnh) 53

Bảng 2.2.Phân loại việc kết hợp giữa các hệ thống Di truyền và Mờ [41] 54

Bảng 3.1 Cơ sở luật – các luật ngôn ngữ [9] 68

Bảng 3.2 Một số thủ tục chính được khai báo trong mga.h 76

Bảng 3.3 Một số thủ tục chính được khai báo trong mga.cc 77

Bảng 3.4 Một số thủ tục chính được khai báo trong fuzzga.h 77

Bảng 3.5 Một số thủ tục chính được khai báo trong fuzzga.cc 78

Bảng 3.6 Kết quả đo lường các tham số của mạng với hai thuật toán AQM 90

Bảng 3.7 Một số đặc điểm của hai thuật toán FUZZGA và FPI 92

Bảng 3.8 Kết quả đo lường các tham số của mạng với FUZZGA và PI 95

Bảng 4.1: Các tham số của REM 98

Bảng 4.2 Hệ luật mờ cho bài toán REM AQM [24] 101

Bảng 4.3 Các giá trị tham số điều khiển của các phương pháp AQM 106

8 MỞ ĐẦU

1 Tính khoa học và cấp thiết của luận án

Sự bùng nổ nhu cầu thông tin của khách hàng viễn thông cùng với xu hướng hội nhập

trên một nền mạng chung duy nhất đã và đang đặt ra những thách thức to lớn cho mạng viễn

thông hiện tại Khách hàng viễn thông ngày càng đòi hỏi sự đa dạng về số lượng dịch vụ

cũng như sự hoàn thiện trong chất lượng dịch vụ Do đó, trên mạng lõi, các bài toán quản lý

mạng viễn thông như định tuyến, quản lý tài nguyên, quản lý chất lượng, điều khiển lưu

lượng mạng…cho các loại hình dịch vụ khác nhau cũng cần phải được đáp ứng một cách tức

thời, đồng bộ, hiệu quả và thông minh

Một trong các bài toán kể trên chính là quản lý hàng đợi tích cực (Active Queue

Management – AQM) tại các bộ định tuyến trên mạng TCP/IP Mục đích của bài toán này là

căn cứ vào tình trạng hiện tại của hàng đợi hoặc/và tốc độ của các nguồn lưu lượng đến để

đưa ra cơ chế ch ộng loại bỏ gói tin của các luồng lưu lượng đến theo một cách thức phù

hợp sao cho luôn duy trì chiều dài trung bình (hoặc tức thời) c a hàng ợi ở một mức ặt

trước phù hợp Việc ổn định chiều dài của hàng đợi sẽ làm cho một số thông số hoạt động

của mạng TCP/IP như tỷ lệ mất gói, hiệu suất sử dụng tuyến, trễ trung bình và biến thiên độ

trễ dao động trong một phạm vi hợp lý Điều này sẽ vừa đảm bảo không gây tắc nghẽn trên

mạng, vừa tạo điều kiện cung cấp và duy trì một cách tốt nhất chất lượng dịch vụ (Quality of

Service –QoS) của các luồng lưu lượng đến khác nhau [5],[51]

Để giải quyết bài toán AQM, ba phương pháp truyền thống được biết đến là quản lý

hàng đợi dựa trên chiều dài hàng đợi (đại diện tiêu biểu là giải thuật loại bỏ gói ngẫu nhiên

sớm - Random Early Discard - RED), quản lý hàng đợi dựa trên tốc độ lưu lượng đến (mà

đại diện là giải thuật Blue) và quản lý hàng đợi dựa trên sự kết hợp cả chiều dài và tốc độ

lưu lượng đến (điển hình là giải thuật đánh dấu ngẫu nhiên theo hàm mũ - Random

Exponential Marking - REM) [64]

Gần đây, nhằm nâng cao hiệu quả của bài toán AQM, ngoài ba thuật toán tiêu biểu kể

trên, đã có rất nhiều phương pháp khác được công bố [51],[59], [64] Các công trình này

xoay quanh việc sửa đổi RED, Blue, REM hoặc kết hợp các phương pháp Các kết quả thu

được đã phần nào đáp ứng được yêu cầu của bài toán AQM Tuy nhiên, các phương pháp

này vẫn cần được cải tiến sao cho vừa đơn giản hóa khi thực hiện, vừa nâng cao tính thông

minh trong việc duy trì độ dài hàng đợi trung bình trong điều kiện động học của mạng luôn

thay đổi, vừa đảm bảo tính công bằng trong việc loại bỏ gói đối với các luồng lưu lượng đến Các nhược điểm cố hữu trên của các bài toán AQM truyền thống sẽ được khắc phục khi

áp dụng các thành tựu đạt được của l nh vực khoa học máy tính mà cụ thể là trí tuệ nhân tạo

nhằm bổ sung khả năng học, khả năng ra quyết định thông minh của hệ thống Đặc biệt trong các bài toán phức tạp, khi thiếu dữ liệu đầu vào cho quá trình ra quyết định

Trong l nh vực khoa học máy tính, kỹ thuật tính toán mềm (Soft computing - SC) với

mục tiêu giải quyết các bài toán xấp xỉ, gần đúng đang là một xu hướng mới, bước đầu đem lại một số thành tựu nổi bật Kỹ thuật SC cho ph p một bài toán cụ thể sẽ được khai thác với

mục tiêu sao cho hệ thống dễ thiết kế, giá thành thấp nhưng vẫn ảm bảo tính úng ắn và

thông minh trong quá trình thực hiện với một ngưỡng chấp nhận sai số Về cơ bản, mô hình

mẫu cho kỹ thuật tính toán mềm là tư duy con người Nó khai thác khả năng đặc biệt trong

tư duy của con người khi giải quyết hiệu quả các vấn đề trong những môi trường không chắc chắn và không chính xác, dựa trên những phương pháp tính toán và lập luận logic truyền thống [30],[37]

Kỹ thuật tính toán mềm không phải là phương pháp đơn lẻ Nó là sự kết hợp qua lại của nhiều phương pháp trong đó 2 công cụ quan trọng nhất phải kể đến là: Giải thuật di truyền

(Genetic Algorithm - GA) và logic mờ (Fuzzy logic - FL) Trong đó GA là phương pháp tìm

kiếm giúp cho việc giải các bài toán tối ưu còn FL tập trung vào việc xử lý các tính toán

gần úng và không chính xác Các phương pháp này sẽ hỗ trợ và bổ sung cho nhau thay vì

cạnh tranh nhau Chính vì vậy, việc xây dựng nên các mô hình tính toán có sự kết hợp qua lại của hai phương pháp nêu trên nhằm phát huy ưu điểm, khắc phục nhược điểm của các phương pháp đơn lẻ trong một số ứng dụng thực tế được rất nhiều các nhà khoa học trong và ngoài nước quan tâm

Các cơ sở lý luận trên cho thấy rõ khả năng ứng dụng của các mô hình tính toán có sự kết hợp các thành phần của SC như GA, FL cho các bài toán viễn thông phức tạp nói chung cũng như bài toán AQM nói riêng Căn cứ vào các tập mẫu vào/ra đã được thống kê, mô

hình tính toán kết hợp này sẽ tự ộng tìm ra các quy luật, các tham số ặc trưng cơ bản của

các hệ thống trong thời gian hoạt động Kết quả thu được này sẽ giúp chỉnh định lại cấu trúc cũng như thông số hoạt động của hệ thống sao cho phù hợp nhất (thể hiện ở sai số giữa đầu

ra lý thuyết và thực tế là chấp nhận được)

Trên thực tế, đã có rất nhiều công trình được công bố trong đó sử dụng mô hình kết hợp

GA và FL cho các bài toán ra quyết định Tuy nhiên, các công trình này vẫn sử dụng giải

thuật di truyền đơn giản (Simple Genetic Algorithm - SGA) được đề xuất bởi Holland [22]

Giải thuật SGA vẫn cần được cải tiến nhằm giảm thiểu hơn nữa thời gian tính toán sao cho

có thể phù hợp với các ứng dụng thực tế

Xuất phát từ phân tích trên, luận án đưa ra mô hình kết hợp giải thuật di truyền cải tiến

(Modified Genetic Algorithm – MGA) với FL Mô hình kết hợp này sẽ được áp dụng để giải

quyết hai bài toán AQM nhằm chứng minh khả năng áp dụng ý tưởng của tính toán mềm trong các bài toán viễn thông trong thực tế sao cho vừa đơn giản trong thiết kế trong khi vẫn duy trì được tính hiệu quả Cụ thể là trong bối cảnh động học của mạng TCP/IP thay đổi (số

lượng nguồn TCP ra/vào mạng liên tục, trễ truyền dẫn thay đổi), mô hình kết hợp được đề

xuất sẽ đưa ra quyết định loại bỏ gói tin một cách thông minh (dựa trên việc học về hoạt

động của hệ thống thông qua các tập mẫu vào ra) nhằm duy trì ổn định chiều dài của hàng đợi ở một mức đặt trước (TQL) phù hợp và từ đó gián tiếp giữ cho một số tham số của mạng TCP như tỷ lệ mất gói, hiệu suất sử dụng tuyến, trễ trung bình, biến thiên độ trễ ở một giá trị tốt hơn so với các phương pháp AQM truyền thống trong cả hai trường hợp mạng đơn tắc nghẽn và đa tắc nghẽn

Kết quả nghiên cứu này sẽ củng cố hướng phát triển tiếp trong tương lai trong việc cung cấp các công cụ cho ph p ph p giải quyết phần lớn các bài toán phức tạp trong thực tế của ngành viễn thông nói chung cũng như các l nh vực khoa học kỹ thuật hay đời sống xã hội khác

2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Ngoài hai công cụ là FL và GA, SC còn bao gồm rất nhiều công cụ hữu ích khác như mạng nơron, máy học sử dụng vectơ hỗ trợ, thuật toán tối ưu bầy đàn…[30][37] Các công

cụ này có thể được khai thác một cách riêng rẽ hoặc kết hợp lẫn nhau nhằm đạt được hiệu quả hoạt động tốt hơn Chính vì vậy, hoàn toàn có thể chứng minh hiệu quả việc kết hợp MGA hay FL với các công cụ khác của tính toán mềm trong rất nhiều bài toán l nh vực viễn thông Tuy nhiên, do hạn chế về mặt thời gian, luận án chỉ tập trung vào bài toán kết hợp MGA và FL trong hệ di truyền mờ ứng dụng cho cải tiến hoạt động của giải thuật RED cũng như cải tiến hoạt động của giải thuật REM

Việc lựa chọn phương thức kết hợp MGA và FL trong luận án nhằm làm giảm thời gian hoạt động của hệ thống trong khi vẫn đạt được độ chính xác nhất định Để giảm thời gian hoạt động thì hệ ra quyết định phải đơn giản, do đó hệ suy luận mờ được lựa chọn áp dụng trong bài toán AQM đề xuất Tuy nhiên, hệ thống hoạt động càng chính xác đồng ngh a với yêu cầu sai số hoạt động của hệ thống càng nhỏ Do vậy, cần thiết phải có sự hỗ trợ của giải thuật tìm cực trị toàn cục trong quá trình tối thiểu hóa sai số Đây chính là ưu điểm nổi bật nhất của GA Chính vì vậy, hướng tiếp cận của luận án sẽ là sử dụng GA để chỉnh định hệ

FL sao cho đạt được độ chính xác mong muốn Tuy nhiên, như đã đề cập ở trên, nhằm rút ngắn hơn nữa thời gian hội tụ, luận án cũng đưa ra một số thay đổi trong giải thuật di truyền

đơn giản SGA thành giải thuật di truyền cải tiến MGA và lấy đó làm trung tâm của sự kết

hợp Luận án sẽ chứng minh giải thuật MGA sẽ cho thời gian hội tụ nhanh hơn SGA

Bài toán xây dựng mô hình di truyền mờ nhằm cải tiến các giải thuật AQM có vai trò đặc biệt quan trọng trong xu thế hội nhập các dịch vụ viễn thông trên nền mạng TCP/IP nhằm quản lý các luồng lưu lượng khác nhau sao cho vừa đảm bảo QoS vừa hạn chế hiện tượng tắc nghẽn Trong mô hình này, FL hỗ trợ cho quá trình ra quyết định, MGA thực hiện việc chỉnh tham số của hàm liên thuộc mờ vào ra Mô hình này sẽ được chứng minh là ổn định và cho kết quả tốt hơn khi sử dụng các phương pháp AQM kinh điển Bằng phân tích

toán học kết hợp với công cụ mô phỏng trên hai bài toán AQM, luận án cho thấy khả năng ứng dụng các công cụ của SC cho bài toán hỗ trợ ra quyết định với sự dung hòa các yêu cầu

là tính đơn giản trong thiết kế, độ chính xác và thời gian thực hiện

3 Mục tiêu của luận án

Mục tiêu của luận án là chứng minh khả năng ứng dụng các mô hình tính toán có sử dụng kết hợp hai công cụ quan trọng của tính toán mềm như GA, FL cho bài toán AQM trên mạng TCP/IP

Mục đích cụ thể của luận án là sử dụng mô hình kết hợp di truyền mờ nhằm giải quyết hai bài toán AQM khác nhau:

- Kết hợp MGA với FL ứng dụng cho bài toán AQM dựa trên chiều dài hàng đợi (cải tiến thuật toán RED)

- Kết hợp MGA và FL ứng dụng cho bài toán AQM dựa trên sự kết hợp chiều dài hàng đợi và tốc độ lưu lượng đến (cải tiến thuật toán REM)

Phương pháp sử dụng mô hình kết hợp kể trên sẽ được chứng minh là ổn định thông qua

mô phỏng trên phần mềm hỗ trợ chuyên dụng Matlab Ngoài ra, thông qua mô phỏng bằng phần mềm NS2, phương pháp mới này cũng được so sánh với các phương pháp truyền thống trên cùng một cấu hình mạng (từ đơn giản đến phức tạp) ở các tiêu chí ảnh hưởng đến hoạt động của mạng TCP/IP như tỷ lệ mất gói, hiệu suất sử dụng tuyến, trễ và biến thiên độ trễ nhằm chứng minh rõ hiệu quả thực hiện

4 Phương pháp luận nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu trong luận án được kết hợp logic giữa phân tích lý thuyết với tiến hành mô phỏng kiểm chứng Luận án sẽ phân tích, so sánh các ưu nhược điểm, tính hiệu quả của các giải pháp trước đây trong việc giải quyết các mục tiêu của bài toán AQM để trên

cơ sở đó tìm ra hướng giải quyết thích hợp hơn, khắc phục được các nhược điểm, đạt được hiệu quả tốt hơn một cách tương đối so với các giải pháp trước đây

5 Nội dung và bố cục của luận án

 Nội dung của luận án bao gồm các kết quả nghiên cứu sau:

1- Giới thiệu bài toán AQM trên mạng TCP/IP; cập nhật các kết quả nghiên cứu về các phương pháp AQM; chỉ ra những tồn tại của các phương pháp AQM truyền thống, từ đó

đề xuất mô hình kết hợp các công cụ của tính toán mềm cho bài toán AQM

2- Phân tích cơ sở toán học của hai công cụ quan trọng trong tính toán mềm là FL, GA; cập nhật các ứng dụng kết hợp FL và GA trong và ngoài nước trong các l nh vực, đặc biệt là trong l nh vực điện tử viễn thông (Cụ thể luận án tổng kết được tính cần thiết của việc kết hợp, các phương thức kết hợp, tóm tắt một số ví dụ minh họa và đưa ra lớp bài toán thích ứng đối với từng mô hình kết hợp)

3- Đề xuất các giải thuật MGA cải tiến hoạt động của SGA trong các mô hình kết hợp Chứng minh hiệu quả của MGA qua phân tích toán học cũng như mô phỏng

4- Ứng dụng mô hình kết hợp của FL với MGA cho bài toán AQM dựa trên chiều dài

hàng đợi (cải tiến giải thuật RED) Chứng minh tính ổn định cũng như hiệu quả hoạt

động của phương pháp mới so với RED truyền thống

5- Đề xuất mô hình kết hợp FL với MGA ứng dụng cho bài toán AQM dựa trên sự kết

hợp chiều dài hàng đợi và tốc độ lưu lượng đến (cải tiến giải thuật REM) Chứng minh

tính hiệu quả của phương pháp mới được đề xuất so với một số các phương pháp kinh điển trong việc đảm bảo các thông số hoạt động của mạng TCP/IP đơn tắc nghẽn cũng như đa tắc nghẽn

Với nội các dung trên, luận án được bố cục thành bốn chương cụ thể như sau:

 Chương 1: Bài toán quản lý hàng đợi tích cực trên mạng TCP/IP - Phần đầu

chương sẽ tổng kết một số nguyên tắc hoạt động chính của mạng TCP/IP, từ đó làm

rõ tầm quan trọng của bài toán quản lý hàng đợi tích cực trong vấn đề điều khiển tắc nghẽn trên mạng TCP/IP Phần tiếp theo của chương sẽ cập nhật, phân tích và đánh giá một số công trình liên quan trong việc thực hiện cũng như cải tiến các giải thuật AQM Trên cơ sở đó, phần cuối chương đề xuất bài toán cải tiến hoạt động của hai

giải thuật AQM tiêu biểu RED và REM bằng mô hình kết hợp MGA-FL

 Chương 2: Mô hình kết hợp di truyền mờ và ứng dụng - Phần đầu chương giới

thiệu một số khái niệm cơ bản trong tính toán mềm, tiếp đó chỉ ra cơ sở toán học cho

2 công cụ chính của SC được sử dụng trong luận án là FL và GA Phần tiếp theo của chương sẽ cập nhật, phân loại và đánh giá một số mô hình kết hợp của GA với FL được giới thiệu cho đến nay Phần cuối chương sẽ đề xuất giải thuật MGA nhằm rút ngắn thời gian hội tụ của quá trình tìm kiếm Trên cơ sở đó đưa ra mô hình kết hợp MGA và FL áp dụng cho cải tiến các bài toán AQM

 Chương 3: Mô hình di truyền mờ cho bài toán cải tiến giải thuật RED_AQM -

Trong chương này, luận án trình bày chi tiết các bước thiết kế trong việc áp dụng mô hình kết hợp di truyền mờ được đề xuất trong chương 2 nhằm cải tiến giải thuật RED_AQM Các bước bao gồm xây dựng hệ mờ Mamdani, cải tiến hệ mờ này bằng MGA, tiếp đó xem x t tính ổn định của giải thuật AQM theo lý thuyết toán học cũng như thông qua mô phỏng Matlab Ưu điểm của giải thuật mới sẽ được so sánh với các phương pháp AQM truyền thống cũng như phương pháp AQM có sử dụng kết hợp FL và

GA thông qua các kết quả mô phỏng bằng phần mềm NS2

 Chương 4: Mô hình di truyền mờ cho bài toán cải tiến giải thuật REM_AQM -

Trên cơ sở các kết quả đạt được trong chương 3, chương này luận án tiếp tục phân tích việc ứng dụng hệ di truyền mờ cải tiến giải thuật REM_AQM Do tính ổn định

đã được phân tích trong chương 3, nội dung chủ yếu của chương 4 là tập trung vào phân tích các kết quả mô phỏng trên NS2 trong hai trường hợp mạng đơn tắc nghẽn

và đa tắc nghẽn nhằm làm nổi bật khả năng thích ứng của phương pháp AQM mới với sự thay đổi động học trên mạng TCP/IP so với các phương pháp truyền thống

 Cuối cùng là kết luận, tóm tắt các đề xuất mới của tác giả và dự kiến hướng nghiên

cứu tiếp theo của luận án

6 Các đóng góp mới của luận án

Trong xu hướng hội nhập các dịch vụ viễn thông trên nền mạng IP đòi hỏi mạng phải tăng tính thông minh trong quá trình xử lý sao cho đáp ứng được nhu cầu của khách hàng và yêu cầu chất lượng của các dịch vụ khác nhau Do đó, việc đưa ra các giải thuật quyết định mềm trong điều kiện thiếu thông tin và đòi hỏi đáp ứng nhanh có ý ngh a lớn Luận án đã có một số đóng góp mới như sau:

- Đề xuất một số cải tiến các ph p toán xác định độ thích nghi, lai tạo và đột biến của giải thuật di truyền MGA trong các mô hình kết hợp nhằm rút ngắn thời gian hoạt động của

hệ di truyền mờ Giải thuật này đã được sử dụng trong các công trình đã công bố như [1], [3], [4]

- Đưa ra mô hình kết hợp của MGA với FL ứng dụng cho bài toán AQM dựa trên chiều dài hàng đợi trên mạng viễn thông Các kết quả cũng đã được công bố trên các công trình [1], [8]

- Đề xuất mô hình kết hợp MGA với FL và khảo sát trên bài toán AQM dựa trên cả chiều dài hàng đợi và tốc độ lưu lượng đến Các kết quả cũng đã được công bố trên các công trình [2], [3], [10]

Từ các kết quả đạt được trên, luận án cho thấy tiềm năng của việc áp dụng các công cụ của tính toán mềm cho một số bài toán viễn thông khác như quản lý công suất đầu cuối di động, lập lịch, định tuyến và tìm đường trên mạng viễn thông, tuyến tính hóa bộ khuếch đại công suất HPA

1 CHƯƠNG 1 BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC

TRÊN MẠNG TCP/IP 1.1 Giới thiệu chương

Như đã trình bày trong phần mở đầu, mục tiêu của luận án là chứng minh khả năng kết hợp các công cụ của tính toán mềm cho bài toán AQM

Chính vì vậy, phần đầu chương sẽ đề cập đến những khó khăn trong vấn đề truyền số liệu và điều khiển tắc nghẽn trên mạng TCP/IP, phân tích những hạn chế của giao thức TCP nguyên thủy trong bài toán quản lý tắc nghẽn Từ đó, nội dung chương sẽ cho thấy được tầm quan trọng của việc quản hàng đợi và đặc biệt là bài toán AQM Phần tiếp theo của chương

sẽ phân loại các bài toán AQM, cập nhật các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước Trên cơ sở phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp AQM hiện tại, phần cuối chương

sẽ đề xuất bài toán kết hợp các công cụ của tính toán mềm nhằm cải tiến các phương pháp AQM truyền thống

1.2 Mạng TCP/IP và bài toán điều khiển tắc nghẽn

1.2.1 Truyền số liệu trên mạng TCP/IP

Hình 1.1 Kiến trúc mạng ơn giản

Trên mạng TCP/IP, thông tin muốn gửi đi được chia thành các đơn vị dữ liệu nhỏ gọi là gói tin Ngoài việc gửi đi các gói tin, phía phát đồng thời đóng gói những thông tin điều

khiển việc chuyển vận gói tin đó và đặt nó ở đầu của mỗi gói tin (Packet Header - PH) Mỗi

một PH chứa địa chỉ nguồn để định rõ địa chỉ nơi gửi gói đó PH cũng chứa địa chỉ IP đích

là nơi mà gói tin phải chuyển đến Các bộ định tuyến sẽ dùng địa chỉ đích này để xác định đích đến của gói tin và thực hiện công việc chuyển gói tin đến đúng địa chỉ

Khi có nhiều gói tin từ nhiều nguồn khác nhau cùng đến bộ định tuyến với một lộ trình đầu ra giống nhau thì chỉ có duy nhất một gói tin được đáp ứng, các gói tin còn lại bị đẩy vào một hàng đợi tại mối liên kết đầu ra mà chúng yêu cầu Khi nhịp độ đến bộ định tuyến của các gói tin như vậy tăng lên, chúng sẽ tiếp tục được đưa vào hàng đợi đó Nếu tốc độ

chuyển các gói tin đi của bộ định tuyến lớn hơn tốc độ các gói tin đến thì sau một khoảng thời gian nào đó hàng đợi sẽ trở nên rỗng Ngược lại, nếu tốc độ chuyển các gói tin đi nhỏ hơn tốc độ các gói tin đến bộ định tuyến thì sau một khoảng thời gian hàng đợi sẽ đầy và hiện tượng tắc nghẽn xảy ra [19], [55]

Một cách cách tổng quát có thể định ngh a tắc nghẽn như sau: “Trong quá trình hoạt

ộng, mạng có thể rơi vào trạng thái không khả năng áp ứng các chỉ tiêu chất lượng cho các kết nối ã ược thiết lập hay cho một yêu cầu kết nối mới do sự biến ổi bất thường, không dự oán ược c a dòng lưu lượng cùng với tình trạng lỗi c a các phần tử mạng”

[28], [55]

Các gói tin đi vào và đi ra các bộ định tuyến trên mạng TCP/IP thường dưới dạng cụm

từ một hoặc nhiều nguồn khác nhau Các hàng đợi bên trong sẽ giúp các bộ định tuyến lưu trữ các cụm gói tin này cho đến khi chúng được chuyển đi Khi các cụm gói tin đến đến vượt quá kích thước của hàng đợi thì sẽ xảy ra tình trạng tắc nghẽn Các gói đến sau sẽ bị loại bỏ Như vậy, tắc nghẽn trên mạng TCP/IP xảy ra khi lưu lượng từ nhiều tuyến đổ dồn về một tuyến và tuyến này không có khả năng xử lý hết được Tắc nghẽn cũng xảy ra ngay bên trong bản thân bộ định tuyến tại mạng lõi của mạng khi các nút mạng nhận được nhiều lưu lượng hơn so với thiết kế của nó

Khi mạng xảy ra tắc nghẽn nếu không được xử lý kịp thời sẽ gây ra các hậu quả nghiêm trọng: các gói tin không được xử lý kịp, không chuyển được đến đầu cuối người nhận, gây

ùn tắc trong mạng, mạng không hoạt động được trong thời gian dài và như vậy không thể truyền tải được dữ liệu, các thành phần có thể bị hư hỏng Do đó, vấn đề quan trọng là phải điều khiển được tắc nghẽn trong mạng Để làm được điều này, việc tăng chiều dài hàng đợi không phải là giải pháp tốt vì khi tăng kích thước bộ đệm đồng ngh a với việc tạo ra trễ lớn

và làm ảnh hưởng đến QoS của các dịch vụ thời gian thực trên mạng TCP/IP Chính vì vậy, mạng TCP/IP cần phải có một cơ chế loại bỏ gói tin một cách phù hợp để loại bỏ tắc nghẽn khi nó đã xảy ra hoặc lý tưởng hơn là phòng tránh tắc nghẽn khi nó chưa kịp xảy ra

1.2.2 Các giải thuật điều khiển tắc nghẽn theo giao thức TCP

1.2.2.1 Giao thức TCP

Giao thức điều khiển truyền tải - Transmission Control Protocol (TCP) là một giao thức

truyền thông từ đầu cuối đến đầu cuối cho ph p thiết lập một liên kết trực tiếp giữa nguồn và đích Đặc điểm chính của giao thức này là xác minh kết quả nhận dữ liệu ở đầu thu bằng cách sử dụng cơ chế báo nhận Nếu gói tin bị mất, bên phát sẽ gửi lại gói tin một lần nữa Do

đó, TCP sẽ đảm bảo truyền tải toàn vẹn thông tin TCP là một giao thức chung, không phụ thuộc vào mạng được sử dụng Chính vì vậy, để đạt được thông lượng tối đa, TCP sẽ từng bước điều chỉnh hoạt động cho đến khi đạt đến thông lượng giới hạn thông qua các cơ chế hoạt động của nó

1.2.2.2 Một số thuật ngữ

Để làm rõ hơn hoạt động của giao thức TCP, luận án sử dụng một số thuật ngữ sau đây:

 Bản tin báo nhận (Acknowledgement - ACK): Là một thông điệp được gửi bởi bên nhận

để thông báo cho bên gửi biết số gói tin đã thu được đúng Nếu bên gửi không nhận được ACK có ngh a là các gói dữ liệu bị mất, kết quả là bên gửi phải phát các gói dữ liệu mất một lần nữa (Hình 1.2)

 Timeout: Liên quan đến thời gian chờ đợi một báo nhận Bộ đếm thời gian sẽ bắt đầu khi

một gói tin được gửi đi Khi hết thời gian chờ đợi mà chưa nhận được ACK, bên gửi sẽ giả định là gói tin đã bị mất và truyền lại

 Bộ đệm: Là một vùng nhớ truy xuất ngẫu nhiên được sử dụng để lưu trữ dữ liệu tạm thời

Khi gói tin đến đầu thu, chúng sẽ được lưu vào bộ đệm để chờ xử lý

 Tắc nghẽn : Là một hiện tượng bão hòa, xảy ra khi lưu lượng truy cập quá lớn Ví dụ khi

bộ đệm nhận được số gói dữ liệu nhiều hơn so với khả năng của mình, hoặc khi chuyển tiếp dữ liệu từ một mạng dung lượng cao tới một mạng có dung lượng thấp hơn Tắc nghẽn sẽ dẫn đến mất mát dữ liệu

+

Hình 1.2 Hiện tượng Time out

 Cửa sổ tắc nghẽn (Congestion Window - cwnd): Là một biến trạng thái của TCP nhằm

giới hạn số lượng gói dữ liệu mà một giao thức TCP có thể gửi khi chưa nhận được một ACK Số lượng gói số liệu được gửi trong thực tế sẽ là giá trị nhỏ nhất của cwnd và kích thước cửa sổ nhận mà bên thu đã đề nghị

 Thời gian cho một chu trình của gói tin (Round Trip Time - RTT): Là thời gian cần thiết

để một gói tin để đạt đến đích cộng với thời gian của ACK cho gói tin này Nó tương ứng với thời gian trao đổi của một segment giữa bên gửi và bên nhận

Hình 1.3 Nguyên lý cửa sổ tắc nghẽn

 Hiện tượng lặp lại ba bản tin báo nhận: Hiện tượng này xảy ra khi một gói tin bị mất

trong quá trình truyền tải Theo cơ chế của TCP, các gói tin đến tiếp vẫn làm cho bên nhận gửi các ACK chứa số hiệu của gói tin cuối cùng chính xác nhận được Do vậy, số thứ tự gói trước gói bị mất sẽ được gửi cho đến khi gói bị mất được truyền lại và nhận chính xác Khi bên gửi thu được 3 ACK giống nhau, nó sẽ gửi lại các gói tin bị mất (xem Hình 1.4)

Hình 1.4 Nguyên lý c a việc lặp lại ba bản tin báo nhận 1.2.2.3 Các giải thuật tránh tắc nghẽn trên mạng TCP/IP

Giải thuật tránh tắc nghẽn trên mạng TCP/IP được phát triển nhằm điều chỉnh tốc độ của các luồng lưu lượng sao cho càng gần với "giới hạn truyền tải" càng tốt để truyền tải tối đa thông tin và tránh tắc nghẽn mạng Giả thuyết cơ bản của giải thuật này là coi việc một gói tin bị mất tương đương với tình trạng tắc nghẽn Nguyên tắc của giải thuật là điều khiển tốc

độ của từng nguồn theo trạng thái lưu lượng Nguyên tắc này khá đơn giản Khi bắt đầu hoạt động, mỗi nguồn tăng dần tốc độ lưu lượng Sự gia tăng này sẽ diễn ra liên tục cho đến khi

xảy ra mất gói tin Điều này có ngh a là tắc nghẽn được phát hiện ở một nơi nào đó trong mạng Do vậy, nguồn lưu lượng phải giảm tốc độ đủ để thoát khỏi tình trạng tắc nghẽn Đây chính là điểm cơ bản của các giải thuật điều khiển tắc nghẽn “tăng cộng giảm nhân”

(Additive Increase Multiplicative Decrease- AIMD) trên mạng TCP/IP [25]

Để cải thiện khả năng hoạt động của giao thức TCP, một số giải thuật đã được thêm vào trong các phiên bản TCP khác nhau (Tahoe, Reno, Vegas, New Reno, Santa Cruz ) Trong

đó, TCP New Reno là giao thức được sử dụng rộng rãi nhất trong thời gian gần đây Các giải thuật cải tiến hoạt động của TCP (Hình 1.5) bao gồm:

Hình 1.5 Thuật toán khởi ầu chậm, truyền lại nhanh và khôi phục nhanh [55]

 Giải thuật khởi đầu chậm và tránh tắc nghẽn [55]: Gồm hai pha khởi ầu chậm và tránh

tác nghẽn Ban đầu, TCP hoạt động ở pha khởi đầu chậm Mục đích là để có được một

ngưỡng dự đoán tắc nghẽn Bắt đầu pha khởi đầu chậm, TCP thiết lập cwnd =1 Mỗi khi

nhận được một ACK, cwnd sẽ tăng lên một đơn vị (nhưng không vượt quá cửa sổ nhận

mà bên thu thông báo) Do vậy, cwnd sẽ tăng lên theo hàm mũ cho tới khi đạt đến ngưỡng

khởi đầu chậm (Ssthresh) thì chuyển sang pha tránh tắc nghẽn Trong giai đoạn tránh tắc

nghẽn, TCP sẽ điều chỉnh cwnd=cwnd +1/cwnd mỗi khi nhận được một ACK cho đến khi việc mất gói xảy ra Khi phát hiện mất gói, nguồn phát sẽ đặt Ssthresh = cwnd/2, truyền lại các gói tin bị mất và trở về pha khởi đầu chậm bằng cách đặt lại cwnd bằng 1

 Giải thuật truyền lại nhanh [55]: Mục đích là để khôi phục hoạt động của TCP hiệu quả hơn từ việc mất gói Khi nhận được hai bản tin báo nhận giống nhau, TCP xem như đây là trường hợp lặp lại ba bản tin báo nhận và đường truyền đã bị tắc nghẽn Thay vì mất thời gian chờ đợi Timeout, nguồn sẽ giảm tốc độ và truyền lại các gói tin bị mất

 Giải thuật khôi phục nhanh [55]: Khi việc mất gói được phát hiện do hiện tượng lặp lại

bản tin báo nhận, TCP trở về pha khởi đầu chậm bằng cách đặt Ssthresh = cwnd/2 và

cwnd=1 Nếu kích thước cửa sổ là lớn và tỉ lệ lỗi là nhỏ thì thay vì tiếp tục giải thuật khởi

đầu chậm, TCP sẽ chuyển sang giải thuật khôi phục nhanh Lúc này, cửa sổ tắc nghẽn

cwnd = Ssthresh/2 +3 và chuyển thẳng sang pha tránh tắc nghẽn

1.3 Quản lý hàng đợi theo phương pháp truyền thống (thụ động)

Các giải thuật điều khiển tắc nghẽn theo giao thức TCP kể trên về bản chất chính là điều khiển tắc nghẽn phía đầu cuối Phương pháp điều khiển tắc nghẽn này tồn tại một nhược điểm lớn Trong mọi trường hợp, điều khiển tắc nghẽn đầu cuối đều là tìm cách phản ứng để hồi phục mạng sau khi tắc nghẽn đã xảy ra [28] Điều này sẽ dẫn đến tồn tại một thời gian đáng kể giữa thời điểm gói bị loại bỏ tại các bộ định tuyến và khi nguồn phát hiện ra sự mất mát này Trong khoảng thời gian đó, nguồn sẽ vẫn tiếp tục gửi tại tốc độ truyền tải cao mà mạng không thể hỗ trợ, dẫn đến một số lượng lớn gói bị loại bỏ thêm Để khắc phục điều này, người ta sử dụng kết hợp thêm các giải thuật quản lý tắc nghẽn ở phía mạng Một trong

số đó là giải thuật quản lý hàng đợi nhằm quản lý chiều dài hàng đợi của bộ định tuyến bằng cách loại bỏ các gói khi cần thiết

Kỹ thuật truyền thống để quản lý chiều dài hàng đợi là thiết lập một giá trị chiều dài cực đại cho mỗi hàng đợi, những gói tin được chấp nhận đưa vào hàng đợi cho đến khi hàng đợi đạt giá trị lớn nhất, sau đó sẽ loại bỏ những gói tin được chuyển đến tiếp theo cho đến khi hàng đợi được giảm bớt bởi các gói đã được truyền đi Kỹ thuật này được gọi là loại bỏ đuôi

(Drop Tail – DT) (Khi hàng đợi đầy thì loại bỏ những gói tin ở cuối hàng đợi) Phương pháp

này có 2 hạn chế cơ bản [5],[19]:

- Lock out (khoá) : Trong một số trường hợp, kỹ thuật DT sẽ làm cho một kết nối đơn hoặc

vài luồng dữ liệu độc quyền xếp hàng ngăn ngừa các kết nối khác trong cùng hàng đợi Hiện tượng “lock out” sẽ k o theo sự đồng bộ hoá trên toàn mạng hay các hiệu ứng thời gian khác

- Full queue (hàng ợi ầy ): Kỹ thuật loại bỏ đuôi có thể làm cho hàng đợi luôn bị duy trì ở

nguyên trạng thái đầy trong suốt thời gian dài cho đến khi hết tắc nghẽn Điều này làm cho tất cả các gói tin đến sau của bất cứ luồng nào đều bị loại bỏ Để khắc phục nhược điểm trên cần giảm bớt kích thước hàng đợi và đây là điều quan trọng nhất trong mục đích quản

lý hàng đợi Khi hàng đợi đầy hoặc gần đầy, các cụm lưu lượng đến sẽ làm cho nhiều gói tin bị loại bỏ Điều này có thể dẫn đến một sự đồng bộ hóa ở phạm vi lớn các gói tin đến sau và làm cho lưu lượng toàn bộ quá trình giảm Do vậy, Full Queue gây lên trạng thái không ổn định trong hàng đợi [5], [19]

1.4 Quản lý hàng đợi tích cực

1.4.1 Khái niệm quản lý hàng đợi tích cực

Một giải pháp quan trọng và ưu việt hơn trong điều khiển tắc nghẽn là sử dụng kỹ thuật

AQM Đó là một k thuật cho phép các bộ định tuyến ch ộng loại bỏ gói ngay để tránh

tràn hàng đợi và giảm tốc độ lưu lượng đến

Mục tiêu quan trọng nhất của các giải thuật AQM là ngăn ngừa sự tắc nghẽn trước khi

nó thực sự xuất hiện Như vậy, sử dụng các giải thuật AQM sẽ đem lại những hiệu quả:

giảm bớt sự mất mát các gói tin, đạt được một lưu lượng truyền dữ liệu cao và một độ trễ hàng đợi thấp Điều này thật sự là một cải thiện rất tốt cho những ứng dụng tương tác như duyệt Web hay các cuộc hội thoại trực tiếp

