How network monitoring and reinforcement learning can improve tcp fairness in wireless multi-hop networks
Notice bibliographique
Résumé
Wireless mesh network (WMN) is an emerging technology for the last-mile Internet access. Despite extensive research and the commercial implementations of WMNs, there are still serious fairness issues in the transport layer, where the transmission control protocol (TCP) favors flows with a smaller number of hops to flows with a larger number of hops. TCP unfair behavior is a known anomaly over WMN that attracts much attention in recent years and is the focus of this paper. In this article, we propose a distributed network monitoring mechanism using a cross-layer approach that deploys reinforcement learning techniques (RL) to achieve fair resource allocation for nodes within the wireless mesh setting. In our approach, we deploy Q-learning, a reinforcement learning mechanism, to monitor the dynamics of the network. The Q-learning agent creates a state map of the network based on the medium access control (MAC) parameters and takes actions to enhance TCP fairness and throughput of the starved flows in the network. The proposal creates a distributed cooperative mechanism where each node hosting a TCP source monitors the network and adjusts its TCP parameters based on the network dynamics. Extensive simulation results and testbed analysis demonstrate that the proposed method significantly improves the TCP fairness in a multi-hop wireless environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».