参考:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NjkxOTMyNQ==&mid=2247486444&idx=1&sn=6538bf1fa74429600d8fa10f4f766a58&chksm=ea1e199edd699088aee4b3c72404649751c60a9901ab71421f64e7125759765193bb4827aa15&scene=0&xtrack=1#rd https://mp.weixin.

BBR拥塞控制算法是Google最新研发的单边TCP拥塞控制算法Linux 内核4.9 已引入这个BBR算法,本人在CAC测试Ubuntu 14.04 安装Linux 4.9内核,延迟优化效果和TCP连接速度提升效果明显好于锐速!Ubuntu更新内核.开启BBR:https://github.com/iMeiji/shadowsocks_install/wiki/%E5%BC%80%E5%90%AFTCP-BBR%E6%8B%A5%E5%A1%9E%E6%8E%A7%E5%88%B6%E7%AE

[摘要]对多种TCP拥塞控制算法进行简要说明,指出它们的优缺点.以及它们的适用环境. [关键字]TCP拥塞控制算法 优点    缺点   适用环境公平性 公平性 公平性是在发生拥塞时各源端(或同一源端建立的不同TCP连接或UDP数据报)能公平地共享同一网络资源(如带宽.缓存等).处于相同级别的源端应该得到相同数量的网络资源.产生公平性的根本原因在于拥塞发生必然导致数据包丢失,而数据包丢失会导致各数据流之间为争抢有限的网络资源发生竞争,争抢能力弱的数据流将受到更多损害.因此,没有拥塞,也就没有公平

为了防止网络的拥塞现象,TCP提出了一系列的拥塞控制机制.最初由V. Jacobson在1988年的论文中提出的TCP的拥塞控制由“慢启动(Slow start)”和“拥塞避免(Congestion avoidance)”组成,后来TCP Reno版本中又针对性的加入了“快速重传(Fast retransmit)”.“快速恢复(Fast Recovery)”算法,再后来在TCP NewReno中又对“快速恢复”算法进行了改进,近些年又出现了选择性应答( selective acknowledge

增量式PID控制算法 量式PID控制算法 2009-07-18 10:33 (转载 出处blog.ednchina.com/tengjingshu )blog.ednchina.com/tengjingshu/211739/message.aspx# 当执行机构需要的不是控制量的绝对值,而是控制量的增量(例如去驱动步进电动机)时,需要用PID的“增量算法”. 增量式PID控制算法可以通过(2-4)式推导出.由(2-4)可以得到控制器的第k-1个采样时刻的输出值为: (2-5) 将(2-4)与(2

其实这不是我的优化,我是借用了BBR之力.         借了什么力呢?这是我一再强调的,BBR最大的共享不是为Linux贡献了一个TCP拥塞控制算法(它同时在也BSD上被实现...),而是它重构了Linux TCP的实现!借助BBR对Linux TCP实现的重构,很多之前做不到的事情,现在可以做到了.         简而言之,BBR算法对Linux TCP实现的重构中,将以下三件事完全分离: 1.重传哪些包: 2.传输多少包: 3.实际传输. 拥塞控制算法侧重解决上述第2点问题. ----

在强化学习(六)时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA,而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论,因此本文我们关注于时序差分离线控制算法,主要是经典的Q-Learning算法. Q-Learning这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第五讲部分. 1. Q-Learning算法的引入 Q-Learning算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A

在强化学习(五)用时序差分法(TD)求解中,我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法,但是对控制算法的求解过程没有深入,本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论. SARSA这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第五讲部分. 1. SARSA算法的引入 SARSA算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 探索率

PID算法简单剖析如下: 1.首先我们来看一下PID系统的基本组成模块: 如图所示,图中相关参数的表示如下: r(t):系统实际上需要的输出值,这是一个标准值,在我们设定了之后让这个系统去逼近的一个值(随时间变化的原因是,我们对系统的需求不同才会改变!) y(t):系统当前的输出值,这个值应该需要趋近于我们设定的值,当我们没有增加PID控制模块之前,它是由被控对象通过r(t)输入直接产生的. e(t):系统由于某些扰动,导致的系统产生的偏差,实际输出的值和想要设定的初始值r(t)的差值. u(t

PID控制算法是工业界使用极其广泛的一个负反馈算法,相信这个算法在做系统软件时也有用武之处,这里摘录了知乎上的一篇文章,后面学习更多后自己总结一篇 以下为原文: PID控制应该算是应用非常广泛的控制算法了.小到控制一个元件的温度,大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等,都可以使用PID控制.这里我们从原理上来理解PID控制. PID(proportion integration differentiation)其实就是指比例,积分,微分控制.先把图片和公式摆出来,看不懂没关系.(一开始看这个算法

正文 非常多人会觉得一个好的TCP拥塞控制算法会让连接加速,这样的观点是错误的.恰恰相反,全部的拥塞控制算法都是为了TCP能够在贪婪的时候悬崖勒马,大多数时候.拥塞控制是减少了数据发送的速度. 我在本文中会针对近期跟业内朋友之间的聊天记录.总结出三言两语.        TCP拥塞控制的终极目标绝对不是加快数据发送的速度,这样的理解非常自私且肤浅!它的终结目标是在公平占有带宽的前提下无限度提高带宽的利用率! 假设你仅仅关注一个独立的TCP连接本身,那么你或许永远都不可能设计出什么比較好的算法,但