Một mục tiêu quan trọng khác của quản lý hàng đợi tích cực là quản lý tắc nghẽn với yêu cầu ngăn ngừa sự đồng bộ hoá toàn cục bằng sự ngẫu nhiên trong quyết định đánh dấu hay loại bỏ gói tin Khi một sự tắc nghẽn được nghi ngờ trên một mối liên kết nào đó, giải thuật AQM không đánh dấu hay loại bỏ gói tin một cách tất định mà là ngẫu nhiên Xác suất đánh dấu hay loại bỏ của một gói tin được chuyển đến thông thường phụ thuộc vào độ ước tính của sự tắc nghẽn trên mối liên kết [19]

Một cơ chế AQM có thể đem lại những ưu điểm sau:

- Giảm bớt tỷ lệ mất gói trung bình qua bộ định tuyến Các gói tin đến bộ định tuyến dưới dạng cụm là một khía cạnh không thể tránh được của mạng gói Nếu tất cả không gian hàng đợi trong bộ định tuyến đã ở trạng thái chuyển vận ổn định, hay nếu không gian bộ đệm không đủ, bộ định tuyến sẽ không có khả năng xử lý các cụm gói tin Bằng việc giữ cho kích thước hàng đợi ổn định ở một mức phù hợp, quản lý hàng đợi tích cực sẽ cung cấp khả năng lớn hơn để giảm bớt các gói bị loại bỏ trong quá trình chuyển vận Hơn nữa, nếu như không có quản lý hàng đợi tích cực thì sẽ có nhiều gói tin bị loại bỏ khi hàng đợi

bị tràn đầy

- Giảm độ trễ dịch vụ: Bằng việc giữ cho kích thước hàng đợi trung bình nhỏ, quản lý hàng đợi sẽ giảm bớt độ trễ giữa các luồng dữ liệu

- Tránh hiện tượng Knock-out: Quản lý hàng đợi tích cực sẽ gần như luôn luôn đảm bảo một

bộ đệm sẵn cho các gói tin được chuyển tới hàng đợi Hàng đợi tích cực sẽ có thể ngăn ngừa một sự thiên lệch trong bộ định tuyến ưu tiên các luồng lưu lượng dạng cụm cao, ngăn các luồng lưu lượng thấp [5]

1.4.2 Phân loại các phương pháp quản lý hàng đợi tích cực

Căn cứ theo các tham số được sử dụng để đo lường sự tắc nghẽn, các phương pháp AQM có thể được phân ra thành ba nhóm: theo chiều dài hàng đợi, theo tốc độ lưu lượng đến và theo sự kết hợp đồng thời cả chiều dài hàng đợi và tốc độ lưu lượng đến [64] Trong các phương pháp AQM dựa trên chiều dài hàng đợi, hiện tượng tắc nghẽn được thể hiện dựa trên độ dài tức thời hoặc trung bình của hàng đợi và mục đích của quá trình điều khiển là ổn định độ dài hàng đợi Phương pháp dựa trên sự kiểm soát tốc độ lưu lượng đến dự đoán chính xác khả năng sử dụng tuyến liên kết, xác định tắc nghẽn và đưa ra hành động dựa trên tốc độ gói tin đến Phương pháp dựa trên tốc độ lưu lượng đến có thể cung cấp sự phản hồi sớm cho các trường hợp tắc nghẽn Các phương pháp AQM khác sử dụng kết hợp cả độ dài hàng đợi và kiểm soát lưu lượng đến để đo lường tắc nghẽn và đạt được sự cân bằng giữa độ

ổn định của hàng đợi và khả năng đáp ứng

Hình 1.6 Phân loại các phương pháp quản lý hàng ợi tích cực [64]

1.5 Hiện trạng nghiên cứu và các phương pháp tiếp cận bài toán AQM trong các

nghiên cứu trước đây

1.5.1 Các phương pháp AQM dựa trên chiều dài hàng đợi

1.5.1.1 Phương pháp thông báo tắc nghẽn rõ ECN

Phương pháp thông báo tắc nghẽn rõ (Explicit Congestion Notification - ECN) được đề

xướng vào năm 1999 từ ý tưởng sẽ phát hiện sớm những tắc nghẽn của hệ thống và gửi những tín hiệu thông báo đến hệ thống trước khi hàng đợi bị tràn [34]

Trong những hệ thống mạng TCP/IP hiện nay, những gói bị loại bỏ được xem là dấu hiệu thông báo sự tắc nghẽn Phần lớn những bộ định tuyến trong mạng TCP/IP không có sự chuẩn bị cho việc phát hiện sự tắc nghẽn phôi thai Do vậy, khi hàng đợi tràn, những gói tin

sẽ bị loại bỏ Qua các gói tin báo nhận gửi về nguồn TCP sẽ phát hiện ra việc các gói tin bị loại bỏ và phát hiện ra sự tắc nghẽn hiện thời trong mạng

Để hạn chế việc loại bỏ gói tin, ECN đề ra giải pháp để phát triển việc phát hiện sự tắc nghẽn phôi thai của hệ thống bằng cách tính toán kích thước hàng đợi trung bình và đặt một bit ECN trong PH khi kích thước hàng đợi trung bình vượt quá một ngưỡng nào đó với ý tưởng sẽ phát hiện và thông báo sự tắc nghẽn mà không cần phải dựa vào những gói tin bị loại bỏ

1.5.1.2 Cơ chế h y bỏ sớm ngẫu nhiên RED

Giải thuật RED là một trong các giải thuật được sử dụng để điều khiển tránh tắc nghẽn

dữ liệu tại các bộ định tuyến bằng cách kiểm tra độ dài trung bình hàng đợi khi các gói dữ liệu đến và đưa ra quyết định đánh dấu (để loại bỏ sau này nếu cần thiết) hoặc loại bỏ gói dữ liệu đến với xác suất tăng dần khi độ dài trung bình của hàng đợi vượt quá giá trị một ngưỡng xác định [19], [5], [26]

RED sẽ tính toán kích thước hàng đợi trung bình sử dụng một bộ lọc thông thấp và một

hàm mũ Giá trị ngưỡng loại bỏ được xác định trước bởi 2 giá trị max th và min th Kích thước hàng đợi trung bình sẽ được so sánh với 2 giá trị này Có thể xảy ra các trường hợp sau đây:

- Khi độ dài trung bình của hàng đợi dữ liệu đến nhỏ hơn giá trị min th thì sẽ không có một gói dữ liệu nào bị đánh dấu Đây là trường hợp hoạt động bình thường

- Khi độ dài trung bình của hàng đợi dữ liệu đến nằm trong khoảng min th và max th, các gói

dữ liệu đến sẽ được đánh dấu với xác suất P b  [ 0, max p ] Trong đó, P b là hàm số tuyến

tính của độ dài trung bình hàng đợi Giá trị P b được gán cho các gói dữ liệu đến của một kết nối sẽ tỷ lệ tuyến tính với tỷ số băng thông của kết nối đó với tổng số băng thông của

bộ định tuyến

- Khi độ dài trung bình của hàng đợi dữ liệu chuyển đến lớn hơn giá trị max th thì mỗi gói số liệu đến sẽ được đánh dấu (khi sử dụng kết hợp với ECN) hoặc bị loại bỏ luôn Điều này đảm bảo cho độ dài trung bình của hàng đợi không vượt quá đáng kể ngưỡng chiếm dụng

tối đa max th [19], [5]

Hình 1.7 Giải thuật RED truyền thống [19]

Điểm mấu chốt để cho RED hoạt động tốt chính là việc chọn các giá trị chặn trên

(max th ) chặn dưới (min th ) và hàm xác suất P b Giá trị min th phải đủ lớn để đảm bảo rằng liên kết để gửi dữ liệu đi được sử dụng với hiệu suất cao Hơn nữa, vì RED hoạt động giống cơ

chế DT khi kích thước hàng đợi vượt quá max th nên max th phải lớn hơn một lượng trong khoảng bằng sự gia tăng kích thước hàng đợi trong một RTT Nếu không thì RED cũng gây

ra những ảnh hưởng tương tự chế độ hủy bỏ cuối hàng đợi [19], [5]

Việc tính toán xác suất P b là khía cạnh phức tạp nhất của RED Thay vì sử dụng một

hằng số, một giá trị P b mới được tính cho mỗi gói Giá trị này phụ thuộc vào mối quan hệ

giữa kích thước hàng đợi hiện tại và giá trị max th , min th

Do ph p tính xác suất cho việc loại bỏ gói của RED được hình thành nên cơ sở mô hình tuyến tính, nên cần phải có những hiệu chỉnh để tránh tình trạng phản ứng “quá vội vàng” Cần có những thay đổi vì lưu lượng trên mạng đi theo từng đợt, gây ra những dao dộng quá nhanh của hàng đợi trong bộ định tuyến Nếu RED sử dụng mô hình tuyến tính đơn giản, những gói tin đến sau trong mỗi đợt sẽ bị gán xác suất cao cho khả năng loại bỏ (vì chúng đến khi hàng đợi có nhiều gói) Tuy nhiên, bộ định tuyến không nên huỷ bỏ những gói này một cách không cần thiết như vậy vì như thế sẽ ảnh hưởng xấu đến hiệu suất của TCP nếu gặp một gói ngắn, ít khả năng bị loại bỏ vì hàng đợi chưa đầy D nhiên, RED không thể hoãn việc huỷ bỏ vô thời hạn vì một đợt dài sẽ làm hàng đợi đầy, kết quả là giống như cơ chế DT, làm ảnh hưởng xấu đến toàn mạng [19]

Hình 1.8 Giải thuật RED với “gentle option”

Về sau này, Floyd đã đề xướng thêm một sự cải tiến tới giải thuật RED và được gọi là

“gentle option” (tuỳ chọn mềm dẻo hơn) mà theo đó, khi kích thước hàng đợi trung bình đạt

