基于拥塞控制的非结构化P2P网络的路由负载均衡策略

非结构化P2P(unstructured peer-to-peer network)对等网络中的节点资源定位的路由查询是对等网络研究中的一个主要难题,特别是当网络中客户端节点由于其频繁加入、离开导致网络结构动态变化所带来的资源查询难题.提出了一种新的基于拥塞控制的路由查询方法来实现动态网络下的资源查询.该方法分两部分实现:首先是网络资源的分组与节点重连策略.该策略使得具有同等资源的节点相互连接,并周期性地调整节点上的节点连接数量以减少同组资源节点上的负载.通过以上策略,使得网络的拓扑结构自动地从随机网络结构进化到以资源组为单位的聚类网络,从而使得网络中形成网络资源组间的查询负载均衡.另一方面,组内的节点之间的路由负载均衡是通过节点间协同学习实现的.采用协同Q-学习方法,所研究的方法不仅从节点上学习其处理能力、连接数和资源的个数等参数,还将节点的拥塞状态作为协同Q-学习的重要参数,并建立模型.通过这种技术,同一组节点上的资源查询被有目的地引导,以避开那些组内拥塞的节点,从而最终实现资源组内节点之间的查询均衡.仿真实验结果表明,相比常用的random walk资源查找方法,该研究所实现的资源定位方法能够更迅速地实现网络的资源查询.仿真结果还表明,相比random walk方法,所提出的方法在网络高强度查询和网络节点动态加入和退出的情况下进行查询具有更高的鲁棒性和适应性.     

具有路由性能和蚁群优化的移动P2P路由策略*

目前的移动P2P网络路由策略不能较好适应网络拓扑结构的动态多变、网络和移动设备的资源有限等特点,以及不能较好解决路由建立和维护所带来的网络拥塞和资源消耗。针对上述问题,采用有限洪泛路由查询和移动agent路由查询相结合的策略,为每个移动节点提供丰富可靠、及时高效的路由信息。同时,使用改进的蚁群算法,综合考虑网络带宽、时延等多个路由性能指标,作为路由策略中路由选择机制。仿真研究证明,将所提出的理论与方法应用于移动P2P的路由选择和维护等问题,本算法在控制消息的开销、平均响应效率等方面具有良好的性能,对于网络     

基于节点兴趣的非结构化P2P网络拓扑结构研究

针对非结构化P2P网络中资源搜索算法搜索效率低、冗余消息量过多等问题,结合非结构化P2P网络拓扑结构特点,提出一种基于节点兴趣的完全二叉树（CBT-BI）非结构化P2P覆盖网络拓扑结构。在兴趣相似度高的节点之间建立逻辑连接,根据兴趣相似度值在完全二叉树中按序排列;在资源搜索过程中,使用基于洪泛算法的双向资源搜索方法。仿真结果表明,该拓扑结构使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少查询消息量,缩短了平均路由路径,提高了资源搜索效率。     

基于移动代理的结构化P2P网络模型

为了符合实际P2P网络中的节点异质性的情形并支持语义查询,在分析自组织网络模型和双层结构化P2P网络模型以后,提出了一种基于移动代理的结构化P2P网络模型AS-P2P.理论分析和模拟实验结果表明,在加入了移动代理转移资源索引和使用双层结构化P2P网络区别节点能力以后,AS-P2P更加适应动态网络,并具有平均查找长度短,超级节点上负载均衡和资源索引分类等优点.     

