基于DHT的结构化P2P覆盖网络算法分析

目前P2P覆盖网络应用十分广连,关于覆盖网的研究已成为当前网络技术研究领域的热点。关于覆盖网络相应的路由算法在不断发展和完善,先后提出了集中目录式的算法和分布式查找算法。针对基于DHT的覆盖网络算法进行介绍和分析,并指出该领城的最近研究趋势。     

基于DHT的结构化P2P覆盖网络算法分析

目前P2P覆盖网络应用十分广泛,关于覆盖网的研究已成为当前网络技术研究领域的热点.关于覆盖网络相应的路由算法在不断发展和完善,先后提出了集中目录式的算法和分布式查找算法.针对基于DHT的覆盖网络算法进行介绍和分析,并指出该领域的最近研究趋势.     

基于表结构及索引的Oracle查询优化研究

影响Oracle查询效率的因素包括操作系统性能、表结构、索引的合理与否、Oracle参数设置和磁盘速度及使用频度等.任何一个因素,如果没有进行细致的考虑和测试,都有可能造成Oracle查询效率低下甚至使数据库管理系统瘫痪.本文主要是讨论表结构和索引对0racle查询效率的影响.     

一种基于移动agent的P2P网络任务负载均衡策略

提出基于移动agent的任务负载均衡策略（MA—LBP）．该策略使用移动agent技术替代传统的VS技术，并在异构P2P系统中考虑了任务迁移时的通信耗费，使得计算结果更加符合现实情况．同时，移动Agent的游走特性消除了原有的计算瓶颈，实现较好的任务均衡效果．     

基于簇的可动态调整的分层负载均衡算法

为了提高分布式系统的性能,设计了能根据节点当前任务负载强度和调度能力,动态地改变集群的逻辑控制结构的2层负载均衡算法.算法把系统中的节点分成多个簇,每个簇有1个调度节点和若干个工作节点,簇内工作节点形成算法的第1层,执行用户提交的任务;簇间的调度节点形成算法的第2层,调度节点间通过相互协作,均衡簇间的负载.算法可以通过分裂簇增加调度节点的方式来提高系统的调度能力;通过合并簇增加工作节点的方式来提高系统的执行能力.对于不同类型任务,算法能根据任务到达流的速度调整逻辑控制结构,从而提高CPU利用率.测试结果表明,该算法不仅能提高系统性能,而且经过调整后的系统会进入稳定状态.     

基于DHT的可扩展的流媒体系统

在流媒体服务体系中DHT算法的最大问题是DHT的维护机制较为复杂,尤其是节点频繁加入、退出造成的网络波动会极大地增加DHT的维护代价,针对这个问题,本文对传统DHT算法进行改进,采用分层DHT的技术,构造一种可扩展的、维护开销较小的结构化P2P系统,以提高流媒体系统的传输效率和服务质量。     

基于DHT和VSM的Web服务推举策略

由于P2P环境的分布式、易拓展等优点,越来越多的Web服务被部署到上面,但是如何在大量返回的结果中进行选择,是Web服务的关键问题。基于分布式哈希表路由算法,并引入向量空间模型相关思想,构建P2P环境中的服务推举网络,提出服务选择的思想和框架。其流程是:发出查询;接收结果(包括推举);进行本地比较,选择最优服务;根据选择的服务,对其进行评估,然后调整相应的模型。这些模型包括服务质量向量和服务推举可信度。最后通过实验对系统的精确性以及动态可调整性进行了验证。     

基于分层分布式结构的电厂监控系统的实现

针对现代电厂自动化技术的发展要求,结合广东韶关冶炼厂余热发电厂的电网结构特点及实际需求设计了基于分层分布式结构的电厂监控系统,给出了系统硬件软件设计方案,系统已经投运,效果良好。     

一种带红黑树的哈希表在物流信息系统中的应用研究

针对在节假期间物流业务量急剧增长及大量用户在线查询订单信息而导致物流信息系统响应速度慢的问题,提出了带红黑树的哈希表,有效地提高了订单查询的速度,并将链表和红黑树进行比较,实验结果表明:带红黑树的哈希表在查找时间上有明显优势.     

基于DHT的P2P网络资源定位模型研究

目的分析和讨论目前流行的P2P网络模型,探讨基于DHT(Distributed Hash Table)的资源定位方法,提出一种改进的kademlia模型。方法将虚拟节点引入结构化P2P系统,对P2P网络节点进行筛选以提高网络运行效率,使之能自适应地进行网络规模调整,在拓扑形成时充分利用网络访问的区域性和物理网络中节点的邻近特性降低访问延迟和路由长度。结果模拟测试表明模型在路由选择和访问延迟方面的表现均优于原Kademlia算法。结论改进后的模型继承了DHT和Kademlia的优点,有助于改善P2P网络的可扩展性和可管理性,优化路由,减少网络开销,从而提高网络资源的利用率,适合面向Internet规模的文件共享、协同工作等P2P应用。     

应用层通信任务调度模型

为了提高混合组网环境下的各类气象数据收集和分发效率,研究了通信任务调度问题,根据各类数据传输的时效性要求和可利用的通信资源,提出了一种综合考虑负载均衡和优先权影响的应用层通信任务调度模型(简称LBP模型).该模型以当前可利用通信资源的剩余容量为权值,同时考虑不同业务数据的优先级和通信量要求,按照从高到低的次序选择合适的信道,将并发的数据流量分配到多条通信信道上进行传输,完成数据通信服务,必要时允许抢占.基于LBP模型设计了相应的任务调度器,实验表明该方法能提高现有网络资源的利用率.     

