摘 要
网络拥塞控制技术作为保障互联网高效运行的核心机制，其发展历程与未来趋势一直是学术界和工业界的关注焦点。随着互联网规模的持续扩大及新兴应用场景的不断涌现，研究旨在系统梳理网络拥塞控制技术从传统TCP算法到现代自适应拥塞控制的发展脉络，并探讨其在复杂网络环境下的适应性与优化潜力。本文通过文献分析、理论建模与实验验证相结合的方法，深入剖析了经典拥塞控制算法的设计原理及其局限性，同时对近年来基于机器学习的拥塞控制方法进行了全面评估。研究表明，传统算法在静态网络环境下表现良好，但在动态、异构网络中面临显著挑战；而新兴的智能化拥塞控制方案则展现出更高的灵活性与性能优势。本文的主要贡献在于提出了一个统一的框架，用于比较不同拥塞控制技术的关键指标，并揭示了现有方法在公平性、收敛速度与鲁棒性之间的权衡关系。此外，文章还展望了未来发展趋势，指出结合深度强化学习与实时网络状态感知的拥塞控制策略可能成为下一代互联网架构的重要组成部分，为提升用户体验与网络资源利用率提供了新的方向。
关键词：网络拥塞控制；机器学习；TCP算法
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
1 绪论 1
1.1 网络拥塞控制技术的研究背景 1
1.2 网络拥塞控制技术的发展意义 1
1.3 当前研究现状与主要挑战 2
2 网络拥塞控制技术的历史演进 2
2.1 初期拥塞控制技术的形成与发展 2
2.3 链路层拥塞控制的关键突破 3
2.4 新型网络架构下的拥塞控制探索 3
2.5 历史演进中的核心问题总结 3
3 现代网络环境下的拥塞控制技术 4
3.1 数据中心网络的拥塞控制需求 4
3.2 软件定义网络中的拥塞管理策略 5
3.3 多路径传输对拥塞控制的影响 6
3.5 现代技术应用中的性能评估 7
4 网络拥塞控制技术的未来发展趋势 7
4.1 下一代互联网对拥塞控制的要求 7
4.2 边缘计算场景下的拥塞控制优化 8
4.4 分布式系统中的拥塞控制新方向 9
4.5 技术发展趋势的综合分析 9
结论 11
致 谢 12
参考文献 13
