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本发明属于无损数据中心网络流量控制领域,公开了一种面向无损网络的细粒度流量控制方法,包括:S1,为下游交换机入口队列设置多级阈值;S2,下游交换机实时检测入口队列长度的变化,选择不同数目的数据流进行暂停;S3,根据需要暂停的数据流数目及当前网络状态,识别导致网络拥塞的数据流,并向上游交换机发送暂停帧,维护流表;S4,根据暂停帧动态分配空闲队列,维护流表,暂停该数据流的发送;S5,当下游交换机队列长度小于某一阈值时,查阅流表,向上游交换机发送恢复帧;S6,上游交换机收到恢复帧,查阅流表,恢复数据传输,并执行动态队列调度算法对先前暂停的数据流进行调度。本发明提出的流量控制方案更有效、更实用。

本发明属于无损数据中心网络优化技术领域，公开了一种面向无损数据中心网络的快速精确拥塞反馈方法，包括：在无损数据中心网络部署基于优先级的PFC与端到端的拥塞控制算法；为每个交换机端口维护一个端口状态表；定义每个端口有2类状态：确定和不确定，并在交换机受到PFC影响后使用portTable更新端口当前状态；发送端收到CNP报文，更新窗口值并降速。本发明主要包含精确的拥塞检测模块与快速显示窗口分配模块，有效解决了当前数据中心端到端的拥塞控制反馈周期过长，速率收敛缓慢，拥塞检测无法区分真正导致拥塞的流和仅受到PFC机制影响的受害者流等问题。

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的物联网智能拥塞控制方法，构建物联网系统；终端节点向簇头节点发送数据包；簇头节点根据终端节点发送的数据包设置缓冲队列，并获取当前簇头节点状态信息；根据当前簇头节点状态信息确定簇头节点的拥塞状态，并将拥塞状态发送给中继节点；中继节点根据拥塞状态获取物联网中各个节点的状态信息，并将状态信息发送给sink节点；sink节点采用DQN算法对物联网的状态信息进行优化，得到拥塞控制策略，并对簇头节点中的队列任务进行分配，完成拥塞控制；本发明引入了反馈恢复机制，充分考虑了由于信道质量带来的反馈丢失和延迟问题，节约了带宽资源且降低数据包递送延迟。