对等网端到端多路径选择建模及算法研究*

在对等网上利用多路径分发视频是一种重要的机制,虽然在一对节点之间找出符合条件的多条路径并不困难,但发送端如何从可用路径集中选出最优路径子集,并为其最优地分配发送速率仍是一个难题。为此,提出一种新的对等网端到端最优多路径选择与速率分配(OMPSRA)算法。首先,应用排队论建立OMPSRA模型,并推导出一种新的OMPSRA公式,公式既给出最优分配的计算方法,也给出路径的最优速率分配与各路径最大可用带宽之间的关系,利用此关系可选出最优路径子集。最后基于公式实现OMPSRA算法。理论分析和仿真实验结果表明提出的算法能对通信量进行全局最优分配,最小化视频传输的端到端时延,有效提高视频传输质量,比同类算法有更好的性能。     

基于多路径的最优数据分配算法*

在对等网上利用多路径分发视频是一种重要的机制,虽然在一对节点之间找出符合条件的多条路径并不困难,但发送端如何从可用路径集中选出一个最优路径子集,并为其最优地分配发送速率和数据仍是一个难题。为此提出一种基于多路径的最优数据分配算法(optimal data allocation algorithm based on multiple path, ODAABMP)。首先应用数学规划理论建立最优数据分配模型,然后基于模型给出ODAABMP,并对ODAABMP输出解的最优性给出证明,最后通过实验验证了算法的有效性。     

P2P网络服务器部署方案及其启发式优化算法

为了更好地利用服务器提升P2P 网络的性能,提出了一种P2P 网络服务器最优化部署方案.该方案将如何部署有限的服务器资源来满足尽量多节点的问题,转化为一个带有约束条件的最优化问题.考虑到极坐标空间适合于表达长度相关的约束条件,例如部署方案中的约束条件,提出一种基于极坐标映射的启发式算法,解决P2P 网络服务器最优部署问题.相比于通常的使用罚函数的启发式算法,该算法可以有效地减小搜索空间,其性能的改善在搜索空间维数高的情况下更加显著.实验结果表明,所提出的服务器部署方案可以满足更多节点的需求,能够有效提高P2P 网络的性能.     

基于P2P的多发送节点流媒体数据分派策略

为解决P2P流媒体播放系统中多发送节点对一个节点同时提供服务的数据调度问题,提出了一种考虑网络变化、抖动、调度失败等情况下的动态数据分派策略.本文设计了基于P2P和C/S的混合流媒体系统三层结构,建立了数据分派的数学模型,并给出了一个具有最小缓冲延迟的动态数据分配算法.     

多数据源联合协作的Ad Hoc网络分布式最优资源分配算法

近年来基于Ad Hoc网络的智能化视频监控等新型网络应用逐渐兴起和普及,该类应用需要考虑多个数据源的联合协作.但是现有Ad Hoc网络的资源分配机制主要针对每个独立的数据流,在实现资源分配过程中没有考虑不同数据之间的依赖关系,导致针对联合任务的资源利用效率不高,成为制约网络服务质量提高的重要因素之一.文中首次把基于任务的评价参数纳入到无线Ad Hoc网络最优分配模型中,使得资源分配模型能够描述构成任务的各数据流之问的依赖关系.提出了基于任务利用率的动态资源调节算法(Mission utility based Resource Dynamic algorithm,MRD).证明了该算法满足非线性问题最优约束,所求数据源发送速率满足系统全局最优.仿真结果表明,提出的MRD算法能够提高多数据源协作Ad Hoc网络利用效率.     

基于P2P的VOD系统中的数据传输分配算法

在基于P2P的VOD系统中,流媒体数据的传输模式一般是多对一的,数据传输任务在多个源节点间的分配是系统设计的一个核心问题。在保证流媒体连续播放条件下,给出了一个以缓冲延迟为优化目标的最优化分配算法ODTAP2P,并对算法的最优性给出了数学证明,并通过实例验证了算法的有效性。该算法在计算复杂性与同类算法相同的前提下更适合于实际环境下应用。     

一种队列管理和队列调度结合的算法

队列的管理和调度是网络处理中非常重要的一个环节.针对传统的队列算法分离队列管理和队列调度的缺点,提出了一种两种机制结合的算法.该算法以排队延时和系统吞吐量综合性能折中最优为目标,使用最优化决策的方法,根据数据源端的发送速率和网络节点中的缓冲队列长度调整带宽资源的分配.在仿真平台NS2下对算法进行了大量的仿真实验,最终的实验结果表明:按照网络性能公式(Power公式)的标准,该算法比传统的算法在性能上提高了近20%.因此该队列算法更能够提升网络处理的性能.     

基于反馈原理及Kalman算法的P2P流量控制研究

针对P2P应用消耗大量网络带宽而影响互联网传统业务服务质量的问题,提出了一种基于反馈原理及Kal- man算法的P2P流量控制方案。本方案借助控制论中的反馈原理,对互联网中的P2P流量进行调节控制,较好地解 决了P2P流量抢占大量网络带宽的问题。仿真研究表明:本方案能抑制过高流量,提高过低流量,使对等端发送速率 可快速响应网络状态的变化,有效避免拥塞的发生,并使链路带宽得以充分利用。     

P2P-VCG:一种基于博弈论的带宽分配方案

在引入虚拟货币的前提下,目前的P2P系统没有提供有效的带宽分配和计费方案,因此无法在服务开销和用户收益两个方面达到最优.以用户总体收益为研究点,利用博弈论中的VCG(Vickrey-Clarke-groves)算法规划P2P网络中的带宽分配和计费,并且视客户节点为执行带宽分配的主体,可以很好地克服上述问题,这种基于客户节点的带宽分配方案更能反映P2P网络的分布式特性.该带宽分配算法和基于VCG的计费机制达到了近似系统最优和用户激励两个目标,并且可以在实际系统中得到应用     

Ad Hoc中基于动态规划的多约束QoS路由协议

对于Ad Hoc网络中多约束QoS求解问题,启发式算法的局限性在于寻路时间长。为此提出一种基于动态规划的多约束QoS路由协议,利用动态规划算法解决判据的最优化问题。在路由请求阶段寻求满足数据带宽需求的多条路由,目的节点应用动态规划算法寻求时延最优的路由。从相关的分组结构和路由流程两个方面对其进行了描述。最后通过仿真从平均端到端时延、分组投递率以及路由开销三个方面与传统的DSR路由进行对比,对于大规模Ad Hoc网络,能够明显提高网络的性能。     

User density sensitive P2P streaming in wireless mesh networks

Link rate allocation is very important for supporting high video playback rate in Peer-to-Peer video streaming. Although many studies can be found on resource allocation in P2P streaming in wired networks, very few studies have studied the problem in wireless networks, especially in Wireless multi-hop Mesh Networks (WMNs), which is still challenging. To maximize the users’ satisfaction of P2P streaming in WMNs, this paper focuses on link rate allocation problem and proposes a fully distributed algorithm to efficiently utilize the upload and download bandwidth of wireless mesh nodes. We first build an efficient P2P streaming system based on the experimental results from real deployment of our wireless mesh testbed. Then we design an efficient distributed algorithm based on the solution to a linear optimization model, which optimizes towards a user-density-related objective to decide the best streaming rates among peers. Our scheme is resilient to network dynamics that is characteristic in wireless multi-hop peer-to-peer networks. The simulation experiments demonstrate the significant performance enhancement by using the proposed rate allocation algorithm in WMNs.     

基于云计算的P2P流媒体服务器集群部署算法

针对云计算数据中心网络（DCN）环境下,P2P流媒体服务器集群部署引起的较高带宽占用问题,提出了一种基于云计算的P2P流媒体服务器集群部署方法。该方法将P2P流媒体服务器集群部署建模为一个二次分配问题,并基于蚁群算法,寻找每个虚拟流媒体服务器与每个部署点之间的映射关系,实现基于云计算的P2P流媒体服务器集群部署。通过仿真实验证明,基于云计算的P2P流媒体服务器集群部署算法可以有效地减少云计算平台DCN网络带宽占用。     

P2P分层流媒体数据分配的粒子群遗传算法

现有P2P分层流媒体中的数据分配算法是基于贪婪思想的确定性启发式算法,不能得到全局最优解。为此,提出一种基于备选数据块编码方式的粒子群遗传算法。定义备选数据块,建立问题的无约束整数规划模型。仿真实验表明,该算法在优化效果上能比现有算法提高5%~25%。     

P2P分层流媒体中源服务器参与的数据层分配算法

P2P流媒体是一种性价比良好的流媒体服务体系．由于Peer节点的服务能力有限,在大规模的系统应用中,源服务器的带宽等资源仍可能成为系统的瓶颈．基于P2P分层流媒体,研究如何在Peer节点之间对数据层进行优化分配,以减少对源服务器带宽的占用,该优化问题属NP难问题．提出了两种算法：一种是基于多目标优化的近似算法,分析了该算法的近似比;另一种是基于分枝定界的精确算法,它利用计算二分图中的最大流值来确定分枝上界及被裁剪的分枝．仿真实验表明两种算法都有较大的性能改进,且精确算法中的分枝定界策略有较高的效率．     

P2P流媒体数据分配算法的新评价方法

介绍P2P流媒体数据分配算法及其评价准则,分析原有评价方法存在的问题,提出一种新的评价方法,利用该方法分别对5种分配算法进行评估。仿真实验结果表明,该评价方法能够以Matlab二维动态图展示量化结果,可以得到较为全面准确的评价结论。     

P2P流媒体的数据调度算法

数据驱动型覆盖网络中的数据调度算法是影响P2P流媒体系统性能的重要因素,为了解决当前算法未能有效利用数据块和节点的特性导致流媒体服务质量差的问题,提出了一种基于数据块优先级和节点能力度的数据调度算法。该算法能够根据数据块的稀缺性、紧迫性得到块的优先级大小,根据节点的上行带宽、在线时间、相对距离得到节点能力度的大小,使优先级高的数据块和能力度大的节点优先被请求,减少了数据块的播放等待时间。在OPNET网络仿真实验表明该算法能够有效降低流媒体播放系统的启动延时和服务器的负载。