基于OLSM的Gnutella网络搜索研究

针对Gnutella网络的洪泛式搜索产生大量冗余消息的缺陷,提出了最佳连接策略,旨在降低网络代价,同时给出最佳连接评价及选择方法.实验证明,最佳连接选择法是有效的,在提高搜索效率,减少消息冗余量方面有一定的改进效果.     

基于动态搜索策略的人工蜂群算法

为避免人工蜂群算法陷入早熟,提出一种基于动态搜索策略的人工蜂群算法,新算法改进了人工蜂群算法的搜索策略,将两种不同的搜索策略组合成新的搜索策略,以便动态利用两种不同搜索策略的优点,平衡了算法的局部搜索能力和全局搜索能力。基准函数的仿真实验表明,新算法收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强,适合求解高维复杂的全局优化问题。     

基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.     

基于负载均衡的多源流媒体网拓扑优化策略

分析多源流媒体网上下层拓扑,提出一种基于负载均衡的拓扑优化策略。该策略充分利用网络资源,结合媒体分发服务器功能,采用P2P技术和组播原理,实现多源流媒体网的拓扑均衡以及媒体服务器和网上所有节点的负载均衡,在保证系统可扩充性的基础上,降低播放延时并增强系统稳定性。     

基于自适应搜索策略的约束多目标优化算法

平衡目标函数和约束条件是现有约束多目标优化算法面临的共同难题。为了解决这个难题,文章提出了一种基于自适应搜索策略的约束多目标优化算法（ASSCMO）。为验证ASSCMO的性能,将其与3种优秀的约束多目标优化算法在两组基准测试集上进行仿真实验。实验结果表明,ASSCMO在求解约束多目标优化问题上更具有竞争力。     

动态调整策略改进的和声搜索算法

为了得到高维复杂问题的全局高精度最优解,提出一种动态调整策略,并用该策略改进和声搜索算法。算法选取和声记忆库中最差和声向量作为优化调整目标,随着迭代的进行,逐步降低决策变量的调整概率,该方法能够使得算法在全局探索能力和局部高精度开发能力之间实现平衡,有效提高了新和声更新最差和声的成功率。通过6个高维Benchmark测试函数的仿真结果表明,提出的动态调整策略能够有效提高和声搜索算法求解高维复杂优化问题的能力。     

基于离线搜索的人工免疫动态多目标优化算法

为了能在环境快速变化后迅速找到新环境下的Pareto解,提出了一种基于离线搜索与在线优化相结合的人工免疫动态多目标进化算法。首先,所提算法预估优化过程中可能会出现的动态环境。其次,算法搜寻到上述预估环境下的近似Pareto解,并将其存储在离线解集中。动态发生后,所提算法采用基于离线解集的动态响应策略来重新获得一组高质量的初始种群。随后,基于抗体消灭抗原的免疫思想设计了一种子代生成策略,使重新获得的初始种群快速靠近当前环境下优化问题的真实Pareto解,进而提高算法的优化效率。为了验证该算法的有效性,在动态多目标优化问题标准测试集上进行对比实验。实验结果表明,所提算法能够更快速准确地跟踪动态环境下的Pareto前沿。     

基于节点支路链矩阵的配电网动态拓扑分析方法研究与应用*

针对配电网中现有拓扑分析方法运算复杂、速度较慢、重用性较差,以及当配网规模扩大或开关状态改变时,不易及时地反映网络拓扑信息等问题,提出基于支路链矩阵的配电网动态拓扑分析方法。在系统正常运行时,采用特殊节点法将配电网划分多个支路链子图,以节点-支路链矩阵描述配网拓扑结构,借助邻接矩阵标记法与深度优先搜索原则结合完成更新后的拓扑网络的电气岛连通性分析。当支路动态变化时,根据支路属性利用方向深度优先搜索法快速地修改网络拓扑结构,局部更新节点-支路链矩阵。多个实例结果表明该方法可适应多种配电网接线结构,搜索过程中节点数量明显减少,降低了算法复杂度,提高了拓扑分析速度,为不同配网结构动态分析提供了一种有效的方法。     

基于拓扑简化的自相似网络相关参数分析

本文基于简单串联网络拓扑结构的简化,对拓扑简化后的自相似网络的相关参数(节点缓存、节点排队负载)进行分析.通过分析简化前后的网络的性能(平均排队延迟、平均丢包率),提出简化后网络的节点缓存模型和节点负载模型.模型分析的结果分别说明了简化后的节点缓存大小与简化前节点缓存及负载、网络自相似程度之间的变化关系以及简化后节点负载与简化前节点负载、简化前后节点缓存大小比、网络自相似程度之间的变化关系.     

基于热点数据块的动态副本调整策略

副本管理策略对于分布式存储系统的可用性、可靠性和系统整体性能有至关重要的作用。本文针对基于文件的动态副本调整策略的不足,提出了一种基于热点数据块的动态副本调整策略。根据时间局部性原理和数据访问规律,通过对历史访问周期和当前周期赋予不同的权重,数据块下一周期的预测进行访问频率计算,接下来基于计算出的预测访问频率对数据块进行热点判定。结合HDFS中数据访问规律近似二八定律的特点和热点数据块的判定结果,来确定数据块的调整阈值。最后,分3个步骤对基于热点数据块的动态副本调整策略进行性详细设计。实验结果表明,本文提出的基于热点数据块的动态副本调整策略在数据访问效率和集群存储资源利用率两方面有了明显提升。     

基于朋友关系的Gnutella搜索策略

在大规模P2P文件共享系统中,搜索效率往往直接决定了网络的可扩展性.洪泛机制广泛应用于非结构化P2P文件共享系统中,尽管它在内容搜索方面有很高的效率,但同时产生了大量的冗余消息,严重制约了网络的可扩展性.为了能够在保持较高查询成功率的同时大大减少查询开销,本文提出一种新的基于朋友关系的搜索策略FbSearch.FbSearch在搜索过程中,优先把查询消息转发给朋友节点,若失效再按照BFS机制广播查询.实验结果表明:FbSearch稳定高效,能够在大幅度降低搜索开销的同时,保持较高的查询成功率.     

Gnutella网络中的一种轻量级部分洪泛搜索策略

标准洪泛机制在内容搜索方面有很高的效率,但同时产生了大量的冗余消息,严重制约网络的可扩展性.针对标准洪泛算法中高跳时冗余消息数量迅速增加而覆盖范围增长缓慢的问题,提出新的轻量级部分洪泛搜索策略PartialFlood,PartialFlood在跳数较高时不再向所有邻居转发查询消息,仅随机选取部分节点作为转发对象.分析和...     

Gnutella网络的连接管理

Gnutella是完全分布式、无结构的对等网络.它采用洪泛式的消息广播机制,使网络具有高鲁棒性和高动态性的同时,也使网络产生了呈指数级增长的冗余消息.在解析Gnutella网络消息广播机制的基础上,指出了Gnutella网络丢弃某些连接的必要性和可行性,提出了根据传输带宽和机器处理各种消息时所耗费的时间和资源,来划分Gnutella网络中消息的优先级.把评价搜索引擎性能的F-Measure参数引入连接管理中,在保障消息可达率的同时,通过计算丢弃某些冗余连接.该解决方案由丢弃连接管理算法(discarding connection management algorithm,简称DCMA)实现,还给出了算法实例和对算法的讨论.     

