【摘 要】
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针对轻量级基于学习的拥塞控制算法在某些场景下性能表现会出现断崖式下滑的问题，本文提出了一种基于场景变化的拥塞控制切换方案。首先，方案会模拟实时的网络环境，然后根据实时的环境参数识别场景，最后将当前的拥塞控制算法切换至该场景下相对最优的轻量级基于学习的拥塞控制算法。实验证明所提方案相比原来使用单个拥塞控制算法的方案，例如测量瓶颈链路带宽和时延的拥塞控制方案（BBR）、面向性能的拥塞控制方案（PCC）
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针对轻量级基于学习的拥塞控制算法在某些场景下性能表现会出现断崖式下滑的问题，本文提出了一种基于场景变化的拥塞控制切换方案。首先，方案会模拟实时的网络环境，然后根据实时的环境参数识别场景，最后将当前的拥塞控制算法切换至该场景下相对最优的轻量级基于学习的拥塞控制算法。实验证明所提方案相比原来使用单个拥塞控制算法的方案，例如测量瓶颈链路带宽和时延的拥塞控制方案（BBR）、面向性能的拥塞控制方案（PCC）等，可以使不同场景下的网络性能得到显著提升，总吞吐量增幅达到5%以上，总时延降幅达到10%以上。
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