Congestion detection and avoidance using fuzzy systems
Tıkanıklık tespiti ve önleme
- Tez No: 318118
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET R. TOLUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Bu tezde, bir tıkanıklık sorunu incelendiğinde, çalışma tıkanıklık ve nasıl önlemek için algılama hakkında konuşuyor. Servis sağlayıcılar, çünkü ağ varlıklarını ve reklam yüksek maliyet ve Internet servis sağlama rekabet doğanın kendi ağlarında performansını optimize ilgilenen Bu onlara tıkanıklık noktaları azaltmak ve kaynakların ağ üzerinde kullanılması, sırayla, artan tahsilat sonuçları. Geliştirmek için yol Bu amaçla geliştirmek Çünkü bu hedeflere ulaşmak için yollarından biri kontrol planı uygulanarak ve tespit erken gereğidir, biz, tıkanıklık tespit etmek ve bunu önlemek için Bulanık Sistemler kullanın. Bu tez ile Bulanık Sistem dayalı tıkanıklığı sorunu tespit etmek ve denetlemek için bir algoritma sunulmuştur, bu algoritmalar Bulanık Mantık Tıkanıklık Tespit (FLGD) ve Bulanık Mantık Denetleyici (FLC) denir. Bu algoritmalar hakkında Bu bilgiler MATLAB Simülasyon programı kullanarak simüle edilir.Önerilen algoritma iyi bir performans ve gecikme azaltmak ve verimi yükseltmek iyi sonuç gösterdi.
Özet (Çeviri)
In this thesis, A congestion problem is studied, The study is talking about how to ?detect the congestion and how to avoid it. Service providers are interested in ?optimizing their networks performance because of the high cost of network assets and ?commercials, and competitive nature of Internet service provisioning, ?This leads them to reduce congestion hotspots and to improve resources utilization ?across the network, which, in turn, results in an increased revenue collection.?One of the ways to achieve such goals is through applying the controller scheme and ?by early detect it, we use Fuzzy Systems to detect congestion and avoid it, Because it ?improve that purpose.?In this Thesis an algorithms to detect and control congestion problem based on Fuzzy ?Systems is presented, this algorithms are called Fuzzy Logic Congestion Detection ??(FLGD) and Fuzzy Logic Controller (FLC).?This information about these algorithms are simulated, using MATLAB Simulation ?program.?The proposed algorithms showed good performance and good result in reduce delay ?and raise throughput.?
Benzer Tezler
- Comparison of active queue management techniques to be used in IntServ implementation
IntServ uygulamalarında kullanılabilir aktif kuyruk yönetimi tekniklerinin karşılaştırılması
ALİ UÇAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. SEMA OKTUĞ
- A new IoT security framework using hybrid deep learning techniques
Hibrit derin öğrenme tekniklerini kullanan yeni bir IoT güvenlik çerçevesi
AMJED SABBAR KOKAZ KOKAZ
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Ticari gemilerin sualtı gürültülerinin deniz yaşamına etkilerinin azaltılması yöntemleri, MEPC.1/CIRC 906 kılavuzun incelenmesi
Methods of reducing the effects of commercial ships underwater noise on marine life, review of MEPC.1/CIRC 906 guideline
HALUK ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜNİR CANSIN ÖZDEN
- E-seyir, E-seyrin bileşenleri ve ülkemizdeki E-seyir kullanıcı ihtiyaçlarının belirlenmesi
E-navigation, components of e-navigation and definition of e-navigation user needs in Turkey
BÜLENT GÜRSES
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REHA METİN ALKAN
- Otonom araçlar için GPU kullanarak gerçek zamanlı yapay zeka temelli engel algılama sistem tasarımı
Obstacle detection system design based on real-time artificial intelligence using GPU for autonomous vehicles
MUSTAFA ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL KILIÇ
DR. ÖĞR. ÜYESİ HACI ÖMER DOKUMACI