一种基于拥塞发现的强化学习P2P网络视频点播预取策略

在P2P(Peer to Peer)网络视频点播中设计合理的视频内容预取策略,可以有效地解决视频观看中出现的缓冲等待时间过长、服务器负载过大等问题。而现有的P2P网络视频预取方法往往考虑了视频内容的发现而忽略了节点本身的状态监控,在网络拥塞发生时存在视频播放观看不佳的情况。提出了一种基于拥塞发现的强化学习P2P网络视频点播预取策略,通过监测节点的拥塞状况以及带宽等参数,采用Q-learning学习算法综合评估网络节点,引导视频预取节点的选择,减少了对网络拥塞节点视频内容的预取。实验结果表明,该方法能提高视频播放流畅性,避免用户在节点发生拥塞时等待时间过长,提高了视频播放效率。     

具有负载均衡和蚁群优化的移动P2P路由策略

分析了移动P2P网络的移动节点设备资源更加短缺,网络更加动态多变,建立健壮的路由策略是非常重要的。通过研究移动P2P网络的特征,从路由发现、路由选择、路由保持三个方面入手,提出了一种新的具有负载均衡和蚁群优化的路由策略。利用蚁群算法理论来指导移动agent的全局搜索的路由发现工作,并且结合通用的能量消耗公式计算得到的节点剩余能量和节点业务执行等候队列长度来优化路由选择工作。从仿真实验可以看到,该路由策略在平均端到端的延迟、路由控制负载方面具有性能优势。同时,节约了节点的能量,延长了节点在网络中的生存时间。     

一种基于节点兴趣的移动P2P网络动态分组算法

为了提高移动P2P网络的资源共享效率,根据兴趣相似节点间交易概率比较大的思想,提出一种基于节点兴趣的动态分组算法,该算法在保证每组节点之间具有较高的兴趣相似度的基础上,考虑到一个组内的节点之间拥有的资源重叠较少时能更好地为其他节点提供分享资源,通过计算节点间的资源相似度,在进行动态分组时使同组内节点资源尽可能更丰富;针对移动P2P网络中逻辑拓扑结构与物理拓扑结构不匹配的问题,进行动态分组时考虑移动P2P网络中的节点间的物理距离,使物理距离小的节点划分到一个组内。并通过仿真实验验证了所提算法的有效性和可行性。     

基于P2P的检索算法研究

针对同前P2P网络存在的负载不平衡和资源查找路南的问题,提出了一种新的P2P网络检索方法.该方法保证了节点间的负载平衡,同时改善了资源查找的性能,降低了资源的平均搜索路径.     

一种无线mesh网络下P2P-VoD系统的资源查询算法

针对mesh网络下基于Gossip协议的资源查找算法带来的资源查找效率低、消息负载高的问题,本文设计一个mesh网络下P2P-VoD(Peer-to-Peer Video-on-Demand)系统的资源查找算法。将P2P-VoD系统划分为两层结构:利用Chord算法将mesh路由器进行组织作为顶层逻辑结构,负责资源的分配与索引;移动设备为底层结构。根据本文提出的资源查询算法,P2P-VoD系统能够为移动节点快速定位最优服务资源。实验结果表明,该算法能够有效地提高资源查找效率以及降低数据传输时延。     

基于兴趣子网的Gnutella网络资源定位的研究

从资源定位的准确性、有效性出发,分析了当前一些有关Gnutella网络的主要的资源搜索算法,提出了一种基于兴趣子网的非结构P2P网络资源定位的新算法.该算法借助带权值的路由信息反向植入策略以及引入的引导节点查询策略,有效地避免了网络中出现单点失效的现象,并在保持高速查询、高命中率的同时大大减少了查询信息量和延时,从而提高资源搜索效率,降低网络带宽消耗,减轻网络拥塞.     

移动环境中一种基于Hash的P2P覆盖网

目前提出的大多数基于哈希（hash—based）的P2P网络都集中于固定的对等节点。当节点移动到网络中一个新的位置时,这种结构在消息传递等方面的效率就会下降。文章提出一种移动环境中的基于哈希的P2P覆盖网（Hash—based P2P Overlay in Mobile Environment,H—MP2P）,允许节点在网络中自由移动。一个节点可通过P2P网络广播其位置信息,其他节点通过网络可以获知该节点的移动信息并进行定位。通过理论分析和实验可知H—MP2P在扩展性、可靠性和效率方面都可以取得较好的结果,可以很好的应用在移动环境中。     

