7 Adaptive RED
我们知道，Internet是基于统计复用的，一条链路上有很多活动连接在竞争有限的带宽资源 。在拥塞严重的网络中，AQM必须将拥塞信息通知到足够的源端，以充分降低负荷避免队列溢出丢包 。另一方面，AQM也要防止拥塞信息传给了过多的源端，从而造成瓶颈链路利用率的下降 。因此，进行拥塞通知时应充分考虑到瓶颈链路上流的数量 。而RED并没有考虑到这一点 。为此ARED提出了一种自动配置机制，根据流量的变化来配置适当的参数 。
RED中，拥塞指示的发送速度是由参数maXP来体现的 。假如maxp太大，那么丢包比例主要就是由于早期拥塞检测中产生的丢包造成的；假如maxp太小，丢包主要就是由于队列溢出造成的 。RED的一个弱点是平均队长对拥塞程度和参数设置很敏感 。假如拥塞不太严重或者maxp很大，则平均队长接近min_th；假如拥塞很严重或者maxp很小，则平均队长接近或大于max_th 。结果造成平均排队时延对流量负荷和参数设置很敏感 。
TCP流获得带宽的上限可以通过下式估计： （1）
其中MSS：最大段尺寸（Maximum Segment Size） C ：常数 p ：丢包率
假如有N个流竞争带宽，我们可以得到：
（2）
也即：
（3）
从上式可以看出，假如所有的流都采用了TCP的拥塞控制机制，那么丢包率的上限是和连接数的平方成正比 。因此，激进的方法或者较大的maxp值适合于流较多的情况；保守的方法或者较小的maxp值适合于流较少的情况 。
ARED的基本思想就是通过检查平均队长的变化来感知RED是应更激进还是更保守 。假如平均队长是在min_th四周振荡，那么拥塞控制就太激进了；假如在max_th四周振荡，那么拥塞控制就太保守了 。基于所观察到的平均队长，ARED动态地maxp调整的值 。其算法如图所示 。
Every avg_Q Update：
If（min_thmax_th && status!=Above）
status=Above
maxp= maxp *β
各参变量含义：
status：平均队长状态
Between ：min_th和max_th之间
Below：小于min_th
Above：大于max_th
α：maxp减少量
β：maxp增加量
ARED算法很简单，就是根据平均队长是否在min_th和max_th之间，对maxp采用积式增加和减少（Multiplicative Increase Multiplicative Decrease，MIMD）从而尽量保持平均队长在min_th和max_th之间 。
ARED是对RED改动很小的一种算法，它保留了RED的基本结构，只需调节参数maxp从而保持平均队长在min_th和max_th之间，消除了RED的队列延时问题和参数敏感性问题 。
7．1 New ARED
为了提高ARED的鲁棒性，Sally Floyd等提出了一种新的ARED算法，我们姑且称为New ARED 。其基本思想和ARED一样，都是采用自适应的maxp以保持平均队长在min_th和max_th之间 。不一样之处在于，New ARED保持平均队长在min_th和max_th的一半之内；不是每来一个包都改变，而是有一定时间间隔；maxp不采用积式增加和减少，而是和式增加和减少（Additive Increase Multiplicative Decrease，AIMD）；maxp限制在[0.01，0.5] 。具体算法如下：
Every interval seconds：
If（avg_Q>target && maxp
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