Предложена методика управления процессом передачи информационного трафика за счет регулирования уровня загрузки буферов сетевых устройств. Методика основана на применении адаптивного нечеткого контроллера. Принцип работы контроллера основан на совместном использовании методов теории нечеткой логики и теории нечетких нейронных сетей. При помощи системы нечеткого вывода контроллер рассчитывает вероятности маркирования пакета меткой о перегрузке буфера, после чего пакет отправляется узлу-получателю. Узел-получатель при получении маркированного пакета отправляет команду на снижение интенсивности передачи трафика узлом-отправителем, а в случае отсутствия подобной команды узел-отправитель повышает интенсивность передачи трафика. Адаптация контроллера к изменению специфики передаваемого трафика производится с использованием нечеткой нейронной сети, при помощи которой анализируются корректные и некорректные управляющие воздействия, сформированные контроллером. На основании анализа формируются корректирующие воздействия на алгоритм работы контроллера. Проверка эффективности результатов исследований показала снижение вероятности потери информационных пакетов и увеличение уровня использования каналов в сети передачи данных.

The goal of this study is in developing a method for controlling the transmission of information packet traffic. The control is ba sed on buffer loading regulation of network node. The fuzzy controller is used for regulation of buffer loading. The operating principles of the controller combine fuzzy logic theory methods and fuzzy neural networks theory. The controller relies on a system of fuzzy logic to calculate the probabilities of marking a packet with a buffer overload flag. After this the packet is sent to the destination node. After receiving a packet with a buffer overload flag, the destination node sends the command to reduce the traffic intensity to sending node. When the controller starts to work incorrectly, the adaptation algorithm is used. The adaptation algorithm is based on using the fuzzy neural network that processes information about the control result of information packet traffic transmission. After this he fuzzy neural network generates commands for adjusting the controller. We have verified the effectiveness of the study’s results, finding a reduced probability of loss of information packets and an increase in the level of using channels in the data network.

Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Информатика. Телекоммуникации. Управление = St. Petersburg state polytechnical university journal. Computer science. Telecommunications and control systems: научное издание. Т. 11, № 4 [Электронный ресурс]. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 13,2 Мб). — Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2018. — Загл. с титул. экрана. — Электронная версия печатной публикации. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текстовый документ. — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j19-155.pdf>.