基于骨干节点安全角色层级化的WSN安全模型

限于高度开放、节点众多且资源严重不足等因素,无线传感网(wireless sensor network,WSN)的安全管理面临着巨大挑战。提出了一种基于骨干节点安全角色层级化的WSN安全模型,通过遴选安全管理节点,划分子网的方式实现能量优化以及节点信任管理,从能效和安全角度提升网络性能。仿真测试结果表明,该方案在强化WSN安全性的同时,仍可节省约25.9%的网络能量消耗,且随着网络规模的扩大其优势将更加明显,为提升WSN的安全管理效率提供了可行的新思路。     

A P2P load balancing-supported ID management algorithm

Load balancing is a critical issue in peer-to-peer networks. DHT (distributed hash tables) do not evenly partition the hash-function range, and some nodes get a larger portion of it. The loads of some nodes are as much as O(log n) times the average. In this paper, a low-cost, decentralized algorithm for ID allocation with complete knowledge in DHT-based system is proposed. It can adjust system load on nodes’ departure. It is proved that the ratio of longest arc to shortest arc is no more than 4 with high probability when network scale increases non-strictly. When network scale decreases from one stable state to another, algorithm can repair the unevenness of nodes distribution. The performance is analyzed in simulation. Simulating results show that updating messages only occupy a little of network bandwidth.     

有关当代人类智力模型的思考--神经功能模型和层次模型的构建及其启示

智力作为心理学研究的重点领域 ,其研究具有重大的意义 ,然而 ,在对智力的理解和测量方面还存在着许多困难。一种理解和测量智力的途径是通过应用理论模型 ,但智力理论模型需要建立一定的标准来满足社会和科学的要求。     

一种递阶层次模型与评价方法

目的将一种递阶层次模型用于大学教师综合业绩评价。方法层次分析法(Analytical hi-erarchy process,简称AHP)。结果从教学、科研、校内服务三方面提出和建立了一种递阶层次模型和指标体系,采用Saaty的1-9比率标度法建立了各个指标间的相对重要性,建立了相应的判断矩阵,对各判断矩阵进行了一致性检验。在一致性检验的基础上,得到了各指标的权重值,可用于定量化评价大学教师的综合工作业绩。结论递阶层次模型和评价方法可行,优于传统的评价方法。     

基于维层次性的Data Cube存储优化方法

根据Data Cube模式中维的层次性,提出了层次式B^＋树及维层次编码的概念,并应用于层次树形Cube（HT Cube）方法中．HT Cube将维划分为聚集维与分析维,在分析维上利用层次式B^＋树除去了冗余数据,并在查询过程中形成维层次编码,在聚集维上则利用维层次编码组合而成的分析维编码进行索引,从而可以高效地检索到聚集值．理论分析和实验证明,该方法不但节省了存储空间,而且可利用层次信息高效地进行各种OLAP查询,为Data Cube模式更新、OLAP查询导航和OLAP查询行为分析的实现提供了可能．     

基于DHT的移动性管理机制的性能分析

在移动性管理研究中有一类基于对等网络的管理机制,却缺少对此类机制的系统分析和评估。该文首先通过分析对等网络与移动性管理的异同,说明对等网络对移动性管理的借鉴价值在于基于分布式散列表的信息散布方式。然后关注该类机制的基本性能、负载均衡性和可扩展性,提出了性能分析模型,并将此类机制与传统移动IP机制比较。最后通过仿真定量分析系统参数对机制性能的影响。结果表明:基于分布式散列表的移动性管理机制在负载均衡性和用户规模可扩展性方面优于传统机制,但在查询性能和网络规模可扩展性方面存在不足;减少Overlay拓扑与物理拓扑的不一致对移动性管理的影响是此类机制设计的关键。     

一种基于动态近邻选择模型的Chameleon算法

在分析Chameleon聚类算法的基础上,提出了一种基于动态近邻选择模型的Chameleon算法(DNMC).新的算法考虑了回溯机制,有利于合并之后的分解.在标准数据集Wine和Iris上的实验表明,DNMC算法的fa指标优于M-Chameleon算法.通过计算各个属性的差异度,显示出一些属性的存在对于聚类结果影响很小,删除这些属性列可以降低时间复杂度.