基于蚁群算法的非结构化P2P搜索机制的研究

通过对P2P中资源搜索技术的研究,针对非结构化P2P网络中的传统洪泛搜索机制中的路由盲目性和产生过多冗余消息等缺点,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P搜索机制.蚁群算法是一种新型的优化算法,利用蚁群算法信息素的正反馈机制指导查询请求消息的转发,将查询请求消息尽量发往资源可能存在的节点上.实验结果表明,该算法在查询成功率和查询消息的传送次数方面都优于洪泛搜索算法,提高了算法的有效性.     

基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略

针对非结构化P2P网络资源搜索算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略利用蚂蚁信息素的正反馈原理,同时综合考虑邻居节点度和邻居-邻居节点信息,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,有效地指导资源搜索路径的生成。实验结果表明,该算法在一定程度上减少了大量的冗余查询消息,提高了资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略。     

兴趣和蚁群相结合的非结构化 P2P 搜索算法

针对传统 flooding 搜索算法面临的效率低下和网络流量过大等问题,提出了一种改进的基于兴趣和蚁群相结合的资源搜索算法(IASA).该算法将 TTL 机制加以改进,并将兴趣相似度引入到蚁群算法的路径概率选择中,同时结合信息素的多样性和正反馈机制,积累历史搜索经验,获得路由指引信息,从而有效地指导查询请求消息的转发,将请求消息尽量发往资源可能存在的节点上.仿真实验表明:该算法能有效地指导资源搜索的方向,提高查询命中率,减少冗余消息包,其整体搜索效果较好.     

兴趣和蚁群相结合的非结构化P2P搜索算法

针对传统flooding搜索算法面临的效率低下和网络流量过大等问题,提出了一种改进的基于兴趣和蚁群相结合的资源搜索算法（IASA）。该算法将TTL机制加以改进,并将兴趣相似度引入到蚁群算法的路径概率选择中,同时结合信息素的多样性和正反馈机制,积累历史搜索经验,获得路由指引信息,从而有效地指导查询请求消息的转发,将请求消息尽量发往资源可能存在的节点上。仿真实验表明：该算法能有效地指导资源搜索的方向,提高查询命中率,减少冗余消息包,其整体搜索效果较好。     

一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略

针对非结构化P2P网络资源搜索算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出了一种基于邻居-邻居节点的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略可以在一定程度上防止路由环路的产生,同时综合考虑邻居节点的活跃度和资源命中数,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,将查询信息发往目标可能存在的区域,因此减少了发往网络的查询信息包数量,节省了网络带宽.实验结果表明,该算法可以减少大量的冗余查询信息,提高资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略.     

移动P2P网络的协作缓存优化策略

移动P2P网络具有拓扑动态多变、节点资源有限、网络资源短缺的特点.如何合理地、高效地使用移动节点提供的协作缓存资源、增加移动节点间的协作来减少移动P2P的网络时延、节省带宽、防止拥塞是一个关键问题.深入研究了有限协作缓存--Cache资源的替换策略、重要数据的及时缓存和Cache资源的充分使用问题.并根据蚁群算法的思路,提出了一种基于信息素的Cache替换算法,建立了选取适当存储空间作为Cache的数学模型和推导.理论分析和仿真数据表明该算法能有效提高协作Cache资源的使用率,促进了移动节点间的协作,提高了移动节点从邻居节点获得资源的成功率,并减少了协作Cache资源请求的平均响应时间.     

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     

移动P2P网络位置信息辅助的先应式搜索机制

给出一种移动P2P 网络中的自适应搜索机制。该机制依据节点命中查询的历史信息动态地计算相应的节点存储文件流行程度,并根据文件流行程度先应地发布文件元数据信息,利用返回最多的响应节点或者流行节点的位置信息作为查询转发的指导以减少查询消息。实验结果表明,该机制具有较高搜索成功率和较短的响应时间,能够提高搜索性能。     

基于分类节点的P2P语义路由模型

对于P2P语义覆盖网络,语义信息的维护和智能路径的选择是实现的难点。根据小世界原理,提出了一种新的基于节点分类划分的P2P语义路由模型。通过建立节点本体来描述节点的网络结构和节点下的内容项,在此基础上创建了路由消息格式和节点分类划分的方法,然后创建了支持内容语义查询的节点内相关性内容查询算法和节点间消息路由算法。通过实验对比,该语义路由模型能够提高P2P系统下的内容查找速度并且能够显著降低占用的网络带宽。     

一种基于蚁群算法的非结构化P2P网络搜索算法

在类似Gnutella的分散的非结构化P2P网络中,如何降低消息开销,提高搜索效率,是解决其扩展性问题的关键。引入蚁群算法的思想,提出一个非结构化P2P网络搜索算法。此算法利用蚂蚁留下信息素的正反馈机制,有效地指导搜索的方向,将查询消息包尽量发往目标可能存在的区域,从而减少冗余消息包的产生,得到更好的搜索输出。     

基于Bloom Filter路由表的P2P搜索算法

研究非结构化P2P网络的搜索机制,提出基于布莱姆过滤器(BF)路由表的改进算法。该算法利用BF技术生成路由条目并在一定范围内相互交换本地路由表,使节点能够了解一定范围内的节点共享信息,实现有针对性的搜索,避免传统的盲目性搜索。仿真结果表明,该算法查询搜索时产生的消息数量比传统算法减少一个数量级,并能够获得较好的查全率。     

