Intelligent parameter tuning using deep Q-network in adaptive queue management systems
المؤلفون المشاركون
Yusuf, Ayman Bashir
Abd al-Sahib, Ghayda Muṭashshar
Hasan, Hasan Jalil
المصدر
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
العدد
المجلد 22، العدد 3 (30 سبتمبر/أيلول 2022)، ص ص. 62-71، 10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2022-09-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Network traffic has risen in recent years to the point that it is obviously and astonishingly in 2020, with the increase predicted to double in the following days.
Up to 23 Teraa bit every month is an incredible amount.
The Active Queue Management (AQM) algorithm is one of the most significant study areas in network congestion control; nevertheless, new self-learning network management algorithms are needed on nodes to cope with the huge quantity of traffic and minimize queuing latency, used reinforcement learning for automatic adaptive parameter with the AQM algorithm for effective network management, and present a novel AQM algorithm that focuses on deep reinforcement learning to deal with latency and the trade-off between queuing delay and throughput; choose Deep Q-Network (DQN) as the foundation for our scheme and equate it with Random Early Detection (RED) Results based on Network simulation (NS3) simulation suggest that the DQN algorithm has good and better results were obtained from RED, where the difference reached a drop rate of 2%, and this percentage is considered good, in addition to the percentage of throughput and the packet transfer rate of 3% is better in the proposed algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yusuf, Ayman Bashir& Hasan, Hasan Jalil& Abd al-Sahib, Ghayda Muṭashshar. 2022. Intelligent parameter tuning using deep Q-network in adaptive queue management systems. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 22, no. 3, pp.62-71.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1492777
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yusuf, Ayman Bashir…[et al.]. Intelligent parameter tuning using deep Q-network in adaptive queue management systems. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 22, no. 3 (Sep. 2022), pp.62-71.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1492777
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yusuf, Ayman Bashir& Hasan, Hasan Jalil& Abd al-Sahib, Ghayda Muṭashshar. Intelligent parameter tuning using deep Q-network in adaptive queue management systems. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2022. Vol. 22, no. 3, pp.62-71.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1492777
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
رقم السجل
BIM-1492777
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر