Çankaya GCRIS Standart veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.
 

Congestion detection and avoidance using fuzzy systems

dc.contributor.author Mustafa, Mohammed N.
dc.date.accessioned 2014-09-24T14:28:21Z
dc.date.available 2014-09-24T14:28:21Z
dc.date.issued 2012
dc.department Çankaya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü en_US
dc.description.abstract In this thesis, A congestion problem is studied, The study is talking about how to detect the congestion and how to avoid it. Service providers are interested in optimizing their networks performance because of the high cost of network assets and commercials, and competitive nature of Internet service provisioning, This leads them to reduce congestion hotspots and to improve resources utilization across the network, which, in turn, results in an increased revenue collection. One of the ways to achieve such goals is through applying the controller scheme and by early detect it, we use Fuzzy Systems to detect congestion and avoid it, Because it improve that purpose. In this Thesis an algorithms to detect and control congestion problem based on Fuzzy Systems is presented, this algorithms are called Fuzzy Logic Congestion Detection (FLGD) and Fuzzy Logic Controller (FLC). This information about these algorithms are simulated, using MATLAB Simulation program. The proposed algorithms showed good performance and good result in reduce delay and raise throughput. en_US
dc.description.abstract Bu tezde, Tıkanıklık sorunu üzerinde çalışılmıştır. Çalışmada, tıkanıklığın nasıl tespit edileceği ve bunun nasıl önleneceği üzerinde durulmaktadır. Hizmet sağlayıcılar, ağ varlıklarının, reklam kuşağı ve Internet hizmeti ön tedarik hazırlığının rekabetçi doğasının yüksek maliyeti nedeniyle, ağlarının performansını optimize edilmesi ile ilgilenmektedirler. Bunlar, tıkanıklık popüler noktalarının azalmasına ve bütün ağ üzerinde kaynakların geliştirilmesine yol açarlar, ki bu da sırasıyla, artan oranda bir gelir birikimi sonucunu doğurmaktadır. Böylesi amaçlarda başarılı olma yollarından biri, kontrol edici projenin uygulanmasından ve erkenden tespit edilmesinden geçmektedir. Tıkanıklığı önlemek ve bundan korunmak üzere Bulanık Sistemleri kullanmaktayız, çünkü bu amacı geliştirmektedir. Bu Tezde, Bulanık Sistemler temeline dayalı olarak tıkanıklık sorunlarını tespit etmek ve kontrol edecek algoritmalar sunumu yapılmaktadır. Bu algoritmalara Bulanık Mantık Tıkanma Tespiti (FLCD) ve Bulanık Mantık Kontrolörü (FLC) adı verilmektedir. Bu algoritmalar konusundaki bu bilgiler, MATLAB Simülasyon programını kullanarak simüle edilmektedir en_US
dc.description.publishedMonth 9
dc.identifier.citation MUSTAFA, M.N. (2012). Congestion detection and avoidance using fuzzy systems. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi. Ankara: Çankaya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12416/98
dc.language.iso en en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Fuzzy Systems en_US
dc.subject Congestion Definition en_US
dc.subject Congestion Detection And Avoidance en_US
dc.subject Bulanık Sistemler en_US
dc.subject Tıkanıklık Tanımı en_US
dc.subject Tıkanıklık Algılama Ve Kaçınma en_US
dc.title Congestion detection and avoidance using fuzzy systems tr_TR
dc.title Congestion Detection and Avoidance Using Fuzzy Systems en_US
dc.title.alternative Tıkanıklık Tespiti ve Önlenmesi en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Mustafa,Mohammed N..pdf
Size:
2.27 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Yazar sürümü

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: