Geri Dön

Comparing RED and Blue algorithms in NS2

NS2 üzerine RED ve Blue algoritmaların kıyaslanması

  1. Tez No: 328497
  2. Yazar: DELGERMAA KHİSHGEE
  3. Danışmanlar: DR. MALİK KEMAL ŞİŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Bu çalışmada, Blue etkin kuyruk yönetimi (EKY) uygulandı ve RED EKY ile karşılaştırıldı. Uygulamalar ağ araştırma alanında geniş çapta kullanılan açık kodlu ağ simülatörü NS2'de yapılmıştır.Bugünlerde, İnternetin hızlı büyümesi onu destekleyecek servis kaliteyi gerektiriyor. EKY servis kalitenin her alanında kullanılan en etkin araçlardan biridir. Çok sayıda EKY önerilmiş ve araştırılmıştır. En çok bilinen EKY algoritmalarından biri de RED. RED kuyruk uzunluğu tıkanıklığın işareti olarak kullanıyor. Oysaki, kuyruk uzunluğu bize tıkanıklık hakkında çok az bilgi vermektedir.RED ve buna benzer EKY'lerin eksikliklerini gidermek üzere tamamen farklı EKY olan Blue önerildi. Blue RED-in aksine tıkanıklığın işareti olarak paket kaybı ve linkin boş durumunu kullanmaktadır. Bu çalışmada Blue ve RED kuyruk yönetimlerinin performanslarını farklı ağ koşullarda kıyaslanmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this study, Blue Active Queue Management (AQM) is implemented and compared with Random Early Detection (RED) algorithm in NS2, which is an open source network simulator widely used for network researching area.Nowadays, the rapid growth of the Internet requires supporting Quality of Service (QoS). Active Queue Management (AQM) is one of the most effective tools for all QoS measurements. Many AQMs are proposed and studied. One of the most known AQM is RED. RED uses queue length as the indicator of congestion. However, queue length gives us a very little information about congestion.To overcome RED and other AQMs shortcomings basically different AQM Blue is proposed. In contrary to RED, Blue uses packet drop event and link idle events as the indicator of congestion. This work compares performances of Blue and RED queue algorithms in different network situations.

Benzer Tezler

  1. İHA imgelerinden bilgisayar görüsü kullanılarak ağaç sayısı kestirimi

    Estimation of number of trees using computer vision from UAV images

    AYHAN TALAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSiirt Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSA ATAŞ

  2. Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data

    Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari

    ŞEYMA TAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  3. Kentsel alanlarda İHA görüntülerinden ortofoto oluşturma ve otomatik ağaç tespiti

    Orthophoto generation and automatic tree detection from UAV images in urban areas

    MEHMET FATİH GÜRBÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER

  4. The spatio-temporal dynamics of aerosols in the Marmara region and impact of land cover/use on atmospheric environment

    Marmara bölgesindeki aerosollerin mekansal-zamansal dinamiksel ve arazi örtüsü/kullaniminın atmosferik ortam üzerindeki̇ etkisi

    PARIA ETTEHADI OSGOUEI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞİNASİ KAYA

  5. LiDAR nokta bulutu verisi ve yüksek çözünürlüklü ortofotolar kullanarak bina çıkarımı için bir yaklaşım

    An approach for building extraction using LiDAR point cloud data and high resolution orthophotos

    GİZEM KARAKAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER