11、抗数据包重排序的TCP改进及光网络路由波长分配优化

抗数据包重排序的TCP改进及光网络路由波长分配优化

在网络通信领域，数据包重排序和物理损伤对网络性能有着重要影响。下面将介绍两种不同但都与网络性能优化相关的技术，分别是抗数据包重排序的TCP改进技术和基于禁忌搜索的超启发式方法解决光WDM网络中的物理损伤感知路由和波长分配问题。

抗数据包重排序的DelModAnt TCP

在蚂蚁路由网络中，数据包重排序可能导致不必要的重传，影响网络性能。为了解决这个问题，提出了DelModAnt TCP，这是对TCP协议的一种改进。

参数估计与EM算法

在参数估计方面，伽马分量的参数估计与传统方法类似，但采用了鲁棒参数估计。具体做法是对每个数据点进行加权，使得该观测值对估计分布参数值的影响随着与分布均值的距离增加而衰减。这样，EM算法对噪声和不希望建模的小峰值更加鲁棒，避免了这些因素对附近峰值参数估计的偏差。

在E步中，对于每个可能的路径 $i = 1, 2, \cdots, M$，伽马分量和指数分量的条件概率密度分别按以下公式计算：
- 伽马分量：
[p_{\Gamma,i}(x_t, \theta^k) = \frac{\pi^k_{\Gamma,i} f_{\Gamma}(x_t - s_i|\theta^k_{\Gamma,i})}{\sum_{j = 1}^{M} \left[ \pi^k_{\Gamma,j} f_{\Gamma}(x_t - s_i|\theta^k_{\Gamma,j}) + \pi^k_{Ex,j} f_{Ex}(x_t - s_i|\theta^k_{Ex,j}) \right]}]
- 指数分量：
[p_{Ex,i}(x_t,