Nghiên cứu cải tiến cơ chế điều khiển tại các nút mạng

Nội dung tài liệu: Nghiên cứu cải tiến cơ chế điều khiển tại các nút mạng

1. ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC NGUYỄN KIM QUỐC NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN CƠ CHẾ ĐIỀU KHIỂN TẠI CÁC NÚT MẠNG CHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MÃ SỐ: 62.48.01.01 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. GS. TS. NGUYỄN THÚC HẢI 2. PGS. TS. VÕ THANH TÚ HUẾ - 2015
2. Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Khoa học – Đại học Huế Người hướng dẫn khoa học: GS. TS. Nguyễn Thúc Hải PGS. TS. Võ Thanh Tú Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án sẽ được bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp Đại học Huế, họp tại: Vào hồi giờ ngày tháng năm . Có thể tìm hiểu luận án tại: 1. Thư viện Quốc gia Hà Nội 2. Trung tâm Học liệu – Đại học Huế 3. Thư viện trường Đại học Khoa học – Đại học Huế
3. 1 MỞ ĐẦU Internet là một hệ thống kết nối mạng toàn cầu đảm bảo liên thông giữa các hệ thống máy tính và thiết bị trên diện rộng. Internet ngày càng phát triển không chỉ về số lượng kết nối mà còn sự đa dạng của các lớp ứng dụng. Do đó, vấn đề xảy ra tắc nghẽn trên Internet là không thể tránh khỏi. Vì vậy, để đảm bảo thông suốt đường truyền, kiểm soát tắc nghẽn tại nút mạng đóng một vai trò rất quan trọng cho Internet hoạt động hiệu quả và tin cậy đối với người sử dụng. Phần mở đầu của luận án đi từ tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước và quốc tế về kiểm soát tắc nghẽn tại nút mạng nhằm thể hiện tính khoa học và cấp thiết của luận án, từ đó đưa ra các động lực nghiên cứu và các mục tiêu nghiên cứu. Tiếp theo là đề xuất phương pháp nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu, nhằm thực hiện các mục tiêu nghiên cứu. Sau cùng là trình bày bố cục và các đóng góp của luận án. 1. Tính khoa học và cấp thiết của luận án Thông thường có hai phương án để kiểm soát tránh tắc nghẽn là tăng hiệu suất các thiết bị phần cứng và dùng kỹ thuật phần mềm. Việc tăng hiệu suất các thiết bị là cần thiết, nhưng lại khá tốn kém, khó đồng bộ và hiệu quả chưa cao. Ngược lại, dùng kỹ thuật phần mềm để kiểm soát tắc nghẽn đã đem lại hiệu quả rất lớn. Trong kỹ thuật này có hai phương pháp được quan tâm và phát triển, đó là: cải tiến các giao thức điều khiển truyền thông và nâng cao các kỹ thuật quản lý hàng đợi tích cực (AQM: Active Queue Management) tại các nút mạng [17][28][55]. Việc tăng hiệu năng của giao thức TCP thông qua các biến thể đã triển khai trên Internet và đã đem lại hiệu quả rất lớn. Tuy nhiên, do sự đa chuẩn của các loại mạng, sự phong phú các thiết bị kết nối và sự phức tạp các ứng dụng truyền thông nên điều quan trọng là cần có những cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại các nút mạng để hỗ trợ điều tiết lưu thông trên mạng, nhằm tránh và giải quyết tắc nghẽn [7][10][51]. Quản lý hàng đợi tích cực hoạt động tại các nút mạng nhằm kiểm soát số lượng các gói dữ liệu trong hàng đợi của nút mạng, bằng cách chủ động loại bỏ gói tin đến khi hàng đợi đầy hay thông báo tắc nghẽn khi mạng còn trong thời kỳ “phôi thai” của tắc nghẽn để điều tiết lưu thông trên mạng. Việc ổn định chiều dài của hàng đợi sẽ làm cho một số thông số hiệu năng của mạng TCP/IP như: tỷ lệ mất gói, hiệu suất sử dụng đường truyền, trễ trung bình và biến thiên dao động độ trễ trong một phạm vi hợp lý. Điều này sẽ vừa không gây sự quá tải đối với thiết bị mạng, 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 mạng [7][39][62]. Hiện có ba hướng tiếp cận để giải quyết bài toán quản lý hàng đợi tích cực, bao gồm: Quản lý hàng đợi dựa trên chiều dài hàng đợi (tiêu biểu là cơ chế RED) [22] [25][67], quản lý hàng đợi dựa trên lưu lượng gói tin đến - còn gọi là tải nạp (đại diện là cơ chế BLUE) [18][73] và quản lý hàng đợi dựa trên sự kết hợp cả chiều dài hàng đợi và lưu lượng gói tin đến (điển hình là cơ chế REM) [11][57][65]. Trong những năm gần đây, nhằm nâng cao hiệu năng của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực, ngoài ba cơ chế tiêu biểu kể trên, đã có rất nhiều cơ chế khác được công bố. Các công trình này xoay quanh việc cải tiến các cơ chế RED, BLUE và REM [26][52]. Các kết quả thu được đã phần nào đáp ứng được yêu cầu của bài toán quản lý hàng đợi tích cực tại các nút mạng [54][66]. Tuy nhiên, các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực này vẫn còn một số nhược điểm cố hữu, như: sử dụng các hàm tuyến tính để xác định mức độ tắc nghẽn và tính xác suất đánh dấu/cho rơi gói tin; và khó có thể cài đặt các tham số cho các cơ chế để phù hợp với từng môi trường mạng khác nhau [39][59][76]. Tính toán mềm (SC: Soft Computing) bao gồm các công cụ: logic mờ, mạng nơ-ron, lập luận xác suất, tính toán tiến hóa. Mục tiêu của tính toán mềm là giải quyết các bài toán xấp
4. 2 xỉ, gần đúng đang là một xu hướng mới, cho phép một bài toán cụ thể sẽ được khai thác với mục tiêu sao cho hệ thống dễ thiết kế, chi phí thấp nhưng vẫn đảm bảo tính đúng đắn và thông minh trong quá trình thực hiện với một ngưỡng sai số chấp nhận. Các ứng dụng thành công của tính toán mềm cho thấy tính toán mềm ngày càng phát triển mạnh và đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực khác nhau của khoa học và kỹ thuật [36][45]. Trong kỹ thuật tính toán mềm, logic mờ được xem là công cụ tốt nhất thể hiện được tri thức của con người, nhờ vào các hàm thuộc và hệ luật mờ. Do đó, logic mờ được ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong các lĩnh vực điều khiển tự động [5][8]. Bên cạnh logic mờ, với thế mạnh về cập nhật tri thức thông qua quá trình huấn luyện nên mạng nơ-ron cũng được sử dụng rộng rãi và phổ biến, nhất là trong lĩnh vực khoa học máy tính [53][68]. Vì những tính ưu việt của tính toán mềm mà trong những năm gần đây, các nhà khoa học đã sử dụng công cụ tính toán mềm để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại nút mạng [23][50][64][78]. Tuy nhiên, cần có sự kết hợp các công cụ tính toán mềm để phát huy ưu điểm và giảm trừ khuyết điểm cho các công cụ khi xây dựng các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực là rất quan trọng, để kiểm soát tắc nghẽn tốt nhằm đảm bảo chất lượng của các dịch vụ mạng và sự an toàn của các thiết bị trong hệ thống mạng. Vì vậy, các cơ chế AQM vẫn cần được cải tiến sao cho vừa đơn giản khi thực hiện, vừa điều khiển linh hoạt để thích nghi môi trường mạng, vừa đảm bảo tính công bằng trong việc nhận hay loại bỏ các gói tin đối với các luồng lưu lượng đến, vừa duy trì độ dài hàng đợi trung bình trong điều kiện tình trạng của mạng luôn thay đổi. Do đó, nghiên cứu cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực bằng cách kết hợp các kỹ thuật tính toán mềm với các phương pháp điều khiển hiện đại nhằm bổ sung khả năng xử lý, khả năng ra quyết định thông minh cho hệ thống quản lý hàng đợi tích cực tại nút mạng là rất cần thiết và cấp bách. 2. Động lực nghiên cứu Thứ nhất, độ tuyến tính của các hàm kiểm soát trong các cơ chế không thể nắm bắt để điều khiển hiệu quả tính phi tuyến của mạng và sự phụ thuộc tĩnh của các cơ chế vào các tham số nên không thể thích nghi tình trạng mạng luôn thay đổi. Vấn đề này được luận án sử dụng phương pháp điều khiển mờ để giải quyết. Thứ hai, hầu hết các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có chưa xét hết ảnh hưởng của các yếu tố trong mạng đến quá trình kiểm soát tắc nghẽn nên các cơ chế chưa thể điều khiển thích nghi tốt với môi trường mạng. Vì vậy, luận án sử dụng kỹ thuật điều khiển mờ thích nghi để khắc phục tồn tại này. Thứ ba, một số cơ chế quản lý hàng đợi tích cực gần đây có sử dụng lập luận mờ để tham gia vào quản lý hàng đợi nhưng hệ điều khiển mờ của các cơ chế này phụ thuộc rất nhiều vào chuyên gia và tham số của nó chưa cập nhật để đáp ứng với từng điều kiện mạng khác nhau. Do đó, luận án áp dụng điều khiển mờ tối ưu bằng cách huấn luyện hệ thống, cho hệ thống học theo môi trường mạng thay đổi để các cơ chế hoạt động hiệu quả hơn. 3. Mục tiêu luận án Thứ nhất là nghiên cứu và đánh giá các cơ chế quản lý hàng đợi tích hình hiện có để tìm ra ưu và khuyết điểm của từng cơ chế, nhằm phân lớp ứng dụng và đánh giá hiệu năng cho các cơ chế. Đồng thời, sử dụng logic mờ để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có. Kết quả của mục tiêu thứ nhất là thực hiện động lực nghiên cứu đầu tiên và sẽ làm nền tảng lý thuyết và mô phỏng cho các cải tiến chính của luận án. Thứ hai là dựa trên kết quả phân tích và đánh giá các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực trong mục tiêu thứ nhất, kết hợp lý thuyết điều khiển hệ thống động học, điều khiển mờ và kỹ thuật điều khiển thích nghi để xây dựng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC, nhằm cải tiến các
5. 3 cơ chế quản lý hàng đợi tích cực. Kết quả của mục tiêu này là giải quyết vấn đề tồn tại trong động lực nghiên cứu thứ hai của luận án. Thứ ba là kết hợp lập luận mờ với mạng nơ-ron để xây dựng hệ thống nơ-ron mờ nhằm cải tiến tốt hơn cho cơ chế quản lý hàng đợi tích cực đã được cải tiến trong mục tiêu thứ hai, mà cụ thể là xây dựng bộ điều khiển nơ-ron mờ FNN để nâng cao hiệu năng của các cơ chế đã được cải tiến từ bộ điều khiển mờ thích nghi AFC. Kết quả của mục tiêu này là thực hiện động lực nghiên cứu thứ ba của luận 4. Phương pháp nghiên cứu Để đạt được các mục tiêu trên, phương pháp nghiên cứu trong luận án được kết hợp chặt chẽ giữa nghiên cứu lý thuyết với cài đặt mô phỏng kiểm chứng. Phương pháp này dùng các đối tượng nghiên cứu là các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực điển hình, lý thuyết điều khiển, các kỹ thuật tính toán mềm và hai phần mềm mô phỏng được các nhà nghiên cứu khoa học tin dùng là Matlab và NS2 [40]. 5. Bố cục luận án Với các mục tiêu và phương pháp nghiên cứu nêu trên, nội dung của luận án được bố cục thành ba chương. Chương 1: Kiểm soát tắc nghẽn trong mạng TCP/IP dựa trên quản lý hàng đợi tích cực tại nút mạng - Phần đầu chương sẽ trình bày quá trình kiểm soát tắc nghẽn của TCP và các biến thể của nó trên mạng TCP/IP. Từ đó, làm rõ tầm quan trọng của cơ chế quản lý hàng đợi tích cực trong vấn đề kiểm soát tắc nghẽn trên mạng TCP/IP. Phần tiếp theo của chương sẽ cập nhật, phân tích, đánh giá và phân lớp ứng dụng một số cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tiêu biểu, và áp dụng điều khiển mờ để cải tiến các cơ chế này. Qua đó, luận án đưa ra những vấn đề còn tồn tại trong các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có và đề xuất ý tưởng xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi cho bài toán cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại nút mạng ở phần cuối của chương. Chương 2: Cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực dựa trên điều khiển mờ thích nghi - Phần đầu chương trình bày cơ sở toán học của logic mờ, tiếp theo của chương là phần khảo sát đánh giá các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực có dùng điều khiển mờ hiện có. Từ đó, luận án xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC để khắc phục các hạn chế trong các đề xuất trước đây. Dựa trên mô hình lý thuyết, luận án triển khai xây dựng và cài đặt mô phỏng các cơ chế cải tiến FLRED và FLREM. Trong đó, cơ chế FLRED là cải tiến của cơ chế RED, cơ chế FLREM là cải tiến của cơ chế REM. Phần tiếp theo của chương là phần đánh giá mô phỏng của các cơ chế đề xuất so với các cơ chế hiện có. Phần cuối của chương là kết luận ý nghĩa của điều khiển mờ thích nghi AFC trong cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực, đồng thời chỉ ra những hạn chế của AFC và đề ra nhu cầu sử dụng mạng nơ-ron để điều chỉnh các tham số trong bộ điều khiển mờ thích nghi AFC. Chương 3: Tích hợp lập luận mờ với mạng nơ-ron để nâng cao hiệu năng quản lý hàng đợi tích cực - Phần đầu của chương trình bày cơ sở toán học của mạng nơ-ron. Từ đó, luận án xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN bằng cách tích hợp điều khiển mờ với mạng nơ-ron để cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực. Trong quá trình huấn luyện mạng, để có kết quả học tốt, luận án đề xuất sử dụng thuật toán lan truyền ngược cải tiến IBP (Improved Back Propagation). Dựa trên mô hình lý thuyết, luận án xây dựng các cơ chế cải tiến FNNRED, FNNREM. Trong đó, cơ chế FNNRED là cải tiến của cơ chế FLRED và cơ chế FNNREM là cải tiến của cơ chế FLREM. Phần tiếp theo là phần mô phỏng và đánh giá các cơ chế đề xuất so với các cơ chế dùng điều khiển mờ thích nghi AFC và các cơ chế dùng điều khiển mờ. Phần cuối của chương khẳng định vai trò điều khiển nơ-ron mờ FNN để nâng cao
6. 4 hiệu năng quản lý hàng đợi tích cực. Cuối cùng là phần kết luận, tóm tắt các đề xuất mới của tác giả để thực hiện các mục tiêu của luận án. Đồng thời, tác giả đưa ra dự kiến các lĩnh vực nghiên cứu và kết quả trong tương lai. 6. Đóng góp của luận án Từ các kết quả nghiên cứu về lý thuyết và chứng minh thông qua mô phỏng, luận án đã có một số đóng góp cụ thể như sau: Phân lớp ứng dụng cho các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có, và dùng kỹ thuật ECN để cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực, kết quả này đã được công bố trong công trình [CT1][CT2]. Sử dụng kỹ thuật điều khiển mờ để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực, kết quả được công bố trong các công trình [CT3][CT5][CT6]. Xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại nút mạng, kết quả đã được công bố trong công trình [CT8]. Xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN để nâng cao hiệu năng của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại nút mạng, các kết quả đã được công bố trong công trình [CT4][CT7]. Từ các kết quả đạt được ở trên, luận án cho thấy vai trò của cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tại nút mạng và tiềm năng của việc áp dụng các kỹ thuật tính toán mềm để giải quyết những bài toán lớn trong mạng TCP/IP. CHƯƠNG 1. KIỂM SOÁT TẮC NGHẼN TRONG MẠNG TCP/IP DỰA TRÊN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC TẠI NÚT MẠNG 1.1. Kiểm soát tắc nghẽn trong mạng TCP/IP 1.1.1. Mô hình hoạt động của TCP/IP 1.1.1.1. Mô hình truyền thông trong mạng TCP/IP 1.1.1.2. Mô hình toán học của TCP/IP 1.1.2. Tắc nghẽn trong mạng TCP/IP 1.1.2.1. Nguyên nhân tắc nghẽn 1.1.2.2. Nguyên lý kiểm soát tắc nghẽn 1.1.2.3. Kỹ thuật kiểm soát tắc nghẽn 1.1.3. Kiểm soát tắc nghẽn của giao thức TCP 1.1.4. Kiểm soát tắc nghẽn bằng quản lý hàng đợi 1.1.5. Quản lý hàng đợi tích cực Mục tiêu quan trọng nhất của cơ chế quản lý hàng đợi tích cực là ngăn ngừa sự tắc nghẽn trước khi nó thực sự xảy ra, duy trì chiều dài hàng đợi ổn định nhằm giảm bớt sự mất mát các gói, đạt được một lưu lượng truyền dữ liệu cao và một độ trễ hàng đợi thấp [10][17][18]. 1.1.5.1. Kiến trúc nút mạng 1.1.5.2. Kiểm soát tắc nghẽn bằng quản lý hàng đợi tích cực 1.1.5.3. Ưu điểm của quản lý hàng đợi tích cực 1.1.6. Kỹ thuật thông báo tắc nghẽn rõ ràng Kỹ thuật thông báo tắt nghẽn rõ ràng (ECN: Explicit Congestion Notification) là kỹ thuật cho phép một nút mạng cung cấp thông tin phản hồi rõ ràng cho máy gửi về tình trạng tắc nghẽn tại nó.
7. 5 1.2. Phân tích và đánh giá các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực 1.2.1. Cơ chế quản lý dựa trên chiều dài hàng đợi Trong các cơ chế quản lý hàng đợi dựa trên chiều dài hàng đợi, hiện tượng tắc nghẽn được thể hiện dựa trên độ dài tức thời hoặc trung bình của hàng . 1.2.1.1. Cơ chế RED Năm 1993, Sally Floyd và cộng sự đã đề xuất cơ chế RED [25][42] để phát hiện sớm tắc nghẽn, RED kiểm soát tắc nghẽn tại nút mạng bằng cách kiểm tra độ dài trung bình hàng đợi khi các gói tin đến và đưa ra quyết định nhận gói, đánh dấu hoặc loại bỏ gói tin. 1.2.1.2. Cơ chế FRED Năm 1997, Dong Lin và cộng sự đã đề xuất cơ chế FRED [21] để cải tiến cơ chế RED với mục đích là làm giảm tác động không công bằng tại hàng đợi RED. 1.2.2. Cơ chế quản lý dựa trên tải nạp Các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực dựa trên tải nạp dự đoán khả năng sử dụng đường truyền liên kết, xác định tắc nghẽn và đưa ra cách xử lý. Mục đích của các cơ chế này là điều tiết gói tin vào nút mạng để ổn định lưu lượng gói tin đến, nhằm duy trì độ ổn định cho mạng. Các cơ chế tiêu biểu cho nhóm này là: BLUE và SFB. 1.2.2.1. Cơ chế BLUE Năm 2002, Wu-chang Feng và cộng sự đề xuất cơ chế BLUE [24][73]. Ý tưởng chính của BLUE là sử dụng một biến xác suất để đánh dấu các gói tin khi chúng vào hàng đợi. Xác suất này tăng/giảm một cách tuyến tính tùy thuộc vào tỉ lệ rơi gói tin hay mức độ sử dụng đường truyền. 1.2.2.2. Cơ chế SFB Năm 2001, Wu-chang Feng và cộng sự đề xuất cơ chế SFB [72]. SFB chia hàng đợi thành các thùng tính toán, mỗi thùng duy trì một xác suất đánh dấu gói tin tương tự BLUE. Các thùng được tổ chức thành 퐿 mức, mỗi mức có thùng. Thêm vào đó, SFB sử dụng 퐿 hàm băm độc lập, mỗi hàm tương ứng với một mức. Mỗi hàm băm ánh xạ một luồng vào một trong những thùng trong mức đó 1.2.3. Cơ chế quản lý dựa trên chiều dài hàng đợi và tải nạp Các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực dựa trên sự kiểm soát chiều dài hàng đợi và lưu lượng gói tin đến nút mạng, để dự đoán mức độ sử dụng tài nguyên (hàng đợi và băng thông), nhằm xác định tình trạng tắc nghẽn tại nút mạng. Tiêu biểu cho nhóm này là các cơ chế REM và GREEN [11][57][71]. 1.2.3.1. Cơ chế REM Năm 2001, Sanjeewa Athuraliya và cộng sự đã đề xuất cơ chế REM [57][75]. Ý tưởng của REM là ổn định tải đầu vào và năng lực liên kết của hàng đợi, bất kể số lượng người dùng chia sẻ liên kết. 1.2.3.2. Cơ chế GREEN Năm 2002, Apu Kapadia và cộng sự đã đề xuất cơ chế GREEN [6][71]. Cơ chế GREEN áp dụng kiến thức về các hành vi ổn định của các kết nối TCP ở các nút mạng để cho rơi (hoặc đánh dấu) các gói tin. 1.2.4. Đánh giá hiệu năng và phân lớp ứng dụng các cơ chế AQM 1.2.4.1. Đánh giá hiệu năng cơ chế AQM
8. 6 Bảng 1.2. Đánh giá hiệu năng cơ chế quản lý hàng đợi tích cực Cơ chế RED BLUE REM GREEN Thông lượng Vừa Cao Cao Cao Tỉ lệ mất gói tin Cao Thấp Vừa Thấp Không gian bộ đệm Lớn Nhỏ Vừa Nhỏ 1.2.4.2. Phân lớp ứng dụng các cơ chế AQM Bảng 1.3. Phân lớp ứng dụng cơ chế quản lý hàng đợi tích cực Cơ chế RED BLUE REM GREEN Dựa vào kích thước hàng đợi    Dựa vào tải nạp    Phân Dựa vào hiệu suất sử dụng lớp    đường truyền Dựa vào thông tin luồng Thích nghi     Điều khiển Không Mạnh  luồng thích nghi Yếu  1.3. Tình hình ứng dụng logic mờ trong quản lý hàng đợi tích cực Mục đích của việc áp dụng logic mờ là nhằm đơn giản hóa việc thiết kế các thuật toán AQM dựa trên một mức độ sai số cho phép. Việc ứng dụng logic mờ cho các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực cũng được nhiều nhiều nhà khoa học nghiên cứu trong những năm gần đây. 1.3.1. Các cơ chế dùng logic mờ cải tiến RED 1.3.1.1. Cơ chế FEM Năm 2006, C. Chrysostomou và cộng sự đề xuất cơ chế FEM [12][13]. FEM được xây dựng bằng cách đưa logic mờ vào cơ chế RED. 1.3.1.2. Cơ chế FCRED Năm 2007, Jinsheng Sun và cộng sự đề xuất cơ chế FCRED [34]. FCRED sử dụng một bộ điều khiển mờ để điều chỉnh xác suất rơi tối đa của RED, nhằm tăng khả năng ổn định chiều dài hàng đợi trung bình trong khoảng chiều dài hàng đợi tham chiếu QT. 1.3.2. Các cơ chế dùng logic mờ cải tiến BLUE 1.3.2.1. Cơ chế FUZZY BLUE Năm 2005, M. H. Yaghmaee và cộng sự đã đề xuất cơ chế Fuzzy BLUE [47] cải tiến cơ chế BLUE dựa trên logic mờ. Fuzzy BLUE dùng mức độ mất gói và mức độ sử dụng hàng đợi làm biến ngôn ngữ đầu vào và xác suất đánh đấu rơi gói tin làm biến ngôn ngữ đầu ra. 1.3.2.2. Cơ chế DEEP BLUE Năm 2009, S. Masoumzadeh và cộng sự đã đề xuất cơ chế DEEP BLUE [60] nhằm cải tiến cơ chế BLUE. DEEP BLUE dùng xác suất loại bỏ gói tin và sự kiện các liên kết nhàn rỗi để kiểm soát tắc nghẽn, làm các biến đầu vào của bộ điều khiển mờ và đầu ra là biến .