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9669263.html ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(六)时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA,而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论,因此本文我们关注于时序差分离线控制算法,主要是经典的Q-L

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9614290.html ------------------------------------------------------------------------------------------------ 在强化学习(五)用时序差分法(TD)求解中,我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法,但是对控制算法的求解过程没有深入,本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论. SARSA这一

TCP通过维护一个拥塞窗口来进行拥塞控制,拥塞控制的原则是,只要网络中没有出现拥塞,拥塞窗口的值就可以再增大一些,以便把更多的数据包发送出去,但只要网络出现拥塞,拥塞窗口的值就应该减小一些,以减少注入到网络中的数据包数. TCP拥塞控制算法发展的过程中出现了如下几种不同的思路: 基于丢包的拥塞控制:将丢包视为出现拥塞,采取缓慢探测的方式,逐渐增大拥塞窗口,当出现丢包时,将拥塞窗口减小,如Reno.Cubic等. 基于时延的拥塞控制:将时延增加视为出现拥塞,延时增加时增大拥塞窗口,延时减小时减小拥

转自:http://blog.csdn.net/dog250/article/details/52830576 写本文的初衷一部分来自于工作,更多的来自于发现国内几乎还没有中文版的关于TCP bbr算法的文章,我想抢个沙发.本文写于2016/10/15!        本文的写作方式可能稍有不同,之前很多关于OpenVPN,Netfilter,IP路由,TCP的文章中,我都是先罗列了问题,然后阐述如何解决这个问题.但是本文不同!本文的内容来自于我十分厌恶的一个领域,其中又牵扯到我十分厌恶的一家公

本文的最主要目的在于抛砖引玉,阿莫论坛真的是非常好的一个论坛,没有这个论坛,没有那么多这个论坛上的前人无私的奉献和热烈的讨论,我想我是怎么也无法入门四轴的控制的.只是论坛上已经很多年都没有看到过新东西了,大家都把自己的成果悄悄藏了起来,于是这么多年了,在商业四轴已经泛滥的今天,论坛上依然还停留在给PID调参数这种初级阶段,甚至就是这么简单的东西人们尽然会把它抱得那么紧,生怕别人学会了,只是你没有往出走一步真正的看下别人都做到哪一步了而已,我们不要做井底之蛙,大家团结起来共同进步才能带动中国四轴飞

周五晚上.终于下了雨.所以也终于能够乱七八糟多写点松散的东西了... 方法论问题. 这个题目太大以至于内容和题目的关联看起来有失偏颇.只是也无所谓,既然被人以为"没有方法论"而歧视了.这里也就抛出一些伪方法论,总之,就是一些大而空的东西.我并非说方法论没实用,而是说方法论太实用了,以至于绝不能误解它.难道方法论不是从已经成功的经验中总结出来的吗?假设还没有成功的案例,那么方法论从何而生呢?So,我仅仅能从现成的东西入手了...分类学是一个贯通古今的学科.也蕴含在实在太多的方法论中,从中

前面我们演示分析了100+个wireshark TCP实例,拥塞控制部分也介绍常见的拥塞处理场景以及4种拥塞撤销机制,但是我们一直使用的都是reno拥塞控制算法.实际上拥塞控制发展到今天已经有了各种各样的拥塞控制算法,而且普遍认为单纯基于丢包的reno拥塞控制算法已经不适应当前internet网络了,最近谷歌又折腾出了一个BBR拥塞控制算法,对比国内,还没有一个在TCP领域有突出贡献的公司,谷歌在TCP领域真是甩了其他公司好几条街.闲言少叙吧,拥塞控制关注的Scalability.RTT fai

这里只是简单梳理TCP各版本的控制原理,对于基本的变量定义,可以参考以下链接: TCP基本拥塞控制http://blog.csdn.net/sicofield/article/details/9708383 TCP中RTO计算http://www.tuicool.com/articles/Yn6vEr TCP拥塞控制名词解释: 1.awnd(advised window) 通告窗口,由接收端tcp发送给发送端tcp,告诉发送端自己能用于接收新的数据包的当前可用空间. 2.cwnd(congest

PID控制算法 四轴如何起飞的原理 四轴飞行器的螺旋桨与空气发生相对运动,产生了向上的升力,当升力大于四轴的重力时四轴就可以起飞了. 四轴飞行器飞行过程中如何保持水平: 我们先假设一种理想状况:四个电机的转速是完全相同的 是不是我们控制四轴飞行器的四个电机保持同样的转速,当转速超过一个临界点时(升力刚好抵消重力)四轴就可以平稳的飞起来了呢? 答案是否定的,由于四个电机转向相同,四轴会发生旋转.我们控制四轴电机1和电机3同向,电机2电机4反向,刚好抵消反扭矩,巧妙的实现了平衡: 实际上由于电机和螺