基于能耗均衡的无线传感器路由算法

为了延长无线传感器的使用寿命,弥补传统路由算法的不足,提出一种基于能耗均衡的无线传感器路由算法。首先,分析了无线传感器节点能量的消耗过程,建立了源节点到目的节点的路由表;然后,通过单跳消息方式确定每一个传感器节点的相邻节点,并把剩余能量信息传递给其相邻节点;最后,根据蚁群算法中的信息素浓度与局部能量来选择无线传感器传输数据时的下一跳节点。通过具体实验对其性能进行了测试,实验结果表明,该算法能耗低,保证了能耗均衡,最大程度地延长了传感器节点的寿命。     

一种基于跨层负载感知和双向逐跳信息素更新的自组网蚂蚁算法

本文将跨层优化和蚂蚁优化方法结合起来解决自组网中的负载均衡问题，提出了一种基于跨层负载感知和双向逐跳更新信息素的蚂蚁优化路由协议（CLABHPU）.协议将整个路径中各节点MAC层的总平均估计时延和节点队列缓存的占用情况结合起来，共同作为路由选择和路由调整的重要依据，进行按需路由发现和维护;通过拥塞节点丢弃蚂蚁分组的方法减少了控制开销，增加了算法的可扩展性，较好地解决了自组网中现有基于蚂蚁算法的路由协议中普遍存在的拥塞问题和路由开销问题.同时，协议在路由发现阶段通过中间节点对信息素表进行双向和逐跳更新，提高了算法的收敛速度和对异常情况的反应速度.通过概率选路提供到目的节点的大量冗余路由，提高了算法的可靠性和顽存性.仿真结果表明，CLABHPU在分组成功递交率、路由开销以及端到端平均时延等方面具有优良性能，能很好地实现网络业务流负载均衡.     

基于新路由表的双向搜索chord路由算法

针对结构化P2P（Peer to Peer）网络资源高效搜索问题,提出了一种基于新路由表的双向搜索chord路由算法。该算法为解决chord算法路由表中存在着大量冗余信息,查找资源效率低下等缺点,提出了一个新的路由表构造公式。该公式首次加入路由因子概念,充分考虑了网络中节点个数和资源个数对路由表的影响,在不增加路由表项的前提下,不仅基本删除了路由表的冗余项,还实现了chord环的双向查找以减少平均查找跳数。实验仿真结果表明,该算法基本消除了路由表中的冗余信息,减少了平均查找跳数,有效地提高了资源的查找效率。     

基于蚁群的AdHoc网络分簇路由算法

无线AdHoc网络是一个多跳、临时性的对等移动自治系统,它由一组带有无线收发装置的移动节点组成。而路由协议是AdHoc网络体系结构中不可或缺的重要组成部分,因此路由协议的研究成为当前AdHoc网络研究的重点。针对AdHoc网络节点能量有限的特性,提出了一种基于分簇及蚁群的组合路由算法（CRBAC）。给出了分簇策略下的簇内簇间路由机制,簇内采用按需路由策略,将改进的蚁群算法应用到簇内路由机制中,通过扩散信息素选择能量高的邻节点均衡网络节点能量,而簇间采用尽可能简单的表驱动路由策略。仿真结果表明,该算法是合理的,不仅有效地减少了端到端时延,而且提高了网络的生存时间。     

一种基于AntNet改进的QoS路由算法

对具有NP完全难度的网络状态动态变化下的路由问题，提出了一种基于蚁群网络（Antnet）的蚁群优化分布式QoS路由算法．算法的主要特点是；（1）采用了动态更新的概率表替代传统的路由表；（2）采用了智能的初始化方法；（3）采用了一种新颖的信息素更新机制；（4）采用一种新的节点选择机制；（5）引入蚂蚁相遇机制．与标准的AntNet相比，该算法具有更快的收敛速度和较好的吞吐能力．另外，算法同时考虑了满足QoS度量和负载平衡等问题。     

基于信誉机制的Pastry网络模型的改进

Pastry以其鲁棒的结构化拓扑模型和有效收敛的最大掩码匹配算法,成为了目前较流行的P2P网络模型,但是它丢弃了路由历史中所包含的启发信息,忽略了路由表中节点的路由性能因素,较片面的路由准则将阻碍路由性能的提升。提出在节点交互后对服务节点进行服务效果的评估,将Pastry网络中节点距离的概念融入评估因素,把待选择节点与目标节点的掩码匹配值和待选择节点的路由信誉结合在一起,丰富了路由规则,有效地提高路由命中率。最后进行了模拟实验,证明路由效率确实得到了提高。     

基于路由学习的非结构化P2P搜索技术研究

针对无结构化P2P环境下P2P泛洪搜索的盲目性和高资源消耗性,提出一个基于路由学习的非结构化P2P搜索算法,建立两个索引表,存储三类节点信息,通过学习关联节点的信息,建立路由表,并定时与路由表内节点交换信息,减少搜索时间,降低搜索开销。理论和仿真实验证明该算法能有效地提高搜索速度,降低搜索开销。     

Chord协议的改进双向路由表结构

在结构化P2P网络中有效快速地定位节点非常重要。Chord是结构化网络中一种比较成功的路由算法。但是Chord的路由表存在着一定的信息冗余,且只能从环的一个方向查询,对于后半环节点信息的查询支持不足,由此导致查询定位的效率不高。基于这种不足,本文提出了一种改进后的Chord路由表结构,将路由表中的冗余信息替换为反向环中部分节点信息,同时在路由表中增加剩余反向环的节点信息,由于利用了原表的冗余项,因此在不至于增加过多路由表项数的情况下实现了路由表的双向查找。仿真实验表明,改进后的路由表结构提高了查询效率。