9. 7 1.3.3. Các cơ chế dùng logic mờ cải tiến REM 1.3.3.1. Cơ chế FREM Năm 2010, Y. Xian và cộng sự đề xuất cơ chế FREM [32] [77], được xây dựng trên thuật toán REM và bộ điều khiển logic mờ để đánh dấu và thả các gói tự động, giữ cho kích thước hàng đợi ở cấp độ xung quanh giá trị tham chiếu và ngăn chặn tràn hàng đợi. 1.3.3.2. Cơ chế FUZREM Năm 2008, Xu Changbiao và cộng sự đã đề xuất cơ chế FUZREM [74] đã cải thiện hiệu năng của cơ chế REM dựa trên lập luận mở. FUZREM sử dụng hệ mờ Mamdani với các hàm thuộc dạng tam giác, có 7 miền giá trị cho các biến đầu vào và đầu ra, cho nên hệ luật mờ của nó có 49 luật. 1.3.4. Cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi dùng điều khiển mờ Phần dưới đây giới thiệu cải tiến các cơ chế BLUE và SFB bằng điều khiển mờ. Các cơ chế RED và REM cũng được cải tiến bằng điều khiển mờ, rồi được nâng cao hiệu năng thông qua điều khiển mờ thích nghi và điều khiển mờ tối ưu sẽ được giới thiệu trong các chương sau của luận án. 1.3.4.1. Cải tiến cơ chế BLUE Chúng tôi xây dựng cơ chế FLBLUE [CT5] từ việc cải tiến cơ chế BLUE bằng logic mờ. Bộ điều khiển mờ của FLBLUE dùng hệ mờ Mamdani với hàm thuộc hình tam giác/hình thang, có hai ngõ vào 푒( ) và 푒( − ) là độ sai lệch của thông lượng hiện thời so với thông lượng mục tiêu ở ngõ ra của nút cổ chai tại hai thời điểm lấy mẫu liên tiếp. 1.3.4.2. Cải tiến cơ chế SFB Chúng tôi đã xây dựng cơ chế SFSB [CT3] từ việc cải tiến cơ chế SFB bằng cách sử dụng bộ điều khiển mờ, với hai đầu vào là tỉ lệ mất gói tin và mức độ sử dụng hàng đợi để tính cho đầu ra là xác suất đánh dấu gói. Hai đại lượng 푒푡 푙표푠푠 (푡) và 푞 푒 푒 푙푒푛 푡ℎ(푡) đại diện cho hai đầu vào và được mờ hóa bởi ba miền (푙표푤, 푒 푖 , ℎ푖 ℎ) có hàm thuộc hình thang. 1.4. Một số tồn tại trong các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực Nhìn chung, các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có thường sử dụng các hàm tuyến tính để tính xác suất loại bỏ/đánh dấu gói tin và được thực hiện theo một công thức cố định nên chưa đủ mạnh khi lưu lượng mạng lớn và chưa thể nắm bắt được bản chất động học và phi tuyến của mạng TCP/IP. Yêu cầu này có thể đạt được khi sử dụng phương pháp phi tuyến cho xác suất loại bỏ/đánh dấu gói theo hướng tiếp cận mềm dẻo nhờ các kỹ thuật tính toán mềm, như: logic mờ, mạng nơ-ron, tính toán tiến hóa, lập luận xác suất. Các hệ điều khiển sử dụng lập luận mờ để cung cấp các giải pháp đơn giản và hiệu quả nhằm kiểm soát các hệ thống biến đổi phi tuyến theo thời gian, bằng cách sử dụng một hệ suy luận mờ ra quyết định cho xác suất loại bỏ hay đánh dấu gói, mà không yêu cầu nhiều kiến thức về các thông số động học của hệ thống hay mạng lưới. Hệ điều khiển mờ cho quản lý hàng đợi tích cực có khả năng làm việc hiệu quả và ổn định để đưa một cách nhanh chóng đối tượng được kiểm soát vào trạng thái ổn định. Trong những năm gần đây, các cơ chế AQM dựa trên logic mờ đã được đề xuất có quá trình thiết kế đơn giản hơn hơn so với các giải thuật AQM truyền thống và cho một số kết quả tốt hơn trong việc duy trì ổn định hàng đợi. Tuy nhiên, việc thiết kế các bộ điều khiển mờ vẫn còn thiếu các thành phần thích nghi và phụ thuộc rất nhiều vào kiến thức của các chuyên gia. Do vậy, cần thiết phải có những bộ điều khiển mờ thích nghi và có khả năng tự học từ các kết quả đo đạc đầu vào/ra thực tế của hệ thống để có các tham số tốt cho bộ điều khiển mờ, nhằm
10. 8 tăng hiệu năng của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực. 1.5. Kết luận chương Chương này đã trình bày cơ chế kiểm soát tắc nghẽn trong mạng TCP/IP và tầm quan trọng của quản lý hàng đợi tích cực tại nút mạng trong quá trình kiểm soát tắc nghẽn. Từ đó, đã phân tích hiện trạng nghiên cứu của các cơ chế quản lý hàng đợi truyền thống. Dựa trên kết quả nghiên cứu lý thuyết và phân tích các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có, luận án đã đánh giá hiệu năng và phân lớp ứng dụng cho các cơ chế. Hầu hết các phương pháp quản lý hàng đợi tích cực không thể đáp ứng hết được các mục tiêu đề ra, đặc biệt là mục tiêu đáp ứng được với sự thay đổi động học và phi tuyến của mạng TCP/IP. Phần cuối của chương, luận án đã đưa ra một số cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực dựa trên điều khiển mờ. Tuy nhiên, các cải tiến này đều dựa trên hệ mờ Mamdani với hàm thuộc hình tam giác hoặc hình thang để đơn giản trong quá trình tính toán, nên quá trình điều khiển chưa được mịn và độ thích nghi với môi trường mạng chưa cao. Vì vậy, cần tiếp tục cải tiến các bộ điều khiển mờ này để nâng cao hiệu năng cho các cơ chế, bằng cách thay thế hệ mờ Mamdani bởi hệ mờ tốt hơn và bổ sung vào nó các thành phần thích nghi để thích ứng tốt hơn với điều kiện thực tế của mạng. Đây là các vấn đề cần được nghiên cứu và phát triển trong các chương sau. CHƯƠNG 2. CẢI TIẾN CƠ CHẾ QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC DỰA TRÊN ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI 2.1. Cơ sở toán học của logic mờ 2.1.1. Tập mờ Định nghĩa 2.1 [30]. Cho một tập vũ trụ 푼. Tập được xác định bởi đẳng thức: A AA( u ) / u : u U , ( u ) [0,1] thì được gọi là tập mờ trên tập 푼. 2.1.2. Các dạng hàm thuộc của tập mờ Các hàm thuộc được xây dựng từ những hàm cơ bản như: hàm bậc nhất, hình thang, hình tam giác, hàm phân bố Gauss và hàm chuông. 2.1.3. Các thông số đặc trưng cho tập mờ Các thông số đặc trưng cho tập mờ là độ cao ( ), miền xác định (푆) miền tin cậy ( ) 2.1.4. Các phép toán trên tập mờ T-norm và S-norm Định nghĩa 2.2 [30]. Một hàm 2-biến T: [0,1] [0,1] [0,1] được gọi là phép T-norm (chuẩn T) nếu nó thỏa các tính chất sau với  , ’, , [0,1]: Định nghĩa 2.3 [30]. Một hàm 2-biến S: [0,1] [0,1] [0,1] được gọi là phép S-norm (chuẩn S), nếu nó thỏa các tính chất sau với  , ’, , [0,1]: Phép giao của hai tập mờ Giao của hai tập mờ và có cùng cơ sở là một tập mờ ∩ cũng xác định trên cơ sở được xác định bởi ánh xạ nhị phân , với hàm thuộc như sau: 휇 ∩ = (휇 ( ), 휇 ( )) (2.14)
11. 9 Phép hợp của hai tập mờ Hợp của hai tập mờ và có cùng cơ sở là một tập mờ A ∪ B cũng xác định trên cơ sở được xác định bởi ánh xạ nhị phân 푆, với hàm thuộc như sau: 휇 ∪ = 푆(휇 ( ), 휇 ( )) (2.19) Phép bù của một tập mờ Bù của tập mờ có cơ sở và hàm thuộc 휇 ( ) là một tập mờ ̅ xác định trên cùng cơ sở với hàm thuộc: 휇 ̅( ) = 1 − 휇 ( ) (2.24) 2.1.5. Luật hợp thành mờ Biến ngôn ngữ Định nghĩa 2.4 [30]. Biến ngôn ngữ là một bộ năm ( , ( ), , 푅, ), trong đó là tên biến, ( ) là tập các giá trị ngôn ngữ của biến , là không gian nền hay còn gọi là miền cơ sở của biến , 푅 là một quy tắc sinh ra các giá trị ngôn ngữ trong ( ), là quy tắc gán ngữ nghĩa biểu thị bằng tập mờ trên cho các từ ngôn ngữ trong ( ). Mệnh đề hợp thành mờ Luật hợp thành mờ 2.1.6. Giải mờ Phương pháp cực đại Phương pháp trọng tâm 2.1.7. Điều khiển mờ 2.1.7.1. Mô hình điều khiển mờ Định lý 2.1 (Định lý vạn năng) [36]: Cho hàm nhiều biến = ( ) với = ( 1, , 푛) , liên tục trong miền compact. Khi đó, với mọi 휀 > 0 tùy ý cho trước, luôn tồn tại hệ mờ ( ) như Hình 2.4 sao cho | ( ) − ( )| < 휀. Định lý trên là cơ sở trong việc cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có bằng mô hình bộ điều khiển mờ. Trong kỹ thuật điều khiển, cấu trúc bộ điều khiển mờ MISO như trên được sử dụng rộng rãi với các hệ mờ Mamdani và hệ mờ Sugeno. 2.1.7.2. Hệ mờ Mamdani 푗 푗 푗 푗 푅푗: 퐹 ( 1 is A1)AND AND ( is A ) ( 1 is 1 ), , ( 푛 is B푛) (2.31) 2.1.7.3. Hệ mờ Sugeno 푗 푗 푗 푛 푗 푅푗: 퐹 ( 1 푖푠 1) ( 푛 푖푠 푛) = 푗 = 0 + ∑푖=1 푖 푖 (2.32) 2.2. Phân tích các cơ chế AQM sử dụng logic mờ 2.2.1. Phân tích cơ chế FEM Năm 2006, C. Chrysostomou và cộng sự đã công bố cơ chế quản lý hàng đợi tích cực FEM [14][15] bằng cách cải tiến cơ chế RED dựa trên lập luận mờ. 2.2.2. Phân tích cơ chế FUZREM Năm 2008, Xu Changbiao và cộng sự đã đề xuất cơ chế quản lý hàng đợi tích cực FUZREM [74] dựa trên sự cải tiến cơ chế REM bằng công cụ điều khiển mờ.