P2P网络中基于蚁群算法的资源搜索研究

实际的P2P网络中包含特定资源的节点只占一部分,而多数搜索方法大多都会遍历整个网络节点,节点的动态性又极易造成搜索路径失效.因此提出了一种基于蚁群算法的搜索机制,该机制以节点上资源访问成功率来定义节点信息素,以避免对消极节点的访问,以节点间的通信次数定义相邻节点的路径信息素,以避免对失效路径的使用,同时结合路径长度对被选路径进行优化选择.给出了该机制的详细搜索算法,并进行了仿真实验.实验结果表明,与Flooding和Chord算法相比,该算法在提高搜索成功率的同时也降低了查询次数.     

P2P搜索新技术：智能搜索技术

在P2P网络中正确高效地搜索信息十分重要,然而现有的搜索技术并不能很好地满足用户要求。文中提出了由历史记录、相似度和站点优先级3部分组成的新的信息搜索技术———智能搜索技术。在智能搜索技术中每个站点都各自记录以往搜索的历史记录,以此结合搜索要求计算出最可能拥有所需结果的站点,最后仅向这些站点发送搜索请求。通过在中间件上的测试,比较了不同信息搜索技术的性能,智能搜索技术能在使用较少搜索消息的情况下得到较高的搜索成功率。     

P2ST：基于带权搜索树的P2P搜索模型

针对非结构化P2P系统搜索效率低的问题,提出了一种基于K叉带权搜索树的P2P搜索模型P2ST.模型构建了服务于搜索的k叉带权树,节点按查询命中率大小在树中由上至下排列,命中率大且稳定的节点处于树的上层,搜索时可由此确定消息扩散的方向.采用缓存上层节点、建立搜索结果和发起节点索引、过热资源复制、为叶节点添加远程邻居等方法进一步提高搜索效率和平衡负载.分析和仿真结果表明,提出的模型能大量减少无效消息,具有较高的搜索效率,且维护搜索树的开销较小.     

移动P2P网络基于博弈论方法的协作激励机制

在移动P2P网络中,部分自私的移动节点只是大量地消耗已有网络资源而不提供自己的资源。考虑到移动P2P网络的资源有限性以及部分节点具有自私行为的特点,提出了一种基于博弈论的协作激励机制。该机制根据移动节点的不同贡献大小来提供不同网络服务质量,最大限度地鼓励了每个移动节点参与协作和共享。同时,详细描述和分析了协作激励机制中的网络资源分配策略,并且证明了该协作激励机制的博弈存在一个稳定的纳什（Nash）均衡。通过仿真实验发现,该激励机制有效地激发了移动节点间的协作,优化了整个网络的性能。同现有的协作激励策略相比,提高了数据包转发率等。     

基于IPv6的三层混合P2P覆盖网络模型

研究现有的非结构化对等(P2P)网络,结合IPv6以及人类社会资源查找方法,提出一种三层混合P2P覆盖网络模型。在该模型中,具有相同IPv6网络前缀的节点组成一个域,域内节点根据属性相似性划分为若干个兴趣组,组内节点管理功能由智能节点完成,域内路由节点负责跨域路由消息。仿真结果表明,该模型能提高资源查找效率,缩短查找时延,减少消息路由跳数。     

移动P2P网络中超级节点的选择

针对移动P2P网络中节点移动性强、网络拓扑结构变化剧烈、导致系统的低效和不可靠问题,提出一种移动P2P网络中的超级节点选择算法,该算法能够选择性能好、在线时间长的节点作为超级节点,并且采用候补超级节点技术,有效改善移动P2P网络系统的效率。仿真实验结果表明,该算法可以有效降低超级节点的失效率和缩短查询延迟。     

浅谈移动P2P网络资源定位

该文通过对移动P2P网络的概念、拓扑结构、资源定位方式以及移动P2P网络的资源定位模型加以详细介绍,从而让读者对移动P2P网络能够有深入的认识和了解。