Đề tài này tập trung nghiên cứu và đề xuất các giải pháp hiệu quả để kiểm soát và giảm thiểu tình trạng tắc nghẽn trong mạng truyền dẫn-next generation (NGN). Trong bối cảnh ngày càng phát triển của công nghệ thông tin, việc đảm bảo tốc độ và chất lượng dịch vụ là yêu cầu bức thiết. Mục tiêu của nghiên cứu này là xây dựng một hệ thống quản lý lưu lượng dữ liệu dựa trên các phương pháp học máy nhằm tối ưu hóa hiệu suất mạng. Phương pháp tiếp cận bao gồm cả nghiên cứu lý thuyết và triển khai ứng dụng thực tế, qua đó cung cấp giải pháp linh hoạt cho việc điều khiển tắc nghẽn trong NGN. Kết quả mong đợi từ đề tài này là đóng góp quan trọng vào sự phát triển của công nghệ mạng và cải thiện đáng kể khả năng xử lý lưu lượng dữ liệu.