12. 10 2.2.3. Một số vấn đề còn tồn tại của cơ chế AQM dùng điều khiển mờ Thứ nhất, việc sử dụng hàm thuộc dạng tam giác để tính toán đơn giản nhưng điều này làm cho việc điều khiển không được trơn [56][66]. Để khắc phục nhược điểm này, luận án đưa ra giải pháp dùng hàm thuộc dạng hình chuông để biểu diễn giá trị các biến mờ ở đầu vào và đầu ra của bộ điều khiển mờ. Thứ hai, giá trị biến xác suất đánh dấu gói tin ở đầu ra của bộ điều khiển mờ là sự thể hiện yếu tố định tính của con người khi tham gia điều khiển hệ thống, giá trị này đã được một số cơ chế chuẩn hóa trong đoạn [0,1]. Tuy nhiên, trong FEM và FUZREM thì hệ số này đều được điều chỉnh tĩnh, cần có cơ chế tự điều chỉnh hệ số ở đầu ra để tinh chỉnh giá trị xác suất đánh dấu gói tin theo định lượng của hệ thống, sao cho có giá trị xác suất phù hợp với tình trạng của mạng. Thứ ba, chiều dài hàng đợi tham chiếu (푞 푒 ) được sử dụng trong các cơ chế được thiết lập giá trị cố định, thông thường thì ngưỡng này là 80% năng lực của hệ thống (như kích thước vùng đệm). Tuy nhiên, cần có chiến lược xây dựng mô hình mẫu để thay đổi giá trị tham chiếu này một cách tự động cho phù hợp với trạng thái của mạng. Chẳng hạn, khi đường truyền rỗi thì đặt giá trị tham chiếu thấp để độ trễ tại hàng đợi nhỏ, ngược lại thì đặt giá trị tham chiếu cao để hạn chế mất gói. Thứ tư, tham số của các bộ điều khiển mờ (số hàm thuộc, giá trị các hàm thuộc, số luật, trọng số các luật) bị cố định từ khi thiết kế và không tự thay đổi được để phù hợp với tình trạng mạng. Thứ năm, nguyên nhân chính làm cho các cơ chế AQM sử dụng điều khiển mờ có hiệu quả hoạt động chưa cao là do các cơ chế này dùng hệ mờ Mamdani cho bộ điều khiển mờ truyền thống của mình. Theo đánh giá của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển tự động thì hệ mờ Mamdani hoạt động không hiệu quả bằng hệ mờ Sugeno, đặc biệt là trong các hệ thống điều khiển MISO như trên [5][8][66]. 2.3. Xây dựng mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC cải tiến AQM Dựa trên những tồn tại của các cơ chế ứng dụng logic mờ vào quản lý hàng đợi tích cực trước đây đã được trình bày ở trên, luận án đề xuất mô hình quản lý hàng đợi tích cực dựa trên điều khiển mờ thích nghi AFC. 2.3.1. Đề xuất bộ điều khiển mờ thích nghi AFC cải tiến AQM 2.3.1.1. Mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC Mô hình ym mẫu G m + e - Cơ cấu thích nghi x e(t) Điều khiển mờ p(t) pk(t) TCP/IP y  K1 K + F G - Trễ T K2 e(t-T) Điều khiển mờ thích nghi AFC Hình 2.9. Mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC
13. 11 2.3.1.2. Hoạt động của bộ điều khiển mờ thích nghi AFC Bước 1: Dựa trên sự thay đổi của ngõ vào theo số chu kỳ mà Mô hình mẫu xác định ngõ ra tham chiếu (chiều dài hàng đợi tham chiếu, băng thông đường truyền mong muốn hoặc kết hợp cả hai yếu tố này) cho mạng. Giá trị được thiết lập phù hợp năng lực tài nguyên của hệ thống và trạng thái của mạng. Bước 2: Hệ thống điều khiển vòng kín, các giá trị ngõ vào 푒(푡), 푒(푡 − ) là độ sai lệch của ngõ ra so với giá trị tham chiếu sẽ được chuẩn hóa nhờ vào các hệ số 퐾1 và 퐾2 trước khi đi vào bộ điều khiển mờ. Bước 3: Sau khi các số liệu ở ngõ vào đã được chuẩn hóa, dữ liệu sẽ được đưa đến bộ điều khiển mờ. Tại đây, hệ thống điều khiển mờ với các thành phần: bộ mờ hóa, hệ luật, động cơ suy diễn và bộ giải mờ như trình bày trong mục 2.3.3.4 sẽ hoạt động và tính giá trị xác suất đánh đấu gói (푡) . Bước 4: Dựa trên độ sai lệch e cho phép giữa giá trị tham chiếu với giá trị đầu ra và độ sai lệch thực tế 푒(푡) của hệ thống mà bộ Cơ cấu thích nghi sẽ điều chỉnh hệ số 퐾 ở đầu ra của bộ điều khiển mờ thích nghi AFC cho thích hợp điều kiện mạng thay đổi và được xác định (푡) = 퐾. (푡). 2.3.2. Xác định các biến đầu vào và đầu ra cho AFC Luận án chọn giá trị lỗi 푒(푡) và tốc độ thay đổi của lỗi dựa thêm vào giá trị lỗi tại thời điểm trước 푒(푡 − ) làm đầu vào trên bộ điều khiển mờ. 2.3.3. Xây dựng bộ điều khiển mờ cho AFC Bộ điều khiển mờ cho AFC được xây dựng dựa trên hệ mờ Sugeno có các thành phần sau. 2.3.3.1. Hệ số đầu vào 1/ymm ; y y Kii ; 1,2 (2.33) 1/ (ymax y m ) ; y y m 2.3.3.2. Mờ hóa đầu vào 2.3.3.3. Hệ luật cơ sở suy diễn mờ Các luật trong bộ điều khiển mờ được xây dựng dựa trên công thức (2.32) cho hệ mờ Sugeno. 2.3.3.4. Giải mờ đầu ra m y () y dy c  yyj c() j (a) p Y (b) j 1 k pk m (2.34) c ()y dy cj()y Y  j 1 2.3.4. Xây dựng mô hình mẫu cho AFC ( ) = ( − 1) + 훼y (2.35) 2.3.5. Xây dựng cơ chế thích nghi cho AFC 퐾(푡 + 1) = 퐾(푡) − 휀( − (푡)) (2.38) 2.4. Cải tiến cơ chế RED bằng điều khiển mờ thích nghi AFC 2.4.1. Mờ hóa biến đầu vào của FLRED Sử dụng mô hình cải tiến tổng quát như trong Hình 2.9, với là chu kỳ lấy mẫu. Với 푄푒(푡) = 푄퐿 − 푞(푡), 푄푒(푡 − ) = 푄퐿 − 푞(푡 − ) là sai lệch của chiều dài hàng đợi tức
14. 12 thời so với hàng đợi tham chiếu ( 푄퐿) tại chu kỳ lấy mẫu và ở chu kỳ lấy mẫu trước đó. Hình 2.10. Hàm thuộc cho biến 푄푒(푡) Hình 2.11. Hàm thuộc cho biến 푄푒(푡 − ) 2.4.2. Mờ hóa biến đầu ra của FLRED Biến ngôn ngữ cho đầu ra trong bộ điều khiển mờ của cơ chế FLRED là xác suất đánh dấu gói tin (푡). Giá trị của p(t) được xây dựng thành 7 mức độ và được mô tả trong Bảng 2.6. 2.4.3. Xây dựng luật cơ sở suy diễn mờ cho FLRED Nếu 푄푒(푡) = 휇(푒(푡))푖 và 푄푒(푡) = 휇(푒(푡 − ))푗 Thì (푡) = 휇( (푡)) trong đó, 푖, 푗 = −̅̅̅3̅,̅3̅, và = (푖, 푗) = 푖 − 푗 + 1, nếu 푖 − 푗 + 1 > 3 thì (푖, 푗) = 3 và nếu 푖 − 푗 + 1 < −3 thì (푖, 푗) = −3. Biểu thức (푖 − 푗) thể hiện biến thiên của mức độ sử dụng hàng đợi ở hai thời điểm (푡) và (푡 − ). Căn cứ vào chỉ số các miền giá trị của các biến ngôn ngữ cho đầu vào và đầu ra trong Bảng 2.7 để xây dựng hệ thống luật như Bảng 2.8. Bảng 2.8. Hệ thống luật mờ của FLRED 푄푒(푡 − ) (푡) NB NM NS ZE PS PM PB NB VS S B VB H H H NM T VS S B VB H H NS Z T VS S B VB H 푄푒(푡) ZE Z Z T VS S B VB PS Z Z Z T VS S B PM Z Z Z Z T VS S PB Z Z Z Z Z T VS 2.4.4. Mặt cong suy diễn của FLRED Hình 2.12. Mặt cong suy diễn của cơ chế FLRED
15. 13 2.4.5. Minh họa tính toán đầu ra hệ thống mờ FLRED 2.5. Cải tiến cơ chế REM bằng điều khiển mờ thích nghi AFC 2.5.1. Mờ hóa biến đầu vào của FLREM Mục tiêu của cơ chế REM là đạt được hiệu suất sử dụng đường truyền cao, tổn thất gói tin thấp, và trễ hàng đợi nhỏ. REM sử dụng một đơn vị đo lường tắc nghẽn tắc nghẽn gọi là “giá” được tính từ các tham số hoạt động của hệ thống. 푃 (푡) = 푃 (푡 − ) + 훾( 푄퐿 − 훼(푞(푡)) + ( 푊 − (푡))) (2.39) Do vậy, ta sử dụng hai đầu vào, một cho mẫu ở thời điểm hiện tại 푃 (t) và một cho mẫu ở thời điểm chu kỳ trước đó 푃 (t − T). Các giá trị của 푃 (t) và 푃 (t − T) của được chuẩn hóa trong đoạn [-1,1] nhờ vào các hệ số đầu vào trong công thức (2.33). Hình 2.14. Hàm thuộc biến đầu vào 푃 (푡) Hình 2.15. Hàm thuộc biến đầu vào Pr(t-T) 2.5.2. Mờ hóa biến đầu ra của FLREM Các giá trị ngôn ngữ ở biến đầu ra của bộ điều khiển mờ đại diện cho 9 mức xác suất loại bỏ gói, được xác định và thể hiện trong Bảng 2.12 cụ thể như sau: 2.5.3. Xây dựng luật suy diễn cho FLREM Hệ luật mờ của FLREM được xây dựng theo dạng tổng quát: Nếu 푒(푡) = 휇(푒(푡))푖 và 푒(푡 − ) = 휇(푒(푡 − ))푗 thì (푡) = 휇( (푡)) . Trong đó, 푖, 푗 = −̅̅̅4̅,̅4̅, = (푖, 푗) = 푖 − 푗+1, nếu 1 + 푖 − 푗 > 4 thì (푖, 푗) = 4, nếu 1 + 푖 − 푗 < −4 thì (푖, 푗) = −4. Bảng 2.14. Hệ thống luật mờ của FLREM 푃 (푡 − ) (푡) NH NB NM NS ZE PS PM PB PH NH MS S B MB VB H H H H NB VS MS S B MB VB H H H NM T VS MS S B MB VB H H NS Z T VS MS S B MB VB H 푃 (푡) ZE Z Z T VS MS S B MB VB PS Z Z Z T VS MS S B MB PM Z Z Z Z T VS MS S B PB Z Z Z Z Z T VS MS S PH Z Z Z Z Z Z T VS MS
