《表1 仿真场景设置：基于模型有效性评价的主动队列管理算法》

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《基于模型有效性评价的主动队列管理算法》

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本节首先验证，与经典辨识算法相比，MEE算法是否取得了预期的辨识效果.然后在不同连接数N和基本往返时延（不考虑排队时延的RTT，记为RTTbase）的场景中比较MEEAQM算法与两个潜在标准化算法CoDel，PIE的性能，比较的性能指标有，排队时延（Delay），吞吐量（Throughput），有效吞吐量（Goodput）以及丢包率（packet loss ratio，PLR），其中排队时延和有效吞吐量是比较重点.根据RFC7928推荐，采用图3所示经典哑铃状拓扑，其中adelay=0.1×RTTbase表示接入链路时延，bdelay=0.3×RTTbase表示瓶颈链路时延，具体仿真设置和流量构成见表1.发送端FTP应用只要拥塞窗口允许就一直有数据发送，接收端的缓存足够大并采用延时ACK机制.不同活动连接数N对应不同程度的负载，从轻载4个FTP流到重载32个FTP流.随时滞增大CoDel和PIE性能下降明显[5，9]，因此本文重点验证RTTbase从50 ms变化到400 ms时3个算法的性能.