FBIO: Fuzzy tabanlı BIO aktif kuyruk yönetim mekanizması
FBIO: Fuzzy based BIO active queue management
Yazar: FARİS ŞEN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. A. GÖKHAN YAVUZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Son yıllarda Internet kullanıcıları ve buna paralel olarak da Internet uygulamaları hızla artmaktadır. Artan bu kullanımla birlikte trafik yoğunluğu da gün geçtikçe büyümektedir. Teknolojideki hızlı gelişme ve yeni uygulamalar farklı ihtiyaçları da beraberinde getirmektedir. Ağ verimliliğini sağlamak ve gelişen servislere uygun, kaliteli hizmet sunmak temel sorunlardan biri haline gelmiştir. Bu doğrultuda ihtiyaçları karşılamak için yeni tıkanıklık kontrolü ve kuyruk yönetim mekanizmaları tasarlama gerekliliği ortaya çıkmaktadır.Ağdaki tıkanıklığı önlemek için uzun süredir tıkanıklık kontrol mekanizmaları kullanılmaktadır. Bu mekanizmalardan en yaygın olanı aktif kuyruk yönetim (AQM) yapılarıdır. Temelde bu yapı, paketlerin gerektiğinde düşürülüp düşürülmeyeceğine karar vererek kuyruğun boyutunu yönetmektedir. Günümüzde çeşitli AQM algoritmaları mevcuttur. Fakat bunların çoğunluğu yüksek trafik ve farklı uygulamalar altında istenilen performansı verememektedirler. Bunun yanında zor düzenlenebilen parametrelerin, gecikme sürelerinin ve yaşanan paket kayıplarının iyileştirilmesi gerekmektedir.Bu tez çalışmasında öncelikle mevcut tıkanıklık kontrol yapıları ve AQM algoritmaları incelenerek; temel sorunları ve bunların çözümleri üzerinde durulmuştur. Bunların ışığında kuyruk yapılarının tasarımında yeni eğilim olan alternatif tekniklerin kullanımı üzerinde yoğunlaşılmıştır. Bulanık mantık (fuzzy lojik) kontrolleri (FLC) problemlerin üstesinden gelebilmedeki başarısı ve tıkanıklık kontrolü modellemesindeki esnek yapısıyla bu tekniklerin en önemli olanlarındandır. Geliştirdiğimiz tasarım, bulanık mantık kontrollerini kullanarak AQM algoritmalarından yaygın olarak bilinen BIO (BLUE IN & OUT) yapısındaki problemleri iyileştirmeye yöneliktir. Bunun sonucunda da geliştirilen tasarımın başarımı ölçümlenerek geleneksel tasarımla karşılaştırılmıştır.Tasarlanan aktif kuyruk yönetim yapısı NS-2 network simülatör üzerinde gerçeklenmiştir. Öncelikle bulanık mantık yapısına girecek (paket kaybı, kuyruk boyutu) ve çıkacak değişkenler (paket düşürme olasılığı) seçilmiş, bu değişkenlere ait üyelik fonksiyonları tasarlanmıştır. Sonrasında da IF-THEN kuralları oluşturularak giriş ve çıkış değişkenleriyle ilişkilendirilmiştir. Tasarımda Single-Tone fuzzifier ve Center Of Gravity (COG) defuzzifier metotları kullanılmıştır. Benzetimlerle yapılan ölçümlemeler sonucunda bulanık mantık tasarımının geleneksel tasarıma göre daha az paket kaybı, daha az gecikme, daha az kuyruk boyutu ve daha fazla verim sağladığı görülmüştür.

Abstract:
During past few years, Internet usage and number of applications are growing rapidly. Due to this usage growth, also amount of traffic have increased. There are different requirements along with technological improvements and new applications. To provide network throughput and quality of service to new applications has become one of the most important problems. It is necessary to design effective congestion control and queue management due to new requirements.For along time, congestion control mechanisms are using to prevent congestion in the networks. Active queue management (AQM) algorithms are the most common methods for congestion control. These work basically on managing queue size by choosing which packet to drop or not. Nowadays, many AQM algorithms exist. According to this, most of these algorithms do not work well under high traffic and different types of applications. Besides, hard to configure parameters, long delay times and most packet drops are issues to have improvements.In our thesis, existing congestion control mechanisms and active queue management algorithms are observed firstly and basic problems and solutions are investigated. This led to a new trend in using alternative techniques. Fuzzy Logic Controllers, which have ability to cope with the aforementioned problems and provide more flexibility in modeling congestion controllers as well, are most important ones. In our approach, we implement FLC into mostly knowing AQM algorithm named BIO to improve its performance. After this, our design tested and compared with traditional design.Our active queue management designs are simulated on ns-2 network simulator tool. Firstly, we choose variables that input and output for fuzzy logic controller and design membership functions of these variables. After that, IF-THEN fuzzy rules are built and associated with variables. Single-tone fuzzifier and Center Of Gravity (COG) defuzzifier methods were used in the design. As a result of measurement by simulations, it was shown that the proposed fuzzy design achieves less packet loss, short delay times, short queue sizes and high throughput compared with traditional one.