đến giá trị max th, các gói không được loại bỏ hoàn toàn luôn mà sẽ được loại bỏ với một xác suất tuyến tính ngày càng tăng cho đến khi giá trị chiều dài trung bình hàng đợi vượt quá 2

lần giá trị max th thì tất cả các gói tin mới bị loại bỏ

Người ta có thể chọn giá trị max th bất kỳ, nhưng thường lấy giá trị max th bằng 3 lần giá

trị min th và nhỏ hơn giới hạn hàng đợi (Queue Limit - QL) Ở đây, QL có thể được x t đến

theo các gói hoặc các byte [11]

1.5.1.3 Cơ chế huỷ bỏ sớm ngẫu nhiên theo trọng số WRED

Cơ chế huỷ bỏ sớm ngẫu nhiên theo trọng số (Weighted Random Early Detection -

WRED) là một giải thuật cải tiến từ RED với mong muốn tạo ra tính công bằng trong việc

loại bỏ gói đối với các lớp lưu lượng khác nhau Theo giải thuật này, một hàng đợi đơn có thể có một số ngưỡng hàng đợi khác nhau đối với mỗi lớp lưu lượng Các gói từ lớp có lưu lượng được ưu tiên thấp sẽ có mức ngưỡng thấp hơn Ví dụ Hình 1.9 cho thấy ba mức ngưỡng thấp của ba lớp lưu lượng khác nhau Khi hàng đợi đầy lên, các gói có độ ưu tiên thấp sẽ bị loại bỏ và như vậy sẽ giữ được các gói có độ ưu tiên cao trong cùng một hàng đợi Bằng cách này, chất lượng của các lớp dịch vụ có thể được phân biệt bằng cách ưu tiên cho các gói tin quan trọng trong một bộ đệm

Hình 1.9 Cơ chế loại bỏ gói tin c a WRED [62]

WRED gán các độ ưu tiên cho các gói tin bằng một giá trị IPP hoặc DSCP nào đó [62]

Để thực hiện việc này, WRED dùng các mẫu lưu lượng khác nhau cho các giá trị IPP và DSCP khác nhau Một mẫu lưu lượng WRED bao gồm việc gán ba biến quan trọng của WRED: mức chặn dưới, mức chặn trên và giá trị được gọi là “mẫu số xác suất đánh dấu”

(Mark Probability Denominator - MPD) Thông số này là cơ sở để tính ra tỉ lệ phần trăm bị

loại bỏ được dùng ở mức giới hạn chặn trên dựa trên công thức đơn giản 1/MPD TrongHình 1.9, giá trị MPD bằng 4 sẽ tính ra giá trị nêu trên, ngh a là tốc độ loại bỏ gói tin tăng từ

0 đến 25% khi kích thước hàng đợi trung bình tăng từ mức tối thiểu đến mức tối đa

1.5.1.4 Giải thuật loại bỏ ngẫu nhiên sớm thích nghi

Phương pháp loại bỏ ngẫu nhiên sớm thích nghi (Adaptive RED - ARED) được đề xuất

lần đầu tiên bởi Feng vào năm 1997 [17] Sau đó, năm 2001, Floyd, Gummadi và Shenker

đã có những cải tiến so với đề xuất của Feng dựa trên những ý tưởng cơ bản ban đầu của ông Những tác giả này đưa ra những mở rộng trong RED để loại bỏ những khó khăn trong việc thiết đặt các tham số cho RED Hơn nữa, ARED có thể đạt được một kích thước hàng đợi trung bình chuẩn trong những lưu lượng mạng khác nhau [20]

Những ý tưởng đặt ra chủ yếu tập trung vào vấn đề điểu khiển tham số max p của giải thuật RED thật phù hợp với sự thay đổi trong mạng Điều này sẽ làm cho kích thước hàng đợi ổn định hơn Giải thuật này sẽ khảo sát trung bình độ dài hàng đợi để quyết định xem RED có cần thiết phải linh hoạt hơn nữa không Nếu như trung bình chiều dài hàng đợi ở trạng thái

nhỏ hơn giá trị min th thì cơ chế dò tìm đang hoạt động rất tốt, còn ngược lại, nếu giá trị trung

bình chiều dài hàng đợi lớn hơn giá trị max th thì cơ chế dò tìm chưa đủ linh hoạt

Giải thuật này giữ cấu trúc cơ bản của RED và chỉ đơn thuần điều chỉnh tham số max p

để giữ kích thước hàng đợi trung bình giữa max th và min th Giải thuật này không những dự

đoán trước được độ trễ của hàng đợi trung bình mà còn tối giản khả năng của việc vượt quá

ngưỡng max th của kích thước hàng đợi trung bình Như vậy, ARED giảm bớt cả 2 mức tổn thất mất gói và sự mâu thuẫn trong độ trễ hàng đợi ARED giải quyết vấn đề của việc thiết đặt các tham số cho RED, một trong những điểm yếu của RED Giải thuật này giúp tránh việc phải huỷ bỏ những thiết kế cơ bản của RED để làm ổn định chiều dài hàng đợi trung bình và nó có thể thiết lập tự động các tham số khác của RED [22]

1.5.1.5 Giải thuật loại bỏ ngẫu nhiên sớm ộng - Dynamic RED

Giải thuật loại bỏ ngẫu nhiên sớm động (Dynamic RED- DRED) là một trong những giải

thuật mới phát triển dựa trên những kết quả cơ bản của giải thuật RED truyền thống để cải

thiện việc điều khiển tắc nghẽn ở gateway bằng cách điều chỉnh trọng số hàng đợi w q và

điều chỉnh xác suất loại bỏ gói cực đại max p [15], [39]

Với DRED, trọng số hàng đợi w q được sử dụng để kiểm soát nhịp độ thay đổi các luồng lưu lượng tại gateway gây ra bởi kích thước hàng đợi trung bình (ở giải thuật RED nguyên

bản, w q được thiết đặt trước và nó là một hằng số trong quá trình thực hiện) Ở phương pháp

này, người ta thay đổi giá trị của w q cho phù hợp với sự thay đổi của kích thước hàng đợi

thực tế Bằng việc thiết đặt lại tham số w q, sẽ giúp phát hiện ra sự tắc nghẽn nhất thời đúng lúc khi hàng đợi gần đầy và có thể đưa ra những hoạt động để dập tắt sự tắc nghẽn, tránh tràn bộ đệm

Ở phương pháp DRED, người ta giới thiệu một ngưỡng mới gọi là “warning line” khi

đo kích thước hàng đợi thực tế trên mỗi gói được chuyển đến Nó chia việc thiết đặt w q

thành 2 phần: Nếu kích thước hàng đợi thực tế ở dưới ngưỡng “warning line”, w q được đặt giá trị chính xác giống như ở giải thuật RED thông thường Tuy nhiên, ngay khi kích thước

hàng đợi thực tế ở trong hay vượt quá ngưỡng “warning line”, w q được đặt tỷ lệ theo kích

thước vùng đệm Kích thước vùng đệm càng cao, trọng số w q càng lớn

1.5.1.6 Giải thuật loại bỏ ngẫu nhiên sớm ổn ịnh hóa

Ở giải thuật RED, chiều dài hàng đợi trung bình phụ thuộc vào số những kết nối TCP

Nhưng RED lại không phân biệt được những luồng “misbehaving” (những luồng chiếm giữ

nhiều hơn lượng băng thông dùng chung) Người ta đưa ra phương pháp loại bỏ ngẫu nhiên

sớm ổn định hóa (Stabilized RED - SRED) để ngăn ngừa sự sai lệch do các luồng

“misbehaving” này gây ra [63][64]

SRED đánh giá số lượng các kết nối TCP tích cực và sẽ xác định xác suất loại bỏ gói tin qua việc đánh giá các kết nối này Để đánh giá những kết nối TCP tích cực, SRED sử dụng

khái niệm “zombie list” “Zombie list” có thể được hiểu là một danh sách gồm m luồng tin

và những thông tin của các luồng này “Zombie list” lưu giữ thông tin tại mỗi kết nối và biểu thị chúng trong một danh sách Mỗi hàng của “zombie list” bao gồm một định danh luồng, 1 biến đếm, và một “nhãn thời gian” Ở thời điểm ban đầu, “zombie list” là rỗng

Khi có những gói tin được chuyển đến cho đến khi danh sách chưa đầy, các định danh như địa chỉ nguồn, địa chỉ đích,… của mỗi gói tin sẽ được đưa vào danh sách Ban đầu, biến đếm

“count” của “zombie list” được đặt là 0 và “nhãn thời gian” là thời gian đến của gói tin

Khi có một gói tin được chuyển đến bộ định tuyến, SRED sẽ so sánh một sự lựa chọn ngẫu

nhiên một hàng nào đó từ “zombie list” với hàng tương ứng của gói tin vừa chuyển đến Nếu những mục này trùng nhau, bộ đếm sẽ tăng lên 1 và “nhãn thời gian” được thay đổi

bằng thời gian đến của gói trong bộ đệm [63]

Đầu tiên, SRED sẽ so sánh một hàng được lựa chọn ngẫu nhiên từ danh sách “zombie

list” với hàng tương ứng trong gói tin vừa chuyển đến Chúng ta sẽ xem x t trên n gói tin

chuyển đến Nếu những hàng của chúng tương ứng với “zombie list”, H(n) sẽ được đặt bằng

0 Xác suất P(n) ( xác suất “zombie list” chứa hàng tương ứng với hàng của gói tin chuyển

đến) được tính bởi công thức [63]:

Ở đây, α là tham số điều khiển của giải thuật SRED ( 0 < α < 1)

