经过几十年的高速发展之后,计算机网络已经得到极其广泛的应用。高速发展造就了如今这个规模巨大的系统,但是也给目前的计算机网络带来了很多无法避免的问题。快速增长的网络处理能力赶不上更快速增长的用户需求,多种瓶颈问题因此而出现,其中之一就是网络拥塞。表现出来的现象通常是：实际有效的吞吐量降低,网络延时增长等等,严重的时候还会导致网络发生崩溃。为了解决这一问题,历史上出现了很多的网络拥塞控制算法,目前的研究热点是主动队列管理(AQM)算法。本文首先介绍了网络拥塞产生的原因以及该研究领域的历史与现状,接着介绍了一些经典的拥塞控制算法。针对网络的强时变性和强非线性,给出了两种具有一定自适应能力的AQM算法。1)模糊算法具有比较好的动态特性,超调量低,系统响应时问短,但是稳态误差比较大。PI算法有比较好地稳态特性,稳态误差小,但是超调量大,响应时间长。第一个算法依据实时队列长度与期望队列长度之间的误差来实现模糊算法和PI算法之间的渐进式的切换,以充分利用这两个算法的特点。由NS-2的仿真结果可以发现,相比于传统的PI算法,这一新算法的动态性能和稳态性能均得到一定程度的改进。2)REM算法利用队列长度的偏差和输入输出速率的偏差计算出一个链路价格,依据这个链路价格来计算丢弃率。从控制理论的角度来说,速率是队列长度的微分,因此相比于仅仅利用队列长度进行拥塞控制的算法,REM算法对拥塞的发生有更好的早期判断能力。但是仿真发现REM算法的稳态误差较大,队列长度大幅波动。为了减小REM算法的稳态误差,我在REM算法中加入了比例算法。当系统进入稳态之后,比例算法起主要作用。由NS-2的仿真结果可以发现,相比于REM算法,这一新算法的动态性能和稳态性能得到一定程度的改进。