数大部分情况下 都远大于1。本发明使用IPPM模型来对TCP流的参数初值进行设定。运样可W使得各个流的 发送窗口快速的经历慢启动达到最适合当前网络状态的稳态值，相互之间良性共享网络带 宽资源。进入拥塞避免阶段之后各个流试探性的增加其窗口大小来适应网络，不会造成强 TCP流和弱TCP流之分。提高了其稳态的收敛范围，加快收敛速度，大量减少丢包，预防了拥 塞发生，并有高的带宽资源利用率与公平性。
【附图说明】
[0009] 图1为网络模型图； 图2为网络生态拓扑图； 图3为Wl的拥塞窗口变化图； 图4为W2的拥塞窗口变化图； 图5为W3的拥塞窗口变化图； 图6为W4的拥塞窗口变化图； 图7为瓶颈链路队列长度变化图； 图8为瓶颈链路可用带宽变化图； 图9为拥塞控制架构图； 图10为模糊综合评判过程图； 图11为异构网络实验拓扑图； 图12为捕食模型中参数关系图； 图13为原始两条TCP的Cwnd变化图； 图14为数据跟踪图； 图15为改进后的两条数据流Cwnd变化图。
【具体实施方式】
[0010] 从传统TCP拥塞控制的缺点W及自然启发算法在解决复杂系统问题表现出来的优 点出发，本发明提出了使用自然启发算法构造新的数学模型（网络捕食模型），并通过捕食 模型对TCP流进行初始化，使得TCP流在异构网络中能W-个良好的初值状态来运行，使复 杂的异构网络系统运行状态转变为可控，易操作，鲁棒性良好的系统运行状态，W预防拥塞 及丢包的发生。网络模型如下： 假设某个网络由k个源端节点W及k个目的端节点组成，并且源端与目的端是一对一的 关系。用集S={Si，S2……Sk}代表发送端节点，用集D={Di，D2……Dk}代表目的端节点，并假设 其具有相同的回路响应时间RTT。网络模型是从有线LAN进过AP连接到了 一个无线网络 WLAN，如图1所示。
[0011] 整个网络中都使用基于窗口的TCP拥塞控制算法。拥塞窗口 cwnd在通常情况下规 定了发送端在接收到新数据包确认信息之前一次最多可W传输到网络中数据包的数量。运 里假定所有连接都是长期稳定存在的。算法步骤描述如下： (1)构建网络生态捕食模型： 异构网络可W看做是一个小型生态系统，该网络生态系统由路由器，主机W及网络链 路等诸多栖息地组成。我们从拥塞控制运个角度看待运个网络生态系统，假定运些栖息地 中生存着物种"拥塞窗口r，"队列长度护，"丢包P"，W及"链路空载大小C"等，并将各个参 数的大小比作生态系统中物种的数量。运些物种相互联系、影响、制约。图2显示了从生态系 统的角度看到的拥塞控制。
[0012] 假定源端Si中Wi为数据流i的拥塞窗口大小。很明显当运个物种数量增大时，每次 能传输到网络中的数据包也会随之增加。因此为了控制网络中拥塞问题，物种W的数量必须 被控制。运也就是说自然界中物种数量控制问题可W映射到网络中拥塞控制的问题上。自 然界使用捕食，竞争，寄生，共生等诸多策略来控制物种数量，稳定者生态系统的平衡，因此 我们也可W借鉴运些策略来进行拥塞控制。
[0013] (2)建立参数制约关系： 捕食-被捕食关系指的是捕食者捕杀猎物并吃掉猎物，数学表示为其物种数量上的变 化，其逻辑关系如下： 1) 捕食者数量减少的情况下，被捕食者的数量会呈现指数增长； 2) 捕食关系约束着被捕食者的增长率； 3) 被捕食者数量缺失情况下，捕食者的数量也会指数减少； 4) 被捕食者对捕食者的增长率与二者数量的比率有关； 5) 被捕食者的承载能力导致被捕食者的数量有一个上界。
[0014] 假设a代表自然界中的草，b代表兔子，C代表狐狸。若用N(a)，N(b) ,N(C)分别表示 a，b，c的数量，则其模型如公式(1)~(3):
而在网络中TCP队列管理中"拥塞窗口"与"队列长度"之间的关系可W大致描述如下： 1) 队列中排队的包数量减小的情况下，拥塞窗口增大； 2) 当队列中排队包积压较多时，拥塞窗口减小； 3) 数据发送速率对队列长度的影响与当前队列长度本身有关； 4) 当发送速率减小，即小的拥塞窗口，队列长度也会减少； 5) 瓶颈链路的带宽限制着发包速率。
