P2P媒体分发网络中的数据下载调度策略

在P2P媒体分发网络中,当一个节点同时从若干个其他节点获取数据时,为了按时完成更多的下载任务,需要对数据下载任务进行合理调度,为此该文提出了一种基于多任务关联的数据下载调度策略,通过统筹调度一段时间内的下载任务,可有效提高系统的并发服务能力。实验结果表明该策略能提高约10%的并发处理能力。     

基于蚁群算法的P2P分发网返源规划

在P2P分发网中,返源策略是影响整个系统吞吐量和带宽利用率的关键技术之一.为了提高节点数据下载阶段的效率及系统总吞吐量,目录服务器需基于先前收集的信息并采用返源策略对系统中各节点之间的连接进行规划.通过描述返源规划问题的模型,提出了一种基于蚁群算法的规划策略来提高互相连接的节点之间数据块的可交换性.仿真结果表明,新算法可以最大化连接节点内容的互补性,继而减少了数据下载时间,提高了系统吞吐量,大大改善了P2P分发网的整体性能.     

一种基于节点可选度的P2P点播流媒体数据调度算法

当前的P2P(Peer-to-Peer)点播流媒体系统中数据调度算法未能充分利用每个用户节点自身的特性.在分析典型数据调度算法基础上提出一种基于节点可选度的数据调度算法(SSP算法).该算法一方面在调度下载数据块时综合考虑了邻居节点带宽能力及其所拥有的数据信息.另一方面对服务节点的请求处理过程进行了优化.SSP算法有利于提高用户节点播放视频的连续性,降低流媒体服务器的负载压力,从而改善P2P点播流媒体系统的整体服务质量.仿真结果和实际应用表明算法性能良好,适用于用户节点能力差异较大的P2P点播流媒体环境.     

一种分阶段的P2P流媒体数据调度算法

针对当前P2P流媒体中各节点数据调度时独立获取数据而对提高节点间数据协作性考虑不足,导致服务器负载较重的问题,提出一种分阶段的数据调度算法。当多个节点将请求的数据中含有相同数据块时,各节点将分两个阶段合作的获取这些数据。第1阶段按照带宽相对大小各节点以合作的方式先各自获取数据的一个子集,第2阶段节点间再充分共享上一阶段已经获得的子集数据,协作地完成该轮调度的数据传输。仿真实验表明该算法可以提高节点间数据协作性,充分利用节点带宽资源传输媒体数据,提高系统可扩展性。     

一种自适应的P2P流媒体数据调度算法

针对现有算法在有限带宽情况下数据块易丢失的问题,提出了一种新颖的数据调度算法——最少优先调度算法（LFSA）。该算法易于实现,并且可以根据网络的异构性,带宽抖动以及P2P网络节点的动态性进行自动调整。实验结果表明,LFSA能够有效缩短系统播放启动延迟,而且可以在不知道伙伴节点带宽和没有任何负载平衡机制的情况下取得比传统策略更好的性能。     

一种基于激励机制的P2P流媒体数据调度模型

针对P2P流媒体中现有算法在数据调度时不够公平的问题,提出了一种新的具有激励作用的算法模型.该算法模型可以根据节点的丢包率、贡献效率动态调节节点带宽分配以达到接收节点利益理性最大化和系统整体公平,提高了系统传输效率.仿真实验表明,该算法模型促进了节点的参与传输调度,达到了维持系统公平的目的.     

P2P视频直播数据调度算法

P2P技术解决了传统流媒体应用中的不能支持大用户的问题.而数据调度算法一直是P2P研究中的热点问题.在给出了P2P视频直播系统中节点能力的定义和计算方法后,结合BT中的Rarest First策略,提出了一种基于节点能力的适用于P2P视频直播系统的数据调度算法.该算法既考虑了流媒体数据具有时间限制的特性,同时也考虑了如何能充分的利用节点的上传带宽,增进了系统的负载平衡.     

一种带宽自适应P2P视频点播数据调度策略

在对等网络视频点播系统中,节点的服务能力差异较大,充分利用各类节点的服务能力是一个值得研究的问题。数据请求量是请求周期中向各个邻居节点请求数据包的数量,在数据调度中是一个重要的因素。为此,从数据请求量的角度出发,提出一种带宽自适应数据调度请求策略,当邻居节点具有剩余带宽时,本地节点根据自身的贡献潜力自适应增加相应的请求量,加速数据片段在高带宽节点中的扩散速度,让高性能节点更快地具备更多的内容为其他节点提供服务,从而降低服务器负载压力。仿真实验结果表明,该策略能进一步提高P2P点播系统的整体性能。     

基于Donet的P2P流媒体直播优化调度算法

为了提高P2P流媒体系统的整体性能,改善节点的播放质量,针对现有调度算法启动延迟大和节点带宽利用率不高问题,提出了一种可动态调节各节点中待请求紧急数据的流媒体直播优化调度算法(LOSA).该算法不仅考虑了流媒体直播的时间特性,同时还考虑了如何减少紧急数据请求的等待时间以及对Peer节点上传带宽的充分利用.实验结果表明,LOSA算法缩短了终端用户观看视频的延迟,提高了媒体流的连续性.     