P sred (q) là xác suất loại bỏ gói tin, nó tỷ lệ với chiều dài hàng đợi tức thời q và được tính

bởi công thức: [63][64]

ax

ax

1

1.5.1.7 Phát hiện sớm ngẫu nhiên cân bằng FRED

RED không chắc chắn rằng lưu lượng cùng được chia sẻ băng thông công bằng Trên thực hiện tế, RED không đối xử công bằng với các luồng TCP tốc độ thấp bởi RED ngẫu

nhiên loại bỏ các gói khi vượt quá mức ngưỡng max th Do đó, mỗi gói trong số các gói bị loại bỏ có băng thông nhỏ hơn băng thông được chia sẻ công bằng Khi các luồng TCP có quá nhiều gói bị mất thì chúng cũng yêu cầu chức năng cửa sổ điều khiển tắc nghẽn giảm số lượng gói tin đến, do đó tốc độ sẽ càng thấp hơn Giải thuật loại bỏ sớm ngẫu nhiên cân

bằng (Fairness RED- FRED) là một biến thể của RED để giảm tính không công bằng trong

phân bổ băng thông [64]

FRED hoạt động giống như RED nhưng có thêm một số chức năng mới: FRED đưa ra

thêm hai tham số max q và min q , là số lượng các gói lớn nhất và nhỏ nhất trong mỗi luồng

được ph p đưa vào hàng đợi Ngoài ra FRED còn có thêm biến toàn cục avgcq để đánh giá

kết quả đếm bộ đệm trên mỗi luồng trung bình Khi một luồng có số lượng các gói trong

hàng đợi nhỏ hơn avgcq thì chúng sẽ được ưu tiên hơn FRED sẽ duy trì số đếm qlen của các

gói được đệm cho mỗi luồng mà đã có bất kì gói nào đó trong bộ đệm FRED duy trì biến

strike để đếm thời gian mà một luồng trượt đáp ứng với các thông báo tắc nghẽn FRED

cho ph p mỗi kết nối được đưa vào bộ đệm số lượng các gói có giá trị min q mà không bị loại

bỏ Tất cả các gói thêm vào đều bị loại bỏ bởi RED Các gói đến được chấp nhận nếu kết nối

có ít hơn min q gói được đệm và kích thước hàng đợi trung bình nhỏ hơn max th Thông thường một kết nối TCP gửi ít hơn 3 gói ngược trở lại: hai gói cho trễ ACK, một gói để điều

khiển tăng kích thước cửa sổ Do dó min q được thiết lập từ 2 đến 4 gói tin [64]

Khi số lượng các kết nối tích cực nhỏ (N<< min th /min q), FRED cho ph p mỗi kết nối

được đệm min q các gói mà không bị loại bỏ Nó cũng tăng từ giá trị min q tới kích thước hàng đợi trung bình trên một kết nối Một cách đơn giản, nó tính toán giá trị này bằng cách phân chia kích thước hàng đợi trung bình bằng việc sử dụng số lượng các kết nối tích cực Một kết nối là tích cực khi nó có các gói được đưa vào trong bộ đệm và là kết nối thụ động trong trường hợp ngược lại

FRED không bao giờ để các luồng tới bộ đệm có số lượng các gói lớn hơn max q gói

trong bộ đệm và đếm thời gian mỗi luồng để cố gắng vượt quá giá trị max q trong biến strike

của mỗi luồng Các luồng có giá trị strike cao đều không được cho ph p tới hàng đợi có nhiều hơn avgcq gói Vì vậy, chúng không cho ph p sử dụng nhiều gói hơn luồng trung

bình Điều này cho ph p thích ứng các luồng để gửi các cụm gói tin RED ban đầu xác định kích thước hàng đợi trung bình khi mỗi gói đến Trong FRED, việc xác định kích thước hàng đợi trung bình được thực hiện khi các gói đến và đi Do đó, tần số lấy mẫu là giá trị lớn nhất của tốc độ đầu vào và tốc độ đầu ra FRED không chỉnh sửa độ trung bình nếu gói tới

bị loại bỏ trừ khi kích thước hàng đợi tạm thời bằng 0

1.5.2 Quản lý hàng đợi tích cực dựa trên tốc độ lưu lượng đến

Các giải thuật AQM dựa trên tốc độ lưu lượng đến phát hiện tắc nghẽn và xử lý dựa trên tốc độ gói tin đến Mục đích của các giải thuật AQM dựa trên kiểm soát lưu lượng đến là giảm bớt sự chênh lệch tốc độ giữa đầu vào và đầu ra, đạt được sự mất gói nhỏ, trễ nhỏ và hiệu quả sử dụng tuyến cao Do chiều dài hàng đợi là một giá trị tích lũy gián tiếp khác của

sự chênh lệch tốc độ giữa đầu vào và đầu ra nên phương pháp dựa trên chiều dài hàng đợi không nhạy cảm với tốc độ của các luồng đến hiện tại và có thể dẫn đến việc gói tin tiếp tục

bị đánh dấu dù cho chiều dài hàng đợi là nhỏ hay lớn Điều này diễn giải phần nào sự hoạt động kỳ vọng hơn của giải thuật AQM dựa trên kiểm soát lưu lượng đến so với các giải thuật dựa trên độ dài hàng đợi trong các tình huống luồng lưu lượng động

1.5.2.1 Giải thuật BLUE

Các giải thuật dựa trên chiều dài hàng đợi như RED, ARED, WRED… gặp phải một vấn đề là chiều dài hàng đợi cho biết rất ít thông tin như tính dữ dội của sự tắc nghẽn hay số lượng những kết nối cạnh tranh chia sẻ mối liên kết Giải thuật RED cũng yêu cầu một lượng lớn các tham số để vận hành chính xác ở những trường hợp tắc nghẽn khác nhau RED chỉ đạt được sự làm việc lý tưởng khi nó có đủ không gian bộ đệm và các tham số của

nó được cấu hình một cách chính xác [17]

Ý tưởng của BLUE là thực hiện quản lý hàng đợi bằng việc quản lý sự mất mát gói tin dựa trên việc sử dụng các tuyến liên kết hơn là dựa vào chiều dài hàng đợi tức thời hay chiều dài hàng đợi trung bình như các phương pháp mà ta đã đề cập ở các phần trên

BLUE duy trì một xác suất đơn P m dùng để đánh dấu hay loại bỏ những gói tin khi

chúng xếp hàng trong hàng đợi Nếu hàng đợi liên tục phải loại bỏ gói tin vì tràn bộ đệm, P m

sẽ tăng dần lên và qua đó tăng nhịp độ báo trở lại hệ thống sự tắc nghẽn Ngược lại, nếu những hàng đợi rỗng hay các mối liên kết ngừng lại, BLUE sẽ giảm bớt xác suất đánh dấu

gói tin P m Điều này cho ph p BLUE tự điều chỉnh tốc độ cần thiết để gửi thông báo tắc nghẽn trở lại nơi gửi hoặc loại bỏ gói tin bằng cách:

- Dựa trên mức độ mất gói: if ((now – last_update) > freeze_time) then P m = P m + δ 1 và Last_update = now

- Dựa trên kết nối rỗi: if ((now – last_update) > freeze_time) then P m = P m – δ 2 và Last_update = now

Trong đó:

P m : Xác suất đánh dấu hoặc loại bỏ gói tin

δ 1 : Lượng tăng của P m

δ 2 : Lượng giảm của P m

now : Thời gian hiện hành

last_update : Thời gian cuối cùng P m thay đổi

freeze_time : Lượng thời gian giữa các thay đổi thành công

Lượng tăng của P m thể hiện bởi δ 1 và lượng giảm của P m được thể hiện bằng δ 2 Đại

lượng này luôn được cập nhật khi có sự thay đổi của P m, khi kích thước hàng đợi vượt quá

giá trị ngưỡng hiện tại, tại tốc độ 1/freeze_time Tham số freeze_time thể hiện khoảng thời gian giữa các lần cập nhật thành công P m [18]

1.5.2.2 Giải thuật SFB

Giải thuật Blue công bằng ngẫu nhiên (Stochastic Fair Blue – SFB) là một giải thuật

hàng đợi FIFO nó nhận biết và hạn chế tốc độ các luồng không đáp ứng dựa trên cơ chế tính toán tương tự như được sử dụng với BLUE với một lượng nhỏ thông tin về trạng thái SFB

duy trì N×L ngăn nhớ đã tính toán Các ngăn nhớ được tổ chức thành L cấp với N ngăn nhớ

trong mỗi cấp Ngoài ra, SFB duy trì L hàm hash độc lập, tương ứng với mỗi mức của các ngăn nhớ tính toán Mỗi hàm hash ánh xạ một luồng vào một trong N ngăn nhớ tính toán ở

mức đó Các ngăn nhớ tính toán được sử dụng để theo dõi các số liệu thống kê sự chiếm dụng hàng đợi của các gói tin thuộc một ngăn nhớ cụ thể [64] Mỗi ngăn nhớ trong SFB giữ

một xác suất mất gói/đánh dấu P m giống như BLUE, chúng được cập nhật dựa trên sự chiếm

dụng ngăn nhớ Khi một gói tin đến tại hàng đợi, nó được đặt ngẫu nhiên vào 1 trong N ngăn nhớ trong mỗi L cấp Nếu số lượng các gói dữ liệu đã sắp xếp vào một ngăn nhớ trên một ngưỡng nhất định (ví dụ, kích thước của ngăn nhớ), P m của ngăn nhớ tăng lên Nếu số lượng

các gói dữ liệu giảm về không, P m giảm xuống

Dựa trên sự quan sát có cài đặt SFB cho thấy một luồng không đáp ứng sẽ điều khiển

nhanh P m đến 1 trong tất cả L ngăn nhớ đã được sắp xếp ngẫu nhiên Các luồng đáp ứng có

thể chia sẻ một hoặc hai ngăn nhớ với các luồng không đáp ứng, tuy nhiên, trừ khi số lượng các luồng không đáp ứng là rất lớn so với số lượng các ngăn nhớ, một luồng đáp ứng có khả năng được sắp xếp vào ít nhất một ngăn nhớ mà không ảnh hưởng tới các luồng không đáp

