Esquema de controle adaptativo de tráfego de redes baseado em um algoritmo de predição fuzzy

Neste trabalho, propomos um esquema de controle adaptativo de fluxos de tráfego de redes de computadores baseado no modelo fuzzy Takagi-Sugeno (TSK). O esquema de controle proposto evita a ocorrência de congestionamento utilizando o modelo fuzzy TSK para prever adaptativamente o tamanho da fila no buffer nos enlaces. Com o objetivo de ajustar dinamicamente os parâmetros do modelo fuzzy TSK, desenvolvemos um algoritmo de treinamento adaptativo para o mesmo. Os parâmetros das partes de premissa e das partes conseqüentes do modelo são atualizados na primeira etapa do algoritmo de treinamento desenvolvido. Já a segunda etapa consiste de um algoritmo de refinamento dos parâmetros do modelo baseado em gradiente descendente. A eficiência do preditor proposto é avaliada com o uso de traços de tráfego reais em comparação a outros preditores. A partir dos parâmetros do modelo fuzzy TSK, deduzimos uma expressão para a taxa da fonte de tráfego de modo a minimizar a variância do tamanho de fila no buffer e que é parte essencial do nosso esquema de controle. O controle de congestionamento proposto é então aplicado em um cenário de rede composto de vários nós alimentados com fluxos de tráfego real. Comparações realizadas com outros métodos de controle de congestionamento demonstram que o controle de congestionamento proposto provê menores taxas de perdas, assim como a manutenção da taxa de ocupação no buffer abaixo do valor desejado