一种适合P2P MMOG的动态调度策略

移动代理在P2P MMOG中的应用带来了新的实时任务调度问题。该文提出了一种适合P2P MMOG的优先级动态变更调度策略,根据代理服务信任度值、代理服务所在玩家机器的CPU使用率、玩家机器的网络流量和任务在调度队列中等待的时间动态调度玩家任务。实验证明,该方案满足游戏实时性要求,降低了系统延迟,解决了P2P MMOG中玩家节点的负载均衡问题。     

一种适合P2P MMOG的动态负载均衡算法*

P2P MMOG中常采用多台服务器集群的结构来处理玩家的请求,但是,玩家在游戏中的走动、打斗常常使某些服务器超载,因此网络游戏系统应该具有一定的负载均衡能力,即能以较高的性能动态地将负载从超载节点迁移到轻载节点中。提出了一种在游戏动态运行过程中与系统空闲时的一种动态负载均衡算法。实验表明,该算法能够有效地均衡负载和提高系统性能。     

基于P2P的3G流媒体代理缓存策略

3G时代已经到来,伴随着3G的快速发展,移动流媒体服务的需求迅速增长。由于移动网络带宽远达不到互联网的带宽,流媒体业务的增长将增加网络延迟,影响流媒体的观看质量,因此提出了一种新的基于P2P的3G流媒体缓存代理结构PSPA,配合PSPA设计了代理缓存置换策略SCOP,该设计能有效降低对移动核心网带宽的占用。最后,仿真实验和实验结果分析表明,PSPA体系与代理缓存置换策略SCOP的结合,能有效提高移动流媒体的服务质量,对3G流媒体的应用具有一定的参考价值。     

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。     

基于移动代理的结构化P2P网络模型

为了符合实际P2P网络中的节点异质性的情形并支持语义查询,在分析自组织网络模型和双层结构化P2P网络模型以后,提出了一种基于移动代理的结构化P2P网络模型AS-P2P.理论分析和模拟实验结果表明,在加入了移动代理转移资源索引和使用双层结构化P2P网络区别节点能力以后,AS-P2P更加适应动态网络,并具有平均查找长度短,超级节点上负载均衡和资源索引分类等优点.     

结构化P2P自适应混合负载均衡策略

本文在深入研究已有负载均衡策略的基础上,提出了一种建立在结构化P2P上基于Chord的自适应高可用性混合负载均衡策略--RGP(Replication and Gossip Policy).该策略结合了流言传播与动态副本策略,并将负载失衡分为轻负载和重负载区分对待,以提高结构化P2P网络的性能.     

一种支持MMOG的可伸缩P2P覆盖网络架构

针对网络游戏独特的伸缩性和局部性需求,提出一种支持MMOG的可伸缩P2P覆盖网络架构SPOAR( scalable P2P overlay architecture).SPOAR在结构化P2P覆盖网络方案分级设计的基础上采用基于MANET的非结构化P2P节点拓扑组织方案来维护节点在游戏世界的邻居拓扑及进行邻点发现.实验表明SPOAR覆盖网络架构在保持全局连通性的同时提高了系统的伸缩性,SPOAR的拓扑一致性算法和容错实现机制能够较好的适应MMOG的动态性.     

基于局部网络信息的P2P系统负载平衡算法

提出了一种基于P2P网络局部信息的负载平衡算法,该算法依赖于局部网络的负载信息,并在局部网络内部进行负载迁移使整个系统达到负载平衡状态。理论分析和实验数据均表明,该算法可在网络传输存在限制的条件下,尽快地使系统到达平衡状态。基于局部负载信息与基于全局负载信息的负载平衡效果几乎相同,而前者的时间复杂度远低于后者,特别是在节点较多的P2P网络中。同时由于在局部网络内进行负载迁移,故能够以较小的网络通信量得到良好的性能。     

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。     

P2P MMOG中一种结构化多代理节点模型

针对大型多人在线游戏(Massive Multi-player Online Game)中不断增大的游戏资源需求同有限的服务器负载能力之间的矛盾,提出一种负载均衡的结构化多代理节点(Structured Multi-Agent)模型。该模型对P2P MMOG的相关理论进行了定义,并在此基础上构造出节点加入算法、邻居发现算法和节点跨域算法。理论证明这3个算法保证了资源状态的一致性。同时SMA将所有资源的处理权均衡地分配给兴趣域内的所有节点,实现了节点间的负载均衡。对模型伸缩性、响应速度和节点负载等方面的理论分析表明,SMA模型具有较好的性能优势。     

适用于P2P大型多人在线游戏的包聚合机制

提出一种适合于P2P大型多人在线游戏的包聚合机制。该机制基于游戏交互阈值和聚合阈值对游戏包进行聚合,减少数据包的发送次数,降低由数据包头部引起的开销,同时使用平均聚合度和平均聚合延迟对该机制进行评估。实验结果表明,该机制能够节省带宽,满足游戏对实时性的要求。     

基于移动Agent的P2P资源发现模型PIMA

基于移动代理的P2P资源搜索方法是P2P搜索研究中较为新颖的方法.提出一种新的基于移动代理的P2P模型PIMA.并在此模型基础上提出相应的资源搜索算法.该模型集成节点集群技术和蚂蚁优化算法.以在Agent迁移中实现进一步的性能提高.     

基于DHT的P2P系统负载均衡算法

负载不均衡是影响P2P系统应用服务器性能的关键因素之一,目前研究主要集中在基于flat DHT（Distributed Hashing Table）的P2P系统模型上。将分布式负载均衡算法结合虚拟服务器技术的优势相结合。设置双阈值以解决不必要的节点间通信问题;并在热区迁移中采用隔层负载迁移策略,以期减少不必要的反复的负载迁移。仿真实验结果表明,算法保证负载在各节点上趋于公平并使热区的次数明显减少。     

P2P分布实时数据交换的高可用混合负载均衡算法

负载分配是分布式系统的资源管理和任务调度的关键问题之一，本文在分析当前已有算法在负载的实时分配方面存在的问题基础上，提出了适用于P2P分布实时数据交换的高可用性混合负载均衡算法2PLB．该算法将处理结点的处理能力和网络流情况协同考虑，以一种静态负载均衡和动态负载均衡结合的自调节混合负载均衡算法实现用于实时任务调度和负载调节．相比单纯的静态负载均衡或者动态负载均衡算法，本文所提的算法避免了纯静态负载均衡算法在处理任务时不能满足可适应性问题，又克服了纯动态负载均衡在任务处理过程中由于维护动态负载状态和任务迁移而导致的计算复杂度等问题的缺点，所提算法对于大规模实时任务处理具有实时性强，易于调度，具有显著的可比性等特点，广域网络环境下的系统测试表明所提算法能够以对等模式提供高质量实时数据交换和共享服务．     

请求下降邻域叠加选取分布式P2P 视频点播调度

为实现对等架构的低成本视频流传输和实时播放要求,提出基于请求下降叠加选 取的分布式P2P 视频点播调度算法。首先,基于叠加技术构建P2P 视频点播的技术指标,充分 考虑输入邻域节点、输出邻域节点和媒体服务器负载3 组优化指标,构建叠加架构和分布式算 法流程;其次,利用请求下降策略对发送节点和服务节点选取进行改进,解决可能出现的带宽 低利用率和无效的视频播放问题;最后,通过BitTorrent 视频点播系统对所提算法的有效性进 行了验证。     

P2P MMOG中基于状态差的欺骗检测机制

提出一种适合P2P MMOG的基于状态差的欺骗检测机制。采用定积分对某玩家在其他玩家游戏视图中的状态差进行量化，并在参考网络延迟的基础上根据状态差判定该玩家在游戏过程中是否进行了欺骗。判断标准为既定阈值。实验结果表明，该文提出的欺骗检测机制能有效检测出导致玩家状态不一致类型的欺骗，提高了游戏的安全性。