随着计算机和通信技术的发展,Internet网络在过去的十几年中迅猛发展,拥塞问题亦越来越严重,现有的拥塞控制算法远远无法满足未来的需要,Internet的继续发展迫切需要寻找新的算法。比较近年来发展的新算法,可以发现仅仅只有FastTCP利用了中间节点的信息,其它的算法都是试图独自检测拥塞或网络可用空闲带宽,显然若是配合利用中间节点直接反馈的信息来进行发送速率的调节是更为合理的,比如可以通过中间节点填入通过ACK返回的ECN和链路影子价格或者其它信息来调整端节点的慢启动阈值和拥塞窗口大小。XCP就是充分利用了这些机制,并扩充了端节点的请求域。但是中间节点如何执行反馈以及端节点如何具体利用反馈信息来合理的调整慢启动阈值和拥塞窗口,这都是值得研究的地方。近期的大量研究也揭示了现有的拥塞控制机制在高时延或高容量时的不稳定性,揭示了要发展一个完善的拥塞控制机制必须要协同端节点和中间节点、协同TCP和IP层来共同完成拥塞控制的任务。本文主要研究基于价格的拥塞控制算法,其主要目的就是完善和扩展一个可充分利用三方信息并且三方协调起来共同执行拥塞控制任务的完整的理论框架与算法。基于价格的拥塞控制算法的基础是最优化流控理论。最优化流控理论是从微观经济学、博弈论和非线性最优化理论发展而来,Kelly、Low等基于非线性最优化理论提出了TCP/AQM对偶性模型,发展了基于价格的流控框架,该框架把现有的TCP拥塞控制和AQM算法看作是求解具有适当效用函数的最优速率分配问题的分布式算法,从而可从理论上分析网络在平衡状态时的性能,如吞吐量、丢失率、时延和排队长度等。Low等使用了梯度寻优算法求解这个全局最优化问题的对偶问题,一个关键的特性就是这个问题可以被分解成一些简单的子问题从而单个的链路和源端仅需要一些本地信息就可以求解执行。它需要源端知道所经过链路的价格信息而链路需要知道通过它的总发送速率。本文在完善并扩展基于价格的最优化流控框架的基础上,着重研究基于价格的拥塞控制算法。其主要工作有: 1,完善和扩展了基于价格的最优化流控框架(price-based flow control framework)。这是基于价格的拥塞控制算法的基础理论框架,必须在完善这个框架的基础上才能研究基于价格的拥塞控制算法。这个框架利用控制理论与非线性最优化理论能较好的解释和分析各种既有的算法,不过这些研究目前处于分散的初步研究状态,还没有形成一个完整的算法框架,本文第二章集中研究了这个算法框架,首先介绍了基于价格的最优化流控的初步框架,接着给出了对链路中影子价格的变尺度求解算法以及增加了算法性能、参数讨论、网络结构(SumNet和MaxNet)以及端系统方面的分析等,改进了REM算法,给出了基于显式价格反馈的新算法,发展了一个较完整的基于价格的拥塞控制算法框架,同时在研究这个框架的过程中逐步给出了一个完整的基于价格的拥塞控制算法; 2, 给出了新的求解链路影子价格的方法并且依此改进基于隐式价格反馈的REM算法。求解链路影子价格一直使用的是梯度寻优的算法,但是梯度寻优收敛较慢甚至有时候不收敛,不适应高带宽网络所要求的快速响应特性,文中给出了变尺度的算法,这个算法具有较快的收敛特性和二次终结性。依据这个分析改进了REM算法,模拟研究表明新算法具有更好的稳定性并且能很快的收敛; 3,提出了基于显式价格反馈的拥塞控制算法XPCP。目前的研究都是集中于隐式价格反馈算法,源端需要重新估计链路的价格,显然给算法带来了一定的难度和不精确性,对直接的显式的价格反馈算法无人涉及;同时最优化流控研究一直使用SumNet网络结构,对于可以达到最大最小公平的MaxNet结构没有涉及。XPCP是基于显式的价格反馈和MaxNet结构,模拟研究表明新算法具有很快的响应特性、高的带宽利用率等。