节点状态感知的机会网络分布式协作缓存机制

合理利用节点间的协作关系及相邻节点的缓存资源可有效提高机会网络中节点缓存的利用率与消息的投递率。该文提出一种节点状态感知的分布式协作缓存机制,通过感知消息扩散程度动态估计消息的重要程度,确定消息在缓存操作中的优先级。进而根据节点的活跃度及相对粘度获知给定消息与其目标节点的相遇概率,并针对消息源节点的差异设计分区协作缓存方法,同时在本地缓存处于存满状态时动态选取协作节点,实现本地消息到相邻节点的转移,以达到高效利用缓存资源的目的。结果表明,所提出的协作缓存机制能够有效地利用节点有限的缓存资源,并大幅度地改善消息投递率及节点缓存利用率。     

带有消息投递概率估计的机会网络自适应缓存管理策略

高效的缓存管理策略能够有效提高机会网络中节点的缓存资源利用率。消息的投递概率直接决定了消息的转发与存储必要性,该文提出一种带有消息投递概率估计的自适应缓存管理策略,通过构建节点连接状态分析模型,以分布式的方式感知节点服务能力,从而估计消息的投递概率,进而确定消息的转发与删除优先级,以执行缓存管理相关操作。结果表明,所提出的缓存管理策略可降低网络负载57%,并有效提高消息的成功投递率,降低消息的平均投递时延。     

机会网络中消息冗余度动态估计的缓存管理策略

机会网络以存储-携带-转发的方式实现节点间通信,高效的节点缓存管理策略能够充分利用有限的缓存空间。该文提出了一种基于消息冗余度动态估计的自适应缓存管理机制,利用消息携带节点的活跃程度和当前网络状态下消息副本数量,预测给定消息的投递状态,节点以消息冗余程度为参数确定消息的转发以及携带优先级。结果表明,所提出的节点活跃度和消息副本数的估计方法比较准确,同时所提出的缓存管理策略能有效提高消息成功投递率,降低网络平均时延和网络负载率。     

带有节点状态估计的间断连接无线网络缓存管理策略

针对间断连接无线网络中的节点缓存资源有限的问题,该文提出一种适用于间断连接无线网络的缓存管理机制。根据运动过程中所获得的网络状态信息,各个节点以分布式的方式估计给定节点与其他节点直接及间接连接状态、节点服务率以及节点连通强度,动态感知各个节点服务能力的差异,同时预测当前节点成功投递该消息的概率以感知消息的效用值,从而执行缓存管理操作。结果表明,与其他缓存管理机制相比,所提出的缓存管理机制不仅能够有效降低投递开销,同时大幅度地提高了消息成功投递率。     

一种应用于移动P2P网络的资源协作共享策略

移动P2P网络的移动节点设备资源短缺,网络动态多变,移动节点间的协作显得越发重要.本 文提出了一种灵活的移动节点间资源协作共享方案,为资源的请求者设计了基于可靠性理论 的请求资源预测算法.依据排队理论为资源的提供者,构建了层次型资源调度模型.数学分析 和仿真结果表明该预测算法提高了节点请求任务执行成功率,层次型资源调度模型则提高了 节点协作共享资源的服务能力,降低了资源请求丢失率.     

NDN中基于蚁群替换算法的邻居协作缓存管理策略

为提高NDN(命名数据网络)中的缓存利用率,提出了一种基于蚁群替换算法的邻居协作缓存管理(ACNCM)策略。首先将单节点的缓存替换问题,建模为0/1背包问题,并根据缓存数据的大小、使用频率以及邻居副本深度等信息定义本地存储内容的缓存价值,提出基于蚁群算法的缓存替换算法。然后利用邻域协作的思想,通过路由节点之间定期交换自身节点的缓存信息,对单个节点替换出去的缓存内容,选择邻居节点完成协作式缓存管理。实验结果表明,ACNCM策略在缓存命中率、网络开销和平均响应时延方面均优于现有方法。     

内容中心网络中基于内容迁移的协作缓存机制

内容中心网络(CCN)是为了适应未来网络通信模式的转变,提供对可扩展和高效内容获取的原生支持而提出一种新型的网络体系架构,内容缓存机制是其研究的关键问题之一。现有机制在缓存节点的选择时往往过于集中,缓存负载分布严重不均,大大降低了网络资源利用率以及系统的缓存性能。该文提出一种基于缓存迁移的协作缓存机制,首先在缓存节点选择时考虑节点的中心性保证内容尽可能缓存在位置更重要的节点。同时,在缓存压力过大时,通过可用缓存空间大小、缓存替换率以及网络连接的稳定性等信息选择合适的邻居节点进行缓存内容的转移,充分利用邻居资源实现负载分担。仿真结果表明该机制能有效地改善缓存负载在节点上分布的均衡性,提高缓存命中率和缓存资源利用率并降低平均接入代价。     

机会网络中一种混合的Epidemic路由算法

机会网络采用存储-携带-转发的路由模式,利用节点移动所形成的相遇机会实现节点间通信。由于网络中节点之间的接触时间周期较短以及节点能量和缓存空间有限,容易导致时延增加和数据分组丢失。为此,提出一种混合的Epidemic路由算法(H–EP算法),通过优先发送目的地址为对方节点的数据分组;同时,根据数据分组的生存时间进行有效的缓存管理;此外,为数据分组设置合理的跳数门限值,达到门限值时,转为直接投递。理论分析和仿真结果表明,所提算法能够在保证分组投递率的同时,有效缩短投递时延,增加缓存利用效率等。     

多模态网络中时间敏感网络模态的智能调度机制

针对多模态网络中时间敏感网络模态转发调度不确定、求解时间长等问题,提出了一种基于CSQF的时间敏感网络模态的联合路由与调度机制。综合考虑有界时延需求、网络状态和不同的路由机制,建立联合缓存队列和路由的混合资源调度模型,旨在优化整个网络的资源使用。基于深度强化学习方法,利用流量特征与缓存队列利用率来预测下一循环的缓存利用率。此外,基于多队列CSQF转发调度机制和基于缓存利用率的显式路由算法,提出了一种迭代调度算法,实现了确定性转发和资源分配。仿真结果表明,所提机制可以根据网络的资源使用情况有效地调整确定性应用的传输调度,与其他离线调度机制相比,具有更好的调度性能。     

机会网络中基于活跃度的主动拒绝路由算法

针对机会网络Epidemic路由算法投递率较低的问题,提出了基于活跃度的主动拒绝路由算法。该算法根据节点转发能力和投递能力估算节点活跃度,缓存不足时,节点基于活跃度拒绝或接收新消息。在ONE仿真平台上实现了该算法,仿真结果表明,此算法能有效地减少消息抛出现象,在传输延迟没有明显增加的情况下,改进后的算法能够提高投递率,降低投递开销。