16. 14 2.5.4. Mặt cong suy diễn của FLREM Hình 2.16. Mặt cong suy diễn của cơ chế FLREM 2.6. Mô phỏng đánh giá hiệu quả của cơ chế FLRED và FLREM Mô phỏng các cơ chế AQM được thực hiện trên phần mềm NS2 [40], đây là phần mềm được sử dụng rộng rãi nhất, được cộng đồng nghiên cứu tin cậy và công nhận [46][55][58]. 2.6.1. Cài đặt mô phỏng các cơ chế FLRED và FLREM 2.6.1.1. Cài đặt chương trình cho các cơ chế FLRED và FLREM Chương trình cho FLRED và FLREM gồm các tập tin FLRED.h, FLRED.cc, FLREM.h và FLREM.cc; trình bày trong Phụ lục 2.6.1.2. Qui trình mô phỏng và đánh giá các cơ chế AQM 2.6.1.3. Các tiêu chí đánh giá hiệu năng các cơ chế AQM 2.6.2. Đánh giá độ ổn định các cơ chế FLRED và FLREM 2.6.2.1. Mô hình mạng đơn máy nhận (C1,d1) Nguồn Bộ định tuyến A Bộ định tuyến B (C2,d2) (C3,d3) N dòng Đích Hình 2.17. Mô hình mạng mô phỏng đơn máy nhận 2.6.2.2. Kiểm soát hàng đợi của các cơ chế FLRED và FLREM Các kết quả mô phỏng của cơ chế dựa trên chiều dài hàng đợi là RED, FEM và FLRED được thể hiện trong Hình 2.18 và Hình 2.19, cho thấy các cơ chế cải tiến của RED có sử dụng điều khiển mờ như FEM và FLRED luôn có khả năng kiểm soát hàng đợi tương đối ổn định hơn cơ chế RED truyền thống. Điều này có được do bộ điều khiển mờ của các cơ chế này kiểm soát hàng đợi dựa theo hàng đợi tham chiếu, nghĩa là giữ hàng đợi tức thời dao động quanh hàng đợi tham chiếu (200 gói).
17. 15 500 500 450 RED 450 FLRED ) ) 400 400 350 350 gói tin gói tin ( ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi Chiều dài hàng đợi 50 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế RED b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FLRED Hình 2.18. Kiểm soát hàng đợi của RED và FLRED Ngoài ra, đồ thị Hình 2.19 cho thầy cơ chế FLRED có biên độ dao động (nhỏ hơn 70 gói) nhỏ hơn so với cơ chế FEM (lớn hơn 100 gói tin). 500 500 450 FEM 450 FLRED ) ) 400 400 350 350 gói tin gói tin ( ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi 50 Chiều dài hàng đợi 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FEM b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FLRED Hình 2.19. Kiểm soát hàng đợi của FEM và FLRED Tương tự, khi mô phỏng cơ chế REM và các cơ chế cải tiến REM có dùng điều khiển mờ (FUZREM, FLREM), kết quả trong Hình 2.20 và Hình 2.21 cho thấy cơ chế REM kiểm soát hàng đợi chưa được ổn định, biên độ dao động chiều dài hàng đợi của REM lớn hơn 150 gói. Trái lại, các cơ chế FUZREM và FLREM giữ được chiều dài hàng đợi tức thời tại nút mạng tương đối ổn định, biên độ dao động chiều dài hàng đợi của hai cơ chế này nhỏ hơn 100 gói. 500 500 450 REM FLREM ) 450 ) 400 400 gói tin 350 gói tin ( 350 ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi 50 Chiều dài hàng đợi 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế REM b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FLREM Hình 2.20. Kiểm soát hàng đợi của REM và FLREM Đồ thị Hình 2.21 thể hiện so sánh sự kiểm soát hàng đợi của cơ chế FUZREM và FLREM. Do FLREM dùng hệ mờ Sugeno có 9 hàm thuộc hình chuông khi mờ hóa các giá trị đầu vào nên độ chính xác được tăng lên nên biên độ dao động hàng đợi của FLREM nhỏ hơn 50 gói.
18. 16 Điều này làm cho FLREM có độ ổn định hàng đợi tốt hơn so với FUZREM có biên độ dao động lớn hơn 70 gói 500 500 FUZREM FLREM ) 450 450 ) 400 400 gói tin gói tin ( 350 350 ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi 50 Chiều dài hàng đợi 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FUZREM b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FLREM Hình 2.21. Kiểm soát hàng đợi của FUZREM và FLREM Từ các kết quả mô phỏng và phân tích trên, cho thấy hiệu quả kiểm soát chiều dài hàng đợi của các cơ chế tốt dần khi sử dụng bộ điều khiển mờ truyền thống và bộ điều khiển mờ thích nghi để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực. 2.6.2.3. Khả năng đáp ứng của các cơ chế FLRED và FLREM Khả năng đáp ứng của các cơ chế quản lý hàng đợi dựa trên kích thước hàng đợi được thể hiện ở Hình 2.22 và Hình 2.23. Một lần nữa cho thấy mức độ ổn định chiều dài hàng đợi của các cơ chế có sử dụng logic mờ so với các cơ chế không sử dụng logic mờ. Cơ chế RED cần 20 giây để ổn định hàng đợi khi giảm số luồng đi một nữa ở giây thứ 40, con số này của FEM là 10 giây và FLRED là 6 giây. Trong trường hợp tăng tải cho mạng, bằng cách tăng số luồng kết nối lên 100 ở giây 70, cơ chế RED cần hơn 10 giây để ổn định, FEM cần 5 giây và FLRED cần 3 giây. 500 500 RED FLRED 450 450 ) ) 400 400 350 gói tin 350 ( gói tin ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi Chiều dài hàng đợi 50 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 500 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Khả năng đáp ứng của cơ chế RED b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FLRED Hình 2.22. Khả năng đáp ứng của RED và FLRED Đồ thị Hình 2.23 cho thấy khả năng đáp ứng nhanh chóng của các cơ chế FEM và FLRED khi môi trường mạng biến động theo thời gian. Theo đó, cơ chế FLRED có thời gian đáp ứng nhỏ hơn so với cơ chế FEM khi giảm tải cũng như khi tăng tải. Đồng thời, biên độ dao động của cơ chế FLRED thấp hơn so với cơ chế FEM, trong tất cả các trường hợp biến đổi tải. Điều này đã thể hiện hiệu quả khi sử dụng hệ mờ Sugeno với hàm thuộc hình chuông và thành phần thích nghi trong cơ chế FLRED.
19. 17 500 500 FEM FLRED 450 450 ) ) 400 400 350 gói tin 350 ( gói tin ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi Chiều dài hàng đợi 50 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 500 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Khả năng đáp ứng của cơ chế FEM b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FLRED Hình 2.23. Khả năng đáp ứng của FEM và FLRED Tương tự, Hình 2.24 và Hình 2.25 thể hiện khả năng đáp ứng của các cơ chế quản lý hàng đợi dựa trên kích thước hàng đợi và tải nạp. 500 500 FLREM 450 REM 450 ) ) 400 400 350 350 gói tin gói tin ( ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi 50 Chiều dài hàng đợi 50 0 100 0 0 100 20 30 40 50 60 70 80 90 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Khả năng đáp ứng của cơ chế REM b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FLREM Hình 2.24. Khả năng đáp ứng của REM và FLREM Mặt khác, đồ thị Hình 2.25 cho thấy, khi giảm hoặc tăng số luồng kết nối vào mạng, thời gian phục hồi để về trạng thái ổn định theo chiều dài hàng đợi tham chiếu của cơ chế FLREM nhỏ hơn cơ chế FUZREM, khi giảm tải cũng như khi tăng tải. Đồng thời, trong các trường hợp thay đổi số luồng kết nối, biên độ dao động của FLREM (dưới 100 gói) thấp hơn so với FUZREM (trên 100 gói). 500 500 FLREM ) 450 FUZREM ) 450 400 400 gói tin gói tin ( 350 ( 350 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi Chiều dài hàng đợi 50 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Khả năng đáp ứng của cơ chế FUZREM b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FLREM Hình 2.25. Khả năng đáp ứng của FUZREM và FLREM Dựa vào kết quả cài đặt mô phỏng và hình ảnh các đồ thị cho thấy, khả năng đáp ứng của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực nhanh dần, khi tại nút mạng lần lượt cài đặt các cơ chế quản lý hàng đợi có dùng bộ điều khiển mờ truyền thống và bộ điều khiển mờ thích nghi.
