摘 要
随着互联网的快速发展和网络应用的多样化，计算机网络拥塞问题日益凸显，严重影响了用户体验和服务质量。为此，本研究聚焦于计算机网络拥塞控制与流量管理技术，旨在通过深入分析现有机制的不足，提出更高效的解决方案以优化网络性能。研究基于TCP/IP协议栈，结合主动队列管理和显式拥塞通知等关键技术，设计了一种自适应拥塞控制算法，并引入机器学习方法对网络流量进行智能分类与预测。通过模拟实验和实际网络环境测试，验证了该算法在降低丢包率、减少延迟以及提升带宽利用率方面的显著效果。结果表明，所提方案能够有效应对动态网络环境下的复杂拥塞状况，尤其在高负载场景下表现出优越的稳定性和适应性。本研究的主要贡献在于提出了融合人工智能的新型拥塞控制框架，为未来网络流量管理技术的发展提供了理论支持与实践参考，同时为下一代互联网架构的设计奠定了基础。
关键词：计算机网络拥塞控制；自适应算法；机器学习；流量管理；TCP/IP协议栈
Abstract
With the rapid development of the Internet and the diversification of network applications, computer network congestion has become increasingly prominent, severely affecting user experience and service quality. This study focuses on congestion control and traffic management techniques in computer networks, aiming to propose more efficient solutions to optimize network performance by analyzing the shortcomings of existing mechanisms. Based on the TCP/IP protocol stack and incorporating key technologies such as Active Queue Management (AQM) and Explicit Congestion Notification (ECN), an adaptive congestion control algorithm is designed, with machine learning methods introduced for intelligent classification and prediction of network traffic. Through simulation experiments and real-world network environment tests, the algorithm demonstrates significant effectiveness in reducing packet loss rates, minimizing delays, and enhancing bandwidth utilization. The results indicate that the proposed solution can effectively address complex congestion scenarios in dynamic network environments, particularly exhibiting superior stability and adaptability under high-load conditions. The primary contribution of this research lies in the introduction of a novel congestion control fr amework integrating artificial intelligence, providing theoretical support and practical references for the future development of network traffic management technologies, while laying a foundation for the design of next-generation Internet architectures.
Keywords: Computer Network Congestion Control；Adaptive Algorithm；Machine Learning；Traffic Management；Tcp/Ip Protocol Stack
目 录
摘 要 I
Abstract II
一、绪论 1
（一）计算机网络拥塞控制的研究背景 1
（二）拥塞控制与流量管理的意义分析 1
（三）国内外研究现状综述 1
二、拥塞控制基础理论与关键技术 2
（一）拥塞控制的基本原理 2
（二）常见拥塞控制算法分析 2
（三）流量管理技术的分类与特点 3
（四）理论在实际网络中的应用 4
三、拥塞控制策略优化研究 4
（一）TCP拥塞控制机制改进 4
（二）基于AI的动态拥塞控制策略 5
（三）数据中心网络中的拥塞控制优化 5
（四）实验验证与性能评估 6
四、流量管理技术及其实践应用 6
（一）流量管理的核心技术框架 6
（二）QoS机制在流量管理中的作用 7
（三）软件定义网络中的流量调度研究 7
（四）实际案例分析与效果评价 8
结 论 8
致 谢 10
参考文献 11
