目前,互联网的应用越来越广泛,网络上的负载开始呈爆炸式的增长,从而使得网络拥塞问题日益严重,对网络的正常运行造成了巨大的危害。网络拥塞控制由链路层的反馈机制和源端的拥塞控制组成。传统的TCP源端隐式反馈控制机制面对当前带宽时延积越大越大的网络环境暴露出越来越多的问题,如:以丢包、超时、时延等隐式信息作为拥塞信号,表现出反馈不及时、粒度过大,不能准确反映网络拥塞状态的缺陷;以保守的加性增加、激进的乘性减少(AIMD:Additive Increase, Multiply Decrease)策略进行源端拥塞窗口的调整,表现出资源浪费大、网络延时抖动大、用户吞吐量不稳定的缺陷。针对上述问题,目前已有许多新的有关隐式/显式反馈拥塞控制的研究,但这些研究成果大都在提高网络性能和增加网络节点的负担之间没有达到合理的折中,并且链路利用率低下问题、异构RTT流间的公平性问题、多瓶颈网络环境下的公平性问题仍没有得到良好的解决。针对传统隐式反馈机制的缺陷,综合考虑了链路负载和队列长度等因素对网络传输的影响,设计了一种刻画拥塞程度的反馈因子,并针对多瓶颈公平性问题,采用“maxnet”的思想,设计了一种反映多瓶颈公平性原则的显式反馈机制;针对全局同步造成网络吞吐量的“乒乓“振动现象,基于少数派博弈的思想,建立了源端的拥塞预测模型,并针对异构RTT流间的公平性问题,设计了基于博弈预测的源端拥塞控制策略,提出并实现了一种基于少数派博弈机制的拥塞控制算法。最后,在OPNET仿真平台上的分析验证表明算法具有良好的性能。