Neste trabalho, propomos um esquema de controle adaptativo de fluxos de tráfego de redes de computadores baseado no modelo fuzzy Takagi-Sugeno (TSK). O esquema de controle proposto evita a ocorrência de congestionamento utilizando o modelo fuzzy TSK para prever adaptativamente o tamanho da fila no buffer nos enlaces. Com o objetivo de ajustar dinamicamente os parâmetros do modelo fuzzy TSK, desenvolvemos um algoritmo de treinamento adaptativo para o mesmo. Os parâmetros das partes de premissa e das partes conseqüentes do modelo são atualizados na primeira etapa do algoritmo de treinamento desenvolvido. Já a segunda etapa consiste de um algoritmo de refinamento dos parâmetros do modelo baseado em gradiente descendente. A eficiência do preditor proposto é avaliada com o uso de traços de tráfego reais em comparação a outros preditores. A partir dos parâmetros do modelo fuzzy TSK, deduzimos uma expressão para a taxa da fonte de tráfego de modo a minimizar a variância do tamanho de fila no buffer e que é parte essencial do nosso esquema de controle. O controle de congestionamento proposto é então aplicado em um cenário de rede composto de vários nós alimentados com fluxos de tráfego real. Comparações realizadas com outros métodos de controle de congestionamento demonstram que o controle de congestionamento proposto provê menores taxas de perdas, assim como a manutenção da taxa de ocupação no buffer abaixo do valor desejado.
Controle de Fluxos; Predição Adaptativa; Modelagem Fuzzy; Tráfego de Redes
