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中文摘要：
针对日益严重的网络拥塞现象，在传统的BLUE算法的基础上建立了一种新的主动队列管理方法（Im—muneclonalsimulatedannealing-basedBLUE，IBLUE）．该方法重新定义队列长度变化范围以及丢包概率，并且利用免疫克隆模拟退火算法来刻画队列长度变化情况．其次，以实际数据进行仿真实验，深入分析了影响该方法的关键因素，同时通过对比BLUE和BLUE^＋算法性能，结果表明IBLUE具有较好的适应性．
英文摘要：
In order to mitigate the network congestion problem, a novel active queue management method （Immune clonal simulated annealing-based BLUE, IBLUE） is proposed by BLUE algorithm. In this method, the range of queue length and dropping rate are re-defined, and the average queue length is depicted by immune clonal simulated annealing. Then, a simulation with actual data was conducted to study key factor in IBLUE. The results show that, compared to BLUE and BLUE＋ , IBLUE has better adaptability.
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