ứng và do đó có giá trị P m bình thường

Hình 1.10 Ví dụ về SFB[64]

Quyết định đánh dấu một gói tin dựa trên p min - là giá trị P m tối thiểu của tất cả các ngăn

nhớ mà luồng được sắp xếp vào Nếu p min là 1, gói tin được xác định thuộc luồng không đáp ứng và sau đó hạn chế tốc độ Tại thời điểm này, một số tùy chọn cho ph p giới hạn tốc độ truyền của luồng Khi hoạt động, các luồng được xác định là không đáp ứng chỉ đơn giản là giới hạn lượng băng thông cố định Chính sách này được thi hành bằng cách hạn chế tốc độ

các gói xếp hàng vào các luồng với giá trị p min là 1 Hình 1.10 cho thấy một ví dụ về cách thức hoạt động của SFB

1.5.2.3 Giải thuật phát hiện sớm dựa trên cân bằng chọn lọc SFED

Giải thuật phát hiện sớm dựa trên cân bằng chọn lọc (Selective Fair Early Detection -

SFED) [64] là một giải thuật AQM dựa trên điều khiển lưu lượng đến rất dễ thực hiện, giải

thuật này có thể được kết hợp với bất kỳ một giải thuật lập lịch nào Nó hoạt động bằng cách

duy trì một thùng chứa các thẻ bài cho mỗi luồng lưu lượng (hoặc các luồng lưu lượng kết hợp) Tốc độ điền đầy thẻ bài trong thùng tỷ lệ thuận với băng thông cho ph p Khi một gói tin được đưa vào bộ đệm, các thẻ bài bị loại khỏi thùng tương ứng Quyết định đưa vào bộ đệm hay loại bỏ gói tin của bất cứ luồng nào sẽ dựa trên sự chiếm giữ của thẻ bài trong thùng tại thời điểm đó Khi tốc độ gửi tin lớn hơn băng thông cho ph p sẽ dẫn đến kết quả

sự chiếm giữ của thẻ bài trong thùng là thấp và do đó một xác suất loại bỏ gói tin lớn sẽ được chỉ thị Điều này đảm bảo các luồng thích ứng đạt được các trạng thái ổn định và ngăn chặn chúng khỏi bị loại bỏ nghiêm trọng Tuy nhiên, các luồng không thích ứng sẽ tiếp tục gửi cùng thời điểm và do đó sẽ chịu tổn thất lớn hơn Tốc độ mà tại đó thẻ bài bị loại khỏi thùng tương ứng bằng với tốc độ của gói tin đến của luồng đó Tốc độ thêm vào của thẻ bài phụ thuộc vào sự cho ph p chia sẻ băng tần và không cùng tốc độ mà tại đó các gói tin của các luồng đặc biệt được đưa ra bộ đệm Theo cách này, thùng thẻ bài sẽ điều khiển băng thông được sử dụng bởi một luồng lưu lượng

1.5.2.4 Giải thuật hàng ợi ảo thích nghi AVQ

Một giải thuật AQM dựa trên việc kiểm soát lưu lượng đến khác được gọi là giải thuật

hàng đợi ảo thích nghi (Adaptive Virtual Queue - AVQ) Trong đó, nguyên lý chính là duy trì

một hàng đợi ảo có dung lượng nhỏ hơn dung lượng thực của tuyến nối đến [35] Khi một gói tin đến hàng đợi thực, hàng đợi ảo cũng được cập nhật nhằm phản ánh về luồng mới đến Các gói tin trong hàng đợi thực sẽ bị loại bỏ hoặc đánh dấu khi hàng đợi ảo bị tràn Dung lượng ảo tại mỗi liên kết sau đó được thích nghi nhằm đảm bảo rằng lưu lượng tổng cộng trên mỗi liên kết đạt được hiệu suất sử dụng tuyến như mong muốn Có hai tham số được lựa chọn để thực hiện AVQ Một tham số là hiệu suất sử dụng tuyến  , tham số khác là hệ

số suy giảm  Hiệu suất sử dụng tuyến xác định sự ổn định đối với các luồng lưu lượng ngắn không ổn định hiện tại Nó cho ph p một nhà cung cấp dịch vụ cân đối giữa các mức cao của hiệu suất sử dụng tuyến và độ dài bộ đệm nhỏ Cả hai thông số đều cho ph p xác định độ ổn định của giải thuật AVQ Srisankar S.Kunniyur và các cộng sự [58] đã chỉ ra rằng tại thời điểm hoạt động của các luồng lưu lượng thời gian dài FTP, một giải thuật AVQ đơn lẻ sẽ đạt được tỷ lệ mất gói thấp và hiệu suất sử dụng tuyến cao Họ cũng chỉ ra rằng AVQ đáp ứng được với sự thay đổi của tải trên mạng và có khả năng duy trì một chiều dài hàng đợi nhỏ thậm chí khi tải trên mạng tiếp tục tăng Khi việc loại bỏ gói (thay vì đánh dấu) được thực hiện ở các bộ định tuyến, AVQ hoạt động tốt hơn so với các phương pháp AQM khác về phương diện sử dụng tuyến và độ dài trung bình hàng đợi Tuy nhiên độ cân bằng cần phải được cải thiện đối với AVQ nhờ sử dụng các phương pháp AQM theo xác suất như RED Các phương pháp AQM theo xác suất được yêu cầu chỉ khi tuyến thực hiện hủy bỏ gói và không được sử dụng khi tuyến thực hiện đánh dấu gói vì đánh dấu đa gói

trong một cửa sổ đơn sẽ dẫn TCP tới timeout hoặc rơi vào trạng thái khởi đầu chậm Tuy

nhiên khó có thể đạt được một đáp ứng hệ thống nhanh và hiệu suất sử dụng tuyến cao đồng thời khi sử dụng một giá trị không đổi 

1.5.2.5 Giải thuật hàng ợi ảo thích nghi nâng cao

Một cải thiện được đề xuất cho AVQ được công bố trong giải thuật hàng đợi ảo thích

nghi nâng cao (Enhanced Adaptive Virtual Queue -EAVQ) [50] Các khái niệm mang tính

nguyên lý và các thông số thêm vào của tắc nghẽn cũng được giới thiệu trong EAVQ Tốc

độ đến tại các tuyến của mạng được duy trì như một đại lượng cơ sở đo lường tắc nghẽn Tỷ

lệ sử dụng tuyến mong muốn được dùng như một đại lượng đo phụ và một cơ chế thích nghi được sử dụng nhằm giải quyết một số vấn đề như sự khó khăn trong việc thiết lập các thông

số, khả năng chống nhiễu thấp và thông lượng tuyến thấp EAVQ cải thiện các hoạt động tức thời của hệ thống và đảm bảo sử dụng toàn bộ dung lượng của tuyến Qian Yanping và đồng nghiệp đã chứng minh hoạt động rất tốt của EAVQ theo các khía cạnh hiệu suất sử dụng tuyến cao, tỷ lệ mất tuyến thấp và hệ thống đáp ứng động nhanh hơn so với AVQ Hơn nữa, hoạt động của EAVQ không phụ thuộc vào số lượng các kết nối TCP

1.5.2.6 Giải thuật Yellow

Giải thuật quản lý hàng đợi tích cực Yellow [10] sử dụng sự chênh lệch giữa tốc độ vào

và dung lương tuyến như một độ đo sơ cấp Do đó, giải thuật này thừa hưởng các ưu điểm của các giải thuật AQM dựa trên kiểm soát lưu lượng đến Thêm vào đó, kích thước hàng đợi được sử dụng như một độ đo thứ cấp Độ dài hàng đợi ảnh hưởng đến các thông số tải sử dụng hàm điều khiển hàng đợi được tính toán dựa trên một hàm hypecbon phi tuyến của độ dài hàng đợi tức thời và kích thước hàng đợi tham chiếu Thừa hưởng từ các phương pháp AQM dựa trên kiểm soát lưu lượng đến, Yellow cũng thực hiện điều khiển sớm độ trễ hàng đợi duy trì các tham số tải Chiều dài hàng đợi trung bình và độ lệch chuẩn của chiều dài hàng đợi theo phương pháp Yellow ít bị ảnh hưởng bởi sự tham gia của các luồng lưu lượng UDP

1.5.2.7 Bộ iều khiển tích phân tỷ lệ (Proportional Integral-PI)

Hollot và một số tác giả đã sử dụng kỹ thuật điều khiển hệ thống cổ điển để phát triển

bộ điều khiển rất phù hợp cho hệ thống TCP/AQM [44] Với phương pháp này, ba thông số mạng quan trọng (số lượng các phiên TCP, dung lượng tuyến và RTT) được kết hợp trong

hệ thống điều khiển phản hồi cơ bản Các tác giả đã chỉ ra hàng đợi trung bình trong giải thuật RED là không có lợi và đề nghị đề nghị một phương pháp AQM thay thế là bộ PI nhằm quản lý sử dụng hàng đợi và độ trễ Các tính năng của bộ điều khiển PI là cho ph p một thiết lập một cách rõ ràng trễ hàng đợi trên mạng bằng cách giới thiệu một chiều dài hàng đợi mong muốn Sử dụng một mô hình động học tuyến tính hóa của TCP/AQM, bộ điều khiển PI đã được đề xuất không chỉ để cải thiện sự đáp ứng của các đặc tính động học TCP/AQM mà còn ổn định hóa chiều dài hàng đợi bộ định tuyến xung quanh giá trị mong muốn Việc ổn định hóa chiều dài hàng đợi có thể đạt được bằng điều khiển tích phân, trong khi việc cải thiện đáp ứng đặc tính động học có thể đạt được bởi các bộ điều khiển tỷ lệ sử