20. 18 2.6.3. Đánh giá hiệu năng các cơ chế FLRED và FLREM 2.6.3.1. Mô hình mạng đa máy nhận Các máy gửi Các máy nhận (a Mbps, g ms) (a Mbps, g ms) Bộ định Bộ định Nguồn tuyến A tuyến B Đích (a Mbps, g ms) N dòng M dòng Hình 2.26. Mô hình mạng mô phỏng đa máy nhận 2.6.3.2. Đánh giá tỉ lệ mất gói tin của cơ chế FLRED và FLREM 0.8 4 FEM FEM 0.7 REM 3.5 REM RED RED FLRED 0.6 3 FLREM FLREM FLRED (%) FUZREM 0.5 FUZREM (%) 2.5 0.4 2 0.3 1.5 Tỉ lệ mất gói tin tin gói mất lệ Tỉ 0.2 tin gói mất lệ Tỉ 1 0.1 0.5 0 0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 10 50 100 150 200 250 300 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Số luồng kết nối a) Mức độ mất gói tin theo chiều dài hàng đợi b) Mức độ mất gói tin khi tải nạp thay đổi Hình 2.27. Tỉ lệ mất gói tin của các cơ chế AQM Kết quả này phù hợp với nguyên lý hoạt động của các bộ điều khiển mờ truyền thống và điều khiển mờ thích nghi. Với điều khiển mờ thích nghi, ngoài việc sử dụng hệ mờ Sugeno còn có cơ chế thích nghi để điều chỉnh xác suất đánh dấu gói tin phù hợp sự thay đổi của mạng. 2.6.3.3. Đánh giá mức độ sử dụng đường truyền của cơ chế FLRED và FLREM Dựa vào đồ thị, nhận thấy các cơ chế cải tiến (FEM, FUZREM, FLRED và FLREM) có tỉ lệ mất gói thấp hơn so với các cơ chế truyền thống (RED và REM). 100 100 98 98 (%) (%) 96 96 94 94 92 92 90 90 88 FEM FEM REM 88 86 REM RED RED 84 FLREM 86 FLREM Mức độ sử dụng đường truyền truyền đường dụng sử độ Mức FLRED 82 truyền đường đụng sử độ Mưc 84 FLRED FUZREM FUZREM 80 82 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 10 50 100 150 200 250 300 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Số luồng kết nối a) Mưc sử dụng đường truyền theo chiều dài hàng đợi b) Mức sử dụng đường truyền theo số luồng kết nối Hình 2.28. Mức độ sử dụng đường truyền của các cơ chế AQM
21. 19 Trong tất cả các trường hợp, cơ chế RED luôn có mức độ sử dụng đường truyền thấp nhất và cơ chế FLREM luôn có mức độ sử dụng đường truyền cao nhất. Kết quả này có được là do cơ chế FLREM được hội tụ tiêu chí khi xử lý các gói tin đến nút mạng. Ngoài sự kế thừa cơ chế REM khi xét ảnh hưởng của chiều dài hàng đợi và lưu lượng gói tin, cơ chế FLREM còn được cải tiến bằng bộ điều khiển mờ thích nghi, trong khi RED chỉ sử dụng yếu tố chiều dài hàng đợi để tính xác suất đánh dấu gói. 2.7. Kết luận chương Việc điều khiển tránh tắc nghẽn bằng các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại các bộ định tuyến là điều rất cần thiết. Trong những năm gần đây, các nhà khoa học đã đưa điều khiển mờ vào các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực để các cơ chế này hoạt động hiệu quả hơn. Tuy nhiên, do các cải tiến sử dụng hệ mờ Mamdani với hàm thuộc hình tam giác để đơn giản trong tính toán nhưng việc điều khiển không trơn và các hệ mờ này bị cố định từ khi thiết kế nên chưa thích nghi cao với hệ thống động học, phi tuyến và phức tạp của mạng TCP/IP. Để khắc phục tồn tại này, luận án đã xây dựng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC với hệ mờ Sugeno có hàm thuộc hình chuông, và bổ sung các thành phần thích nghi để thích ứng với điều kiện mạng thay đổi. Dựa trên mô hình lý thuyết, luận án xây dựng các cơ chế cải tiến FLRED, FLREM. Các cơ chế FLRED, FLREM lần lượt là các cải tiến của cơ chế RED và REM bằng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC. Qua quá trình cài đặt mô phỏng, cho thấy hiệu quả của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực được tăng lên, tỉ lệ mất gói tin giảm, mức độ sử dụng đường truyền và độ ổn định mạng tốt hơn, khi lần lượt sử dụng bộ điều khiển mờ truyền thống và điều khiển mờ thích nghi AFC cho các cơ chế. Tuy nhiên, để các cơ chế cải tiến bằng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC hoạt động hiệu quả hơn thì cần phải có bộ tham số tối ưu cho nó. Điều này đã đặt ra nhu cầu huấn luyện bộ điều khiển mờ thích nghi AFC bằng mạng nơ-ron. Thông qua quá trình huấn luyện, hệ thống tiếp nhận tri thức và cập nhật các tham số cho phù hợp với sự biến đổi của mạng. Vấn đề này được trình bày trong Chương 3 của luận án. CHƯƠNG 3. TÍCH HỢP LẬP LUẬN MỜ VỚI MẠNG NƠ-RON NÂNG CAO HIỆU NĂNG QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC 3.1. Tổng quan mạng nơ-ron nhân tạo 3.1.1. Đơn vị xử lý (nơ-ron) 3.1.1.1. Liên kết trong mạng nơ-ron 3.1.1.2. Quá trình học của mạng nơ-ron 3.1.2. Mạng nơ-ron truyền thẳng một lớp 3.1.2.1. Mạng Perceptron một lớp 3.1.2.2. Quá trình học mạng nơ-ron truyền thẳng một lớp 3.1.3. Mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp 3.1.3.1. Thuật toán học lan truyền ngược 3.1.3.2. Huấn luyện mạng theo thuật toán lan truyền ngược 3.2. Kết hợp điều khiển mờ với mạng nơ-ron 3.2.1. Nền tảng của sự kết hợp 3.2.2. Các mô hình kết hợp 3.3. Xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN cải tiến cơ chế AQM
22. 20 Trong Chương 2 đã trình bày việc xây dựng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến các cơ chế AQM và đã đem lại hiệu quả tốt hơn cho các cơ chế. Tuy nhiên, để bộ điều khiển mờ AFC hoạt động hiệu quả thì cần có bộ tham số tối ưu cho nó. Luận án, đề xuất mô hình hệ mờ nơ-ron, được gọi là FNN để giải quyết vấn đề này. 3.3.1. Đề xuất bộ điều khiển mạng nơ-ron mờ FNN cải tiến AQM 3.3.1.1. Mô hình mạng nơ-ron mờ FNN Trễ, T e(t) e(t-T) Khởi tạo ĐIỀU KHIỂN MỜ pk(t) Đối tượng y Tính sai số mô hình AFC TCP/IP y -y mờ mẫu m Khởi tạo HUẤN LUYỆN No Tham số Sai số tham số Yes MẠNG BẰNG IBP tối ưu? cực tiểu? huấn luyện FNN Yes No Kêt thúc Mẫu dữ liệu hợp lệ e(t), e(t-T), y Hình 3.6. Mô hình mạng nơ-ron mờ FNN cải tiến AQM 3.3.1.2. Hoạt động của bộ điều khiển nơ-ron mờ FNN Bước 1: Bộ điều khiển mờ thích nghi AFC thực hiện tính các giá trị ngõ vào 푒(푡), 푒(푡 − ) là độ sai lệch ngõ ra với giá trị tham chiếu và được chuẩn hóa trong đoạn [−1,1] nhờ các hệ số đầu vào, trước khi đưa vào hệ mờ. Bước 2: Hệ mờ của AFC thực hiện mờ hóa các giá trị đầu vào, sử dụng hệ luật mờ và giải mờ để tính xác suất (푡). Xác suất này được tinh chỉnh nhờ hệ số ở đầu ra để cho xác suất thực đánh dấu/cho rơi gói tin (푡). Bước 3: Số liệu ở ngõ ra của bộ điều khiển mờ AFC được tập hợp thành mẫu dữ liệu cho quá trình huấn luyện bởi thuật toán lan truyền ngược cải tiến IBP. Mẫu dữ liệu hợp lệ là các mẫu có dạng {푒(푡), 푒(푡 − ), } được cập nhật theo chu kỳ hoạt động của bộ điều khiển mờ AFC. Bước 4: Nếu sai số cực tiểu nhỏ hơn hay bằng sai số tối ưu ( trong IBP) thì hệ thống đạt tối ưu và kết thúc, ngược lại thì FNN huấn luyện AFC bằng IBP để tìm được bộ tham số tối ưu cho bộ điều khiển mờ AFC. 3.3.2. Xây dựng bộ điều khiển nơ-ron mờ FNN 3.3.2.1. Tạo nơ-ron mờ cho FNN 3.3.2.2. Xây dựng mạng nơ-ron mờ FNN 3.3.2.3. Huấn luyện mạng nơ-ron mờ FNN 3.3.2.4. Chỉnh định tham số hàm thuộc của AFC 3.3.3. Cải tiến thuật toán lan truyền ngược 3.3.3.1. Chuẩn hóa số liệu đầu vào ra 3.3.3.2. Bổ sung hệ số quán tính 3.3.3.3. Điều chỉnh tốc độ học
23. 21 3.3.3.4. Thuật toán lan truyền ngược cải tiến Bước 1: Khởi tạo huấn luyện, bước này khởi tạo a, η và sai số cho phép. Bước 2: Xử lý mẫu học và tính giá trị đầu ra, để thực hiện một quá trình lặp cho việc huấn luyện mạng ở mẫu học thứ , lan truyền thuận từ lớp vào tới lớp ra. Bước 3: Tính lỗi (푡) ở đầu ra theo công thức (3.11) và lan truyền ngược từ đầu ra đến đầu vào. Bước 4: Kiểm tra lỗi ở (푡) ở ngõ ra, nếu (푡) ≤ nghĩa là mô hình có sai số được chấp nhận, kết thúc quá trình học và đưa ra bộ trọng số cuối cùng. Ngược lại kiểm tra điều kiện lặp ( 표 ℎ < 표 ℎ ) cho mẫu tiếp theo. 3.4. Xây dựng cơ chế quản lý hàng đợi tích cực FNNRED Mục tiêu của xây dựng cơ chế FNNRED là tìm bộ tham số tối ưu cho cơ chế FLRED đã được xây dựng ở Chương 2, bằng cách dùng FNN để huấn luyện FLRED. 3.4.1. Cài đặt cơ chế FNNRED Chương trình mô phỏng cơ chế FNNRED gồm các tập tin: FNN.h, FNN.cc, FNN.tcl, FNNRED.h, FNNRED.cc, FNNRED.tcl. Các chương trình này được trình bày ở Phụ lục A. 3.4.2. Huấn luyện mạng FNN trong FNNRED Mờ hóa Luật Kết quả Giải mờ Qe(t) q(t) Qe(t-T) Hình 3.10. Mô hình huấn luyện cho FNNRED Hình 3.13. Mặt suy diễn của FNNRED sau khi huấn luyện 3.4.3. Kết quả huấn luyện của FNN trong FNNRED Hình 3.11. 푄푒(푡) sau khi huấn luyện Hình 3.12. Qe(t-T) sau khi huấn luyện 3.5. Xây dựng cơ chế quản lý hàng đợi tích cực FNNREM Mục tiêu của xây dựng cơ chế FNNREM là tìm bộ tham số tối ưu cho cơ chế FLREM đã được xây dựng trong Chương 2, bằng cách dùng IBP để huấn luyện. 3.5.1. Cài đặt cơ chế FNNREM Chương trình mô phỏng cơ chế FNNREM gồm các tập tin: FNN.h, FNN.cc, FNN.tcl, FNNREM.h, FNNREM.cc, FNNREM.tcl. Các tập tin này được trình bày trong Phụ lục A.