P2P流媒体数据分配算法研究平台的设计与实现

数据分配是P2P流媒体系统的关键技术之一。多种分配算法亟须进行统一的评价。文章搭建了一个研究平台来模拟P2P流媒体系统的数据分配和下载,并设计了不同带宽类型的供应节点带宽生成算法,对各种主流的数据分配算法进行了仿真对比测试。实验结果表明,该平台能够为全面衡量算法及发现系统参数变化对系统性能的影响提供有力的工具。     

P2P流媒体的数据调度算法

数据驱动型覆盖网络中的数据调度算法是影响P2P流媒体系统性能的重要因素,为了解决当前算法未能有效利用数据块和节点的特性导致流媒体服务质量差的问题,提出了一种基于数据块优先级和节点能力度的数据调度算法。该算法能够根据数据块的稀缺性、紧迫性得到块的优先级大小,根据节点的上行带宽、在线时间、相对距离得到节点能力度的大小,使优先级高的数据块和能力度大的节点优先被请求,减少了数据块的播放等待时间。在OPNET网络仿真实验表明该算法能够有效降低流媒体播放系统的启动延时和服务器的负载。     

基于缓存区段的P2P流媒体调度算法

由于P2P环境的高度动态性和异构性,以及流媒体服务的高宽带和连续性强的特征,P2P流媒体系统中数据块和发送节点的调度便显得尤为重要。本文针对数据驱动的P2P流媒体系统提出了基于缓存区段的调度算法,即根据时间线将缓存划分为反映不同紧急程度的若干区段,以便节点根据资源副本数和紧急程度作出合理调度。模拟实验表明,在高 动态性的网络情况下,基于缓存区段的调度算法仍然能够很好地保证媒体流的连续性以及节点间的协作。     

基于P4P的CDN系统中内容分发节点选择算法

对内容分发网络(CDN)和对等网络(P2P)分别进行了分析对比,指出了它们各自的优缺点,并根据电信运营商主动参与P2P网络(P4P)技术的特点,给出了一种结合P4P、P2P与CDN技术的混合系统的设计方案,以及混合系统中协助CDN节点分发内容节点(伪CDN节点)的选择算法.该算法利用P4P技术获得运营商提供的网络信息,选择合适的边缘节点,贡献出其容量和带宽,为其他节点服务,以减少了系统边缘代理服务器的数量,增大系统容量,同时减少网络骨干网上的负载.模拟实验分析了考虑底层网络情况后,系统在链路花费、时间花费上的改进,结果表明该算法减少了跨网络运营商(ISP)流量,提高了系统性能.     

基于FGS的P2P流媒体网络编码及调度

为满足异质网络环境下用户对服务质量的不同需求,利用网络编码在P2P网络流媒体中的性能优势,提出基于FGS的P2P流媒体网络编码及调度方法。通过网络编码分级和节点分级管理,使各个异质节点协作工作,由此实现非结构化P2P网络中的分布式数据调度策略。实验结果表明,该方法可以使系统中各节点的播放连续度维持在1.0左右,尤其是在节点接入带宽、起始播放时延、提供的缓冲区较小的情况下,性能明显优于传统方法。     

P2P分域网络动态负载均衡调度的抗脆弱性策略

P2P网络中集散节点的存在加重了网络的脆弱性。提出一种动态负载均衡调度的抗脆弱性策略,该策略依据节点物理位置的邻近性对网络进行了分域,并设计出更为公平的函数对节点的负载进行动态的量化,当消费节点发出下载请求后,选择负载动态变化因子最小的节点作为服务节点,避免了单个节点负载猛增的情况,均衡了节点的负载。仿真证明该策略能有效抑制网络中集散节点的形成,增强网络的健壮性,从而达到保障P2P网络可持续健康发展的目的。     

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。     

基于改进粒子群算法的P2P流媒体数据调度策略

根据P2P流媒体数据调度特点,改进了粒子群优化算法,并提出适用于离散粒子群算法（MDPSOA）的数字串编码方式。调度策略引入资源紧急度以及资源稀缺度来选择调度数据片,然后用改进离散粒子群算法来进行节点寻优,找出最优调度节点集。最后通过实验仿真算法收敛性、数据调度时间、网络利用带宽和节点负载平衡,从而验证调度策略的可行性和有效性。     

基于网络编码的对等网流媒体传输模型和算法

在对等网(peer-to-peer,简称P2P)流媒体系统中,节点(用户)的输出带宽(上行带宽)容量利用率的提高能够降低服务器的带宽开销.网络编码可以实现组播的最大吞吐率,因而具有提高系统中节点输出带宽容量利用率的潜力.将随机线性网络编码应用到P2P流媒体系统中,建立了基于随机线性网络编码的P2P流媒体传输过程模型,并据此建立传输算法的优化模型,比较研究了贪婪式算法、最少者优先算法和随机算法等.优化结果表明,随机算法可以平等均匀地获取数据包,能够最充分地利用节点的输出带宽容量,降低服务提供商的运营成本.通过对优化模型解的分析对实际系统中的传输算法给出了设计指导原则.