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。     

TRABPT:一种移动P2P网络可信路由选择算法*

针对移动P2P网络中源节点与目标节点之间如何从多条可选路径中选择可信路由的问题,基于前景理论（PT）提出了一种新的移动P2P网络可信路由选择算法TRABPT（trusted mobile P2P network routing algorithm based on prospect theory）。利用PT中的权重函数对路由过程中下一跳节点进行选择,提高了路由选择的灵活度和可信度。理论分析和仿真实验表明,本算法与DSR和Flooding算法相比在任务完成效率、平均查找时间及抵制恶意节点等方面有一定程度的改     

移动P2P网络路由策略中模糊知识处理的研究

由于移动P2P网络的动态多变以及移动用户的频繁移动,以合作为基础的移动agent所携带的路由信息是不确定的,非实时的、模糊的.同时,这种交互得到的间接路由信息,更加具有不完整性甚至欺骗性,通过进行移动agent合作模型的设计和移动agent所携带路由信息的模糊知识处理的研究,并利用模糊知识处理方法学的支持,提出了一种从移动agent所携带的模糊知识中分析和过滤出较准确和有价值路由数据的算法,在模糊的路由知识中找到能如实反映网络的路由信息,以此提供移动节点以及移动agent使用,通过实验仿真证明,该算法有效减小了平均端到端时延和路由开销,增加了分组投递率和建立连接的移动节点数目,同时,可以较好处理移动agent中模糊的路由信息,对路由策略性能有较大的提高.     

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.     

基于校园环境的移动P2P网络体系研究与设计

由于P2P技术的广泛应用以及无线网络和移动设备的普及,人们提出了基于无线网络的移动P2P网络。文中通过分析移动P2P网络的特点和已有的网络模型,结合校园网络环境的特点,设计出基于校园环境的网络体系结构模型,并对模型的资源查找进行详细的描述。模型被划分成三层结构,底层的网络采用改进后的Kelips路由算法通信,该算法的路由复杂度是一个常数,有效减少资源查找时间,保证节点维护状态信息的实时性和正确性;由超级节点组成的中间层,实行分布式管理,采取泛洪搜索算法来通信;顶层是一些域内中心节点,负责连接外网和解决网络的安全问题。仿真实验表明：该模型能够更好地减少资源查找时间,即使大量节点失效,也可以快速检测到节点间关系变化并进行管理。     

P2P环境下面向应用的查询服务模型

影响DHT结构的P2P网络性能的因素主要包括关键字的查询效率和维护网络稳定的代价。从分析查询效率和节点规模的关系入手,提出面向应用查询服务（AOLS）,节点之间的逻辑关系采用二叉树结构,给出网络自组织逻辑关系算法和消息路由算法。实验表明,AOLS模型在查询效率和维护网络稳定代价2个方面都有较好的性能。     

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。     

移动P2P网络中基于超级节点的资源发现算法

移动P2P网络节点具有的移动性,往往导致网络搜索性能变差,同时引起资源搜索成功率的降低以及系统的不稳定性.本文提出一种基于超级节点的资源发现算法(RDBS),它选择性能高且动态性弱的节点作为超级节点,并采用候补超级节点进行快速查询,有效改善了移动P2P网络中资源搜索性能和系统的稳定性.实验结果表明,该算法降低了索引信息的失效率、缩短了查询延迟并且提高了资源搜索的成功率.     

面向用户需求的非结构化P2P资源定位泛洪策略

在非结构化P2P网络中,如何对用户所需资源进行快速、准确定位是当前研究的热点问题,也是P2P应用领域面临的核心问题之一.相关的非结构化P2P资源定位算法在查准率、查全率和查询成本上难以同时被优化,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.为此,提出一种面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略(user requirements resource location strategy,简称U2RLS).该策略的创新点是:在原有非结构化P2P网络资源定位泛洪算法的基础上,融入用户需求、用户偏好、用户兴趣度等因素,首先进行用户资源子网划分;采用带有用户需求信息的泛洪和查询索引机制,对用户所需资源进行精确定位.该策略有效避免了因海量信息引起的网络风暴、信息重叠和资源搜索偏覆盖等问题,从而解决了查询节点盲目使用中继节点的现象.实验结果表明:面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略U2RLS以其高搜索成功率、有限网络资源消耗和短查询时间响应等优势,能够显著地提高用户资源定位效率.     