24. 22 3.5.1.1. Huấn luyện mạng FNN trong FNNREM Mờ hóa Luật Kết quả Giải mờ Pr(t) q(t) Pr(t-T) Hình 3.14. Mô hình huấn luyện cho Hình 3.17. Mặt suy diễn của FNNREM sau FNNREM khi huấn luyện 3.5.2. Kết quả huấn luyện của FNN trong FNNREM Hình 3.15. Các hàm thuộc của 푃 (푡) sau Hình 3.16. Các hàm thuộc của 푃 (푡 − ) khi huấn luyện sau khi huấn luyện 3.6. Mô phỏng đánh giá hiệu quả của cơ chế FNNRED và FNNREM 3.6.1. Đánh giá độ ổn định của cơ chế FNNRED và FNNREM 3.6.1.1. Kiểm soát hàng đợi của cơ chế FNNRED và FNNREM Đồ thị Hình 3.18 cho thấy cơ chế FNNRED có biên độ dao động (nhỏ hơn 50 gói tin) nhỏ hơn biên độ dao động của cơ chế FEM (lớn hơn 100 gói tin). Đồ thị Hình 3.19 tiếp tục thể hiện cơ chế FNNRED có khả năng kiểm soát hàng đợi tốt hơn cơ chế FLRED, mặc dù FLRED có biên độ dao động tương đối nhỏ (nhỏ hơn 70 gói tin). 500 500 FEM FNNRED 450 ) 450 ) 400 400 gói tin gói tin 350 ( 350 ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi Chiều dài hàng đợi 50 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FEM b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FNNRED Hình 3.18. Kiểm soát hàng đợi của FEM và FNNRED
25. 23 500 500 FNNRED 450 FLRED ) 450 ) 400 400 gói tin gói tin 350 ( 350 ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi Chiều dài hàng đợi 50 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FLRED b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FNNRED Hình 3.19. Kiểm soát hàng đợi của FLRED và FNNRED Tương tự, khi mô phỏng các cơ chế cải tiến cơ chế REM có dùng điều khiển mờ (FUZREM, FLREM, FNNREM), kết quả trong Hình 3.20 và Hình 3.21 cho thấy các cơ chế có biên độ dao động chiều dài hàng đợi tương đối bé. Hình 3.20 thể hiện sự khác biệt về dao động hàng đợi của cơ chế FNNREM với cơ chế FUZREM và Hình 3.21 cho thấy sự khác nhau về hàng đợi của cơ chế FNNREM với cơ chế FLREM. 500 500 FUZREM 450 FNNREM 450 ) ) 400 400 gói tin gói tin 350 350 ( ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi Chiều dài hàng đợi 50 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FUZREM b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FNNREM Hình 3.20. Kiểm soát hàng đợi của cơ chế FURZEM và FNNREM 500 500 FLREM 450 450 FNNREM ) ) 400 400 350 gói tin gói tin 350 ( ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi Chiều dài hàng đợi 50 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FLREM b) Sử dụng hàng đợi của cơ chế FNNREM Hình 3.21. Kiểm soát hàng đợi của FLREM và FNNREM Từ các kết quả mô phỏng và phân tích trên, cho thấy hiệu quả kiểm soát chiều dài hàng đợi của các cơ chế tốt dần khi sử dụng bộ điều khiển mờ thích nghi, bộ điều khiển mờ tối ưu để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực. 3.6.1.2. Khả năng đáp ứng của cơ chế FNNRED và FNNREM Khả năng đáp ứng của các cơ chế quản lý hàng đợi dựa trên kích thước hàng đợi được thể
26. 24 hiện ở Hình 3.22 và Hình 3.23. Cơ chế FEM cần 10 giây để ổn định hàng đợi khi giảm số luồng đi một nữa (giảm tải) ở giây thứ 40, con số này của FLRED là 6 giây và của FNNRED là 4 giây. Kết quả tương tự khi ở giây thứ 70, tăng số luồng lên 100 (tăng tải), FEM cần 5 giây cho sự ổn định hàng đợi, FLRED và FNNRED cần 3 giây. Mặt khác, trong cả hai trường hợp gây nên biến động tải của mạng, biên độ dao động của chiều dài hàng đợi của FNNRED luôn thấp hơn so với FEM và FLRED. 500 500 FEM FNNRED ) 450 450 ) 400 400 gói tin gói tin ( 350 ( 350 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi Chiều dài hàng đợi 50 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Khả năng đáp ứng của cơ chế FEM b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FNNRED Hình 3.22. Khả năng đáp ứng của FEM và FNNRED 500 500 FLRED FNNRED 450 450 ) ) 400 400 gói tin 350 gói tin 350 ( ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi Chiều dài hàng đợi 50 50 0 0 0 10 20 30 40 500 60 70 80 90 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Khả năng đáp ứng của cơ chế FLRED b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FNNRED Hình 3.23. Khả năng đáp ứng của FLRED và FNNRED Thời gian đáp ứng và biên độ dao động hàng đợi của cơ chế FNNREM luôn là nhỏ nhất, trong cả hai trường hợp giảm tải và tăng tải. Điều này có được là do FNNREM dùng điều khiển mờ tối ưu để huấn luyện và cập nhật các tham số hệ mờ sao cho đầu ra của hệ thống gần đạt các giá trị mong muốn nhất. 500 500 FNNREM 450 FUZREM 450 ) ) 400 400 gói tin 350 350 gói tin ( ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi 50 Chiều dài hàng đợi 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Khả năng đáp ứng của cơ chế FUZREM b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FNNREM Hình 3.24. Khả năng đáp ứng của FUZREM và FNNREM
27. 25 500 500 FLREM FNNREM 450 450 ) ) 400 400 350 gói tin 350 gói tin ( ( 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 Chiều dài hàng đợi Chiều dài hàng đợi 50 50 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Thời gian (giây) Thời gian (giây) a) Khả năng đáp ứng của cơ chế FLREM b) Khả năng đáp ứng của cơ chế FNNREM Hình 3.25. Khả năng đáp ứng của FLREM và FNNREM Dựa vào kết quả cài đặt mô phỏng và hình ảnh các đồ thị cho thấy, thời gian đáp và biên độ dao động của hàng đợi giảm dần khi khi tại nút mạng lần lượt áp dụng các cơ chế quản lý hàng đợi có dùng bộ điều khiển mờ truyền thống, bộ điều khiển mờ thích nghi và bộ điều khiển mờ tối ưu để cải tiến các cơ chế này. 3.6.2. Đánh giá hiệu năng của cơ chế FNNRED và FNNREM 3.6.2.1. Đánh giá tỉ lệ mất gói tin của cơ chế FNNRED và FNNREM Hình 3.26 biểu diễn số liệu của Bảng B.5 và Bảng B.6 của Phụ lục B, thể hiện tỉ lệ mất gói tin của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực có sử dụng điều khiển mờ. Đồ thị trong Hình 3.26a thể hiện tỉ lệ mất gói của các cơ chế khi chiều dài hàng đợi thay đổi và đồ thị trong Hình 3.26b thể hiện tỉ lệ mất gói của các cơ chế khi tải nạp thay đổi. Từ đồ thị, thấy rằng khi kích thước hàng đợi tại bộ định tuyến tăng thì tỉ lệ mất gói tin của các cơ chế đều giảm và khi tăng số luồng kết nối vào bộ định tuyến thì tỉ lệ mất gói tin tăng 0.5 0.7 FEM FEM 0.45 FLRED FLRED 0.6 FLREM 0.4 FLREM FNNRED FNNRED 0.35 FNNREM 0.5 FNNREM (%) FUZREM (%) FUZREM 0.3 0.4 0.25 0.2 0.3 Tỉ lệ mất gói tin tin gói mất lệ Tỉ 0.15 Tỉ lệ mất gói tin tin gói mất lệ Tỉ 0.2 0.1 0.1 0.05 0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 10 50 100 150 200 250 300 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Số luồng kết nối a)Mức độ mất gói tin theo chiều dài hàng đợi b) Mức độ mất gói tin khi tải nạp thay đổi Hình 3.26. Tỉ lệ mất gói tin của các cơ chế dùng điều khiển mờ Điều này chứng tỏ rằng, tỉ lệ mất gói tin của các cơ chế AQM trong mô phỏng phụ thuộc lớn vào các bộ điều khiển mờ mà nó sử dụng. Từ đồ thị trên Hình 3.26, thấy rằng khi cải tiến cùng một cơ chế truyền thống (RED, REM) thì cơ chế nào dùng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC sẽ có tỉ lệ mất gói thấp hơn so với cơ chế dùng bộ điều khiển mờ truyền thống, nhưng lại có tỉ lệ mất gói cao hơn so với các cơ chế dùng bộ điều khiển mờ tối ưu FNN.