[0015] 由上述制约关系可看出拥塞窗口与队列长度间的关系与捕食模型的逻辑关系十 分相似，下面我们分析可用带宽与拥塞窗口的关系： 1) 发送速率小的情况下（即小的拥塞窗口），链路中的可用带宽将会增大； 2) 当发送速率增大(大的拥塞窗口），链路中可用带宽将会减小； 3) 发送速率与可用带宽之间的关系与二者的数量比率有关； 4) 链路中可用带宽减少，拥塞窗口减小； 5) 瓶颈链路的带宽限制了可用带宽上界。
[0016] 从运个角度可W看到拥塞窗口与可用带宽也符合捕食的逻辑。综上所述，本发明 构建S层网络捕食关系，即：可用带宽C---拥塞窗口W---队列长度Q。在运个"网络生态系 统"中，W约束着C的数量，而Q约束着W的数量，他们之间的相互捕食关系可W用如下公式表 示：
其中a表示C的出生率，0表示一个C遇到W的死亡率，)Ci表示Wi的出生率，S表示W捕食C的 转化效率，e表示每一个W遇到Q的死亡率，d) I表示每一个被捕食的W转化为Q的效率，而丫代 表Q的自然死亡率，其中O是平滑因子，表示流量动态变化对C和Q的影响程度。在运个模型 中，Cc和Cw是可用带宽C和拥塞窗口 W的上界，因此将其设置为瓶颈链路的带宽大小。链队列 与时延，带宽等参数有如下关系：
本发明所提网络生态捕食模型适用于异构网络中多种参数配置环境，运里选取其中一 种参数环境为例。设置发送端和接收端个数k为4，Router与AP之间的瓶颈链路带宽BB= 20Mbps，时延DL=30ms，a= Cc =Cw=BB, 0=1, E=S=O=O.1, Xi=O.5, (61 = 1,包大小 化cetsize=1040B。假设每条数据流都是长期运行的，Wi表示i条流的拥塞窗口大小，四条数 据流拥塞窗口初值设置如下:W1 = 1，W2=6，W3=8，W4=13。将相关参数代入公式(4)~(6)中，可 W得到如下公式：
通过MATLAB仿真该算法得到如下图所示。
[0017] 我们从图中可W分析到W下几点性质： 公平性:图3~6显示了在捕食模型下拥塞窗口的变化情况，可W看到四条数据流虽然开 始阶段被赋予了不同的初始值，但是系统运行一段时间W后，四条数据流都能汇聚到一个 平衡状态，并且在平衡状态时，各个流的发送速率基本一致，公平的分享瓶颈链路带宽资 源，而运个特点对于具有固有RlT不公平性缺陷，容易产生死锁现象的传统TCP来说是其所 急需的。
[0018] 队列大小演变情况：图7看到，当系统运行到稳态之后，队列长度大小基本维持在0 值附近。整个过程中，队列长度最大值在8附近，并没有出现大的排队时延与抖动。同时也可 W说明在此时的环境下，假如设置瓶颈链路队列大小大于8,就不会发生丢包事件。
[0019] 资源利用率：图8显示了捕食模型在瓶颈链路剩余带宽与链路排队包数量的演变 情况。可W看到，在系统运行初期，可用剩余带宽基本等于链路带宽，运行一段时间后，瓶颈 链路带宽剩余带宽在稳定后慢慢趋于0,也就意味着此时达到了将近百分之百的带宽利用 率。
[0020] 同时，综合上面的仿真数据图，可W看到系统具有良好的稳定性与收敛速度。当系 统达到稳定状态后，瓶颈链路的资源利用率，队列大小W及瓶颈链路上的总负荷并没有发 生大的震荡，并且其运行轨迹相对稳定。在运行到平衡稳定状态后，其轨迹相对平稳，没有 抖动。在多组场景、多组初值情形下反复实验，都可得到较好的公平性，高利用率，小抖动等 优点。运里就不在一一列出实验数据。
[0021] 由于网络捕食模型与生态捕食模型的逻辑基本一样，并且该模型达到稳态后具有 良好的性能表现，因此本发明主要借鉴捕食模型算法，通过提取网络中参与拥塞控制的相 关参数，根据其逻辑关系，对符合捕食关系的参数构造捕食模型，我们称它为IPPM (Internet Pr巧-predator Model)。在该模型中，通过捕食的相互关系，来制约某个参数的 数值，使其适应当前网络状态，并且使得整个系统的利用率提高，公平性良好，并且能稳定 的长期运行，同时又能计算出给定条件系统下演变到稳态