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基于NS2的随机指数标记算法仿真研究
REM 算法是一种典型的AQM 算法。本文利用NS2 网络仿真软件研究了REM 的网络性能。仿真实验表明，拥塞度量与静态网络性能解耦，各种网络环境中的队列长度均能定至目标值处；而拥塞加剧时，队列收敛性变差，暂态网络性能降低。调节算法参数γ 和Φ 能有效地减小队列长度的过渡时间以改善网络性能，增强算法的环境适应性。
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