28. 26 3.6.2.2. Đánh giá sử dụng đường truyền của cơ chế FNNRED và FNNREM 100 100 99 98 (%) (%) 98 96 97 94 96 95 92 FEM 94 FEM 90 FLRED FLRED 93 FLREM FNNRED FLREM FNNRED 88 Mức độ sử dụng đường truyền truyền đường dụng sử độ Mức Mức độ sử dụng đường truyền truyền đường dụng sử độ Mức FNNREM 92 FNNREM FUZREM FUZREM 91 86 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 010 50 100 150 200 250 300 Chiều dài hàng đợi (gói tin) Số luồng kết nối a) Mức sử dụng đường truyền theo chiều dài hàng đợi b) Mức độ sử dụng đường truyền theo số luồng kết nối Hình 3.27. Mức độ sử dụng đường truyền của các cơ chế dùng điều khiển mờ Dựa trên đồ thị, nhận thấy sự phân hoạch các cơ chế theo mức độ đường truyền. Trong cả hai đồ thị của Hình 3.27, mức độ sử dụng đường truyền được tăng đần từ nhóm các cơ chế sử dụng bộ điều khiển mờ truyền thống (như FEM, FUZREM), tiếp theo là nhóm các cơ chế sử dụng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC (như FLRED, FLREM) cho đến nhóm các cơ chế sử dụng bộ điều khiển mờ tối ưu FNN (như FNNRED, FNNREM). Điều này phù hợp với kết quả phân tích lý thuyết, khi AFC sử dụng hệ mờ Sugeno có cơ chế điều chỉnh tham số đầu ra K và phương pháp xác định các mẫu Gm cho các giá trị mục tiêu, và FNN được xây dựng từ AFC bằng cách huấn luyện để có bộ giá trị cho tham số tối ưu, sao cho sai lệch các giá trị đầu ra của hệ thống so với các giá trị mong muốn là nhỏ nhất. 3.7. Kết luận chương Chương này đã giải quyết được vấn đề đặt ra ở cuối Chương 2, là làm thế nào để có bộ tham số tốt nhất cho bộ điều khiển mờ thích nghi AFC, và đây cũng là mục tiêu thứ ba của luận án. Để giải quyết vấn đề này, tác giả đã đề xuất kết hợp logic mờ với mạng nơ-ron để xây dựng mô hình mạng nơ-ron mờ FNN cho việc nâng cao hiệu năng của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực. Dựa trên mô hình này, luận án tiếp tục cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực đã xây dựng trong Chương 2. Kết quả của sự kết hợp được minh họa bằng việc xây dựng hai cơ chế FNNRED và FNNREM bằng cách huấn luyện mạng nơ-ron FNN bởi thuật giải lan truyền ngược cải tiến IBP cho hai cơ chế FLRED và FLREM. Để kiểm chứng hiệu quả của bộ điều khiển mờ tối ưu FNN, luận án thực hiện cài đặt mô phỏng và đánh giá các cơ chế cải tiến có dùng bộ điều khiển mờ truyền thống (FEM, FUZREM), các cơ chế sử dụng điều mờ thích nghi (FLRED, FLREM) và các cơ chế áp dụng bộ điều khiển mờ tối ưu (FNNRED, FNNREM). Việc cài đặt mô phỏng được thực hiện dựa trên các mô hình mạng phổ biến và mô hình mạng tổng quát như đã thực hiện trong Chương 2. Kết quả mô phỏng đã cho thấy: khi cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực bằng bộ điều khiển mờ truyền thống, bộ điều khiển mờ thích nghi AFC và bộ điều khiển mờ tối ưu FNN thì độ ổn định và hiệu năng của các cơ chế thể hiện theo chiều hướng tốt hơn. Tuy nhiên, bộ điều khiển mờ trong các cơ chế cải tiến vẫn còn phụ thuộc vào tri thức của chuyên gia nên hiệu năng của các cơ chế này chưa thật sự tốt nhất. Để khắc phục hạn chế này, thì cần có tri thức từ nguồn dữ liệu lớn cho quá trình huấn luyện. Điều này đồng nghĩa với việc cần không gian bộ nhớ và thời gian thực hiện lớn. Mặt khác, dùng mạng nơ-ron huấn luyện để tìm được bộ điều khiển mờ tối ưu trong các bộ điều khiển mờ thích nghi đã có, chứ chưa phải là tìm được bộ điều khiển mờ tốt nhất. Những vấn đề tồn tại này sẽ được tiếp tục cải tiến trong hướng phát triển của luận án.
29. 27 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận của luận án Kiểm soát tắc nghẽn là một nhiệm vụ quan trọng trên mạng TCP/IP. Việc chỉ sử dụng các giao thức điều khiển truyền thông để kiểm soát tắc nghẽn trên mạng TCP/IP là chưa đủ đáp ứng chất lượng dịch vụ, do đây chỉ là các giải thuật kiểm soát tắc nghẽn thụ động ở phía đầu cuối. Do đó, cần phải nghiên cứu các cơ chế kiểm soát tắc nghẽn tại các nút mạng để đảm bảo hệ thống ổn định và cung cấp tốt chất lượng dịch vụ mạng cho người dùng. Một trong các hướng nghiên cứu đó là cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại các nút mạng. Mục tiêu của quản lý hàng đợi tích cực là duy trì một xác suất chủ động loại bỏ gói hợp lý nhằm hạn chế được tình trạng tắc nghẽn trong khi vẫn đảm bảo được chất lượng của các luồng lưu lượng và tính công bằng trong quan hệ giữa các luồng lưu lượng khi trạng thái động học của mạng thay đổi. Tuy nhiên, các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện tại 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. Vì vậy, luận án tập trung nghiên cứu cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tại nút mạng, trên cơ sở áp dụng các thành tựu đạt được của khoa học máy tính mà cụ thể là của lĩnh vực tính toán mềm nhằm bổ sung khả năng thích nghi, khả năng học, khả năng ra quyết định thông minh cho hệ thống quản lý hàng đợi tại nút mạng. Luận án đã có một số đóng góp mới trong việc cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại các nút mạng. Đó là, xây dựng bộ điều khiển mờ thích nghi AFC cải tiến các cơ chế AQM và xây dựng bộ điều khiển nơ-ron mờ FNN để tìm ra bộ tham số tối ưu cho bộ điều khiển mờ thích nghi AFC. Các đóng góp mới được cụ thể như sau: Phân tích, đánh giá và phân lớp ứng dụng cho các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực hiện có, bao gồm cả các giải pháp áp dụng bộ điều khiển mờ truyền thống để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tiêu biểu nhằm nâng cao hiệu quả kiểm soát tắc nghẽn trong mạng TCP/IP. Đề xuất mô hình điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực. Dựa trên mô hình lý thuyết, luận án đã xây dựng các cơ chế cải tiến FLRED và FLREM. Kết quả cài đặt mô phỏng đã chứng minh tính hiệu quả của việc sử dụng điều khiển mờ thích nghi AFC để cải tiến các cơ chế quản lý hàng đợi. Đề xuất mô hình kết hợp lập luận mờ với mạng nơ-ron để xây dựng bộ điều khiển mờ tối ưu FNN nhằm nâng cao hiệu quả của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực. Dựa trên mô hình lý thuyết, luận án đã xây dựng các cơ chế cải tiến FNNRED, FNNREM. Hai cơ chế này có được bằng cách sử dụng mạng nơ-ron mờ FNN huấn luyện cho các cơ chế FLRED và FLREM. Kết quả cài đăt mô phỏng cho thấy hiệu năng của các cơ chế được nâng lên khi sử dụng điều khiển mờ tối ưu FNN. Từ kết quả nghiên cứu lý thuyết và kiểm chứng bằng cài đặt mô phỏng, cho thấy hiệu năng của các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tại các nút mạng được tăng dần khi lần lượt áp dụng các bộ điều khiển mờ truyền thống, bộ điều khiển mờ thích nghi AFC và điều khiển mơ tối ưu FNN để cải tiến các cơ chế này. Hướng phát triển của luận án Để khắc phục những vấn đề đã được nêu ra ở cuối Chương 3 của luận án, chúng tôi sẽ tiếp tục cải tiến bộ điều khiển mờ tối ưu FNN nhằm đem lại hiệu năng cho các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực tốt hơn. Ngoài ra, chúng tôi sẽ xem xét khả năng kết hợp logic mờ, mạng nơ-ron với các công cụ khác của kỹ thuật tính toán mềm (như tính toán tiến hóa, lập luận xác suất) để xây dựng các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực mới.
30. 28 Việc tìm kiếm bộ điều khiển mờ tối ưu toàn cục cần có kỹ thuật tìm kiếm tối ưu trên nguồn dữ liệu lớn. Với điểm mạnh là tìm kiếm khu vực tối ưu trong toàn cục thì tính toán tiến hóa sẽ có thể là sự lựa chọn khả thi để kết hợp với mạng nơ-ron nhằm xây dựng các kỹ thuật tìm kiếm tối ưu trong tương lai. Vì vậy, chúng tôi sẽ tiếp tục hướng đến việc xây dựng kiến trúc FNNE (Fuzzy Neural Network Evolution), là sự phát triển của FNN bằng cách bổ sung công cụ tính toán tiến hóa, để tìm được bộ điều khiển mờ tối ưu toàn cục cho hệ thống cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tích cực. Song song với việc đánh giá kết quả nghiên cứu dựa trên mô phỏng, việc triển khai thử nghiệm chúng trong môi trường mạng thực cũng sẽ được đặc biệt quan tâm nhằm kiểm chứng kết quả mô phỏng và tìm cơ hội áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn. DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN [CT1]. Nguyễn Kim Quốc, Võ Thanh Tú (2012), “Đánh giá hiệu năng của một số cơ chế quản lý hàng đợi tích cực dựa trên kích thước hàng đợi và tải nạp”, Tạp chí khoa học Đại học Huế, Tập 74A, Số 5, tr 109-119. [CT2]. Nguyễn Kim Quốc, Võ Thanh Tú, Nguyễn Thúc Hải (2013), “Đề xuất cơ chế quản lý hàng đợi tích cực trên môi trường mạng tốc độ cao”, Kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc gia lần thứ VI - FAIR “Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin”, Thừa Thiên Huế,Việt Nam, tr 108-115. [CT3]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2013), “Fuzzy Logic Control for SFB Active Queue Management Mechanism”, Proceedings of the International Conference on Context-Aware Systems and Applications (ICCASA), Vol. 128, No. 3, pp. 97- 104. [CT4]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2014), “Improving control mechanism at routers in TCP/IP networks”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 2409-0026, Vol. 1, pp. 52-66. [CT5]. Nguyễn Kim Quốc, Võ Thanh Tú, Nguyễn Thúc Hải (2014), “Cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi tại nút mạng”, Tạp chí khoa học và công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, Tập 52, Số 4D, tr 77-92. [CT6]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2014), “Proposed improvements control mechanism at network node in high-speed network environment”, Kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc gia lần thứ VII - FAIR “Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin”, Thai Nguyen, Viet Nam, pp. 545-556. [CT7]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2015), “Model Integrating Fuzzy Argument with Neural Network Enhancing the Performance of Active Queue Management”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 2409- 0026, vol. 2, issue 4, pp. 12-22. [CT8]. Nguyen Kim Quoc, Vo Thanh Tu, Nguyen Thuc Hai (2015), “Some Improvements on Active Queue Management Mechanism Based on Adaptive Fuzzy Control”, Scientific Journal of EAI (European Alliance for Innovation), ISSN 2409-0026, vol. 2, issue 5 [Accepted]