基于OSPF的网络拓扑搜索

本文在总结了利用ＭＩＢ－Ⅱ构造网络拓扑图的方法和阐述开放式最短路径优先协议的基础上,提出了一个利用ＯＳＰＦ实现网络拓扑搜索的算法,并比较了两种方法的优缺点和各自的适用范围。     

一种基于动态偏好扫描的网络免疫策略

复杂网络中各种自组织现象的涌现给网络脆弱性挖掘和网络免疫自推进带来了启示.一个完整的免疫资源配置过程可以分为4个阶段：信息收集、扫描、漏洞修复和自我推进.网络主机脆弱性分布的实证分析表明,脆弱主机在网络中呈现明显的幂律分布特性,这就意味着盲目扫描将耗费大量资源在非脆弱或不存在的主机上,而一个有效的网络免疫策略应该利用这种非均匀的网络脆弱性分布特性.静态偏好性的扫描方法在初期能取得良好的推进效果,但并不能将这种有效性贯穿整个免疫过程.为此,提出了一种新的基于扫描方式的网络免疫自推进策略.该策略能够在不知道网络结构的条件下,通过一种动态适应的偏好扫描方法,高效命中脆弱主机实施免疫修复.经过传播模型推导及计算机仿真分析,设计的网络免疫策略能够很好地抑制危害传播,提高网络的安全性.     

基于网络拓扑关系和节点交互行为的动态信任模型

针对无线传感网络点对点安全系统对节点交互行为的动态适应能力和对节点信息反馈能力评估的不足,提出一种基于网络拓扑关系和节点交互行为的动态信任模型.通过网络拓扑结构来衡量节点之间的短期信任度.在此基础上,引入时间衰减因子计算节点之间的长期信任度,考虑到节点交互存在信任的可靠性问题,引入偏差因子衡量节点交互次数的差异并通过偏差因子之间差异性来衡量反馈信任.实验表明,模型具有更强的适应能力和更可信的评估能力,能够在一定程度上应对恶意节点对网络采取的策略性行为改变和不诚实反馈.     

一种基于动态数据库的电网接线实时显示系统

介绍了一种用于地区电网调度中心警报处理及故障定位专家系统中 ,基于动态数据库的实时显示信息自动生成系统 ,讨论了它的基本原理及实现方法 ,并对它在该系统中的优点进行了分析     

利用Gnutella网络的拓扑特性改进其可扩展性

分布式P2P网络Gnutella模型拓扑节点的分布不仅呈现典型的“幂规律”(PowerLaw),而且还具有明显的“小群体”(SmallWorld)特征。但是其对等机共享信息查询的搜索、定位路由协议仅使用“洪泛”算法,因此存在可扩展性问题。论文针对Gnutella网络拓扑节点具有的这些分布特性,提出了一种充分利用这些特性,基于“最大聚集度优先”的查询包路由改进策略,经模拟分析其协议的性能后证明,该策略能有效地提高Gnutella网络的可扩展性。     

基于Gnutella协议的P2P网络路由搜索算法:Light-Flooding

通过对Gnutella协议搜索算法的分析，结合Gossip分布式向前搜索算法和生成树算法的优点，实现了一种高效的路由搜索算法：Light—Flooding。实验结果表明：与Gossip算法相比，Light—Flooding算法提高搜索效率63．4％，减少冗余消息60％，平均延迟为2．6s，使网络的整体综合性能维持在一个优良状态。     

一种动态的移动社交网络拓扑模型

针对移动社交网络的动态性、用户不同重要性和信息交互有向性,基于4种初始网络提出能准确描述移动社交网络结构的拓扑模型。采用随机游走理论和改进的PageRank算法,引入过渡概率使每两时步之间的网络拓扑结构相互联系。通过PageRank算法得到节点的势,进而求出概率过渡矩阵,利用随机游走理论由上一时步边存在概率矩阵和概率过渡矩阵得到当前时步边存在概率矩阵,每一时步动态地增加一个节点并检验是否有离开的节点。仿真结果显示,该模型在4种初始网络下得到的网络拓扑结构,入度、出度、势分布以及度-势相关性均具有明显幂律特性,表明随机游走理论和改进的PageRank算法能较准确描述移动社交网络,具有一定的实践意义。