低维护开销的小世界P2P网络

为降低结构化P2P网络的维护开销,提高路由和查询的效率,提出了具有低维护开销的小世界P2P网络（LMCS）,并描述了网络的创建和维护方法。小世界特征使结构化P2P网络具有较高的路由和查询效率,同时利用成簇机制和扩展COU策略,有效地降低网络的维护开销。通过模拟仿真,LMCS呈现明显的小世界网络特征。与Chord相比,LMCS具有更低的维护开销和更高的查询效率。     

一种基于分区的移动P2P网络路由算法

校园内无线网络的普遍使用与移动设备性能的快速发展,使移动P2P技术得到了更多的关注。但当前对移动对等网络的研究还缺乏统一而明确的定义,还存在很多未能很好地解决的问题。文中的研究目的是如何有效组织移动节点,进行资源交换。针对校园无线网络环境,提出了一种基于分区模型的移动P2P网络结构。对节点历史行为统计,计算节点性能值。并利用分区网络模型和机会路由的思想提出了一种改进路由算法,实现区域内和区域间路由转发,降低了路由开销,提高了网络性能。     

基于遗传算法的移动自组网路由优化

对移动自组网的拓扑结构进行分析,建立其路由网络模型．将遗传算法的基本原理和移动自组 网的路由模型结合起来,提出了一种求解无线网络最优路径的算法．该方法采用可变长度染色体编码,利用 遗传算法优化路由,可以在满足系统开销最小的约束条件下寻找到最优路径．     

一种支持多维资源描述的高效P2P路由算法

在分析现有P2P(peer to peer)路由算法的基础上,提出了一种基于二阶矩定位、支持多维资源数据描述的高效资源路由算法--FAN(flabellate addressable network)路由算法.FAN算法将节点映射到统一的多维笛卡尔空间,并以节点相对空间原点的二阶矩作为子空间管理和资源搜索的依据.FAN路由算法具有O(log(N/k))的高路由效率,在节点加入和退出FAN网络时,更新路由信息的代价为O(klog(N/k)).实验结果表明,FAN路由算法具有路由效率高、维护代价小的优点,是一种P2P环境中支持多维资源数据描述的高效结构化资源路由算法.而且,目前部分基于CAN(content-addressable network)网络的改进算法也可以在FAN网络中适用,并获得更好的路由效率和更低的维护代价.     

基于移动agent的无结构P2P网络拓扑重连方法研究

为了提高无结构P2P网络中资源查找的效率,同时避免在资源查找过程中出现拥塞,提出了一种基于移动agent的网络拓扑重连方法。网络节点定期进行拓扑重连,同时通过收集其邻居节点的处理能力以及连通性等信息,指导移动agent有目的地在网络迁移,从而使移动agent及时发现网络节点上的拥塞,并使用拓扑优化机制降低节点上的负载。实验证明该方法能优化网络的拓扑结构,避免网络查询过程中发生拥塞,提高资源查找的效率,同时适应网络查询负载的动态变化。     

Analysis on Extended Ant Routing Algorithms for Network Routing and Management

Advances in mobile agent research have brought in a new method for network routing, ant routing. Recently, we have derived some preliminary results regarding the agent population growth property and the jumping behavior for an ant routing algorithm. The focus was on the expected number of agents in a node. In practice, the number of agents propagating on each network channel is also critical as the network channel bandwidth is limited. In this paper, we first propose two extended ant routing algorithms, and then provide an in-depth analysis on the population growth behavior of the propagating agents for these algorithms, both at nodes (hosts) and on edges (channels) of the network.     

P2P计算网格路由和负载均衡算法

路由和负载均衡是P2P计算网格的两个技术难题,由于P2P网络的分布性和动态性,以及缺乏统一的中心控制,使得传统的路由和负载均衡算法不能应用于P2P网络。提出了一种源自蚁群智能的混合路由和负载均衡算法,通过移动代理,即人工蚂蚁在节点间移动时所释放的信息素来作为路由和任务调度的依据。仿真结果表明该算法是有效的,且适用于具有分散和自组织特性的P2P网络。