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Exploring TCP Congestion Control: A Comprehensive Analysis of Cubic, RENO, and VENO Algorithms Using Hybrid Methodology and Machine Learning

  • 2024
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
S. Thangam
Angelina George
Alphonsa Jose
F. Ashik
Sivaneasan Balakrishnan
Erschienen in
Innovative Computing and Communications
Verlag
Springer Nature Singapore

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Abstract

Das Kapitel vertieft sich in die kritische Analyse von TCP-Algorithmen zur Staukontrolle, wobei der Schwerpunkt auf Cubic, RENO und VENO liegt. Es verwendet eine hybride Methodik, die menschliche Analysen mit maschinellen Lernmodellen wie CNN und RNN kombiniert, um die Leistung dieser Algorithmen zu bewerten. Die Studie nutzt Wireshark zur Paketanalyse und Lua-Skripting zur maßgeschneiderten Datenextraktion. Die Ergebnisse zeigen deutliche Verhaltensweisen und Muster bei der Staukontrolle und heben die Stärken und Schwächen jedes einzelnen Algorithmus hervor. Das Kapitel diskutiert auch die Beschränkungen aktueller Datensätze und Modelle und betont die Notwendigkeit weiterer Forschung, um Verständnis und Leistung bei der TCP-Staukontrolle zu verbessern.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Exploring TCP Congestion Control: A Comprehensive Analysis of Cubic, RENO, and VENO Algorithms Using Hybrid Methodology and Machine Learning
Verfasst von
S. Thangam
Angelina George
Alphonsa Jose
F. Ashik
Sivaneasan Balakrishnan
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Innovative Computing and Communications

Print ISBN: 978-981-9742-27-1

Electronic ISBN: 978-981-9742-28-8

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-97-4228-8_19
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