基于Flooding的非结构化P2P网络搜索算法的研究

当前随着P2P网络的广泛应用,P2P搜索技术发展迅速,在非结构化P2P网络中,如何快速、准确对资源定位是当前研究的热点问题,针对非结构化P2P网络中的搜索方法——广度优先搜索（BFS）可扩展性差和搜索效率不高的缺点,文章采用改进BFS搜索方法,按照邻居节点的相似度采取有选择性的发送搜索消息,降低了网络负载,提高了搜索效率。     

一种非结构化P2P系统搜索算法的研究

P2P系统是目前计算机科学研究的热点领域,其搜索算法是该领域当前研究的重要问题之一,它直接关系到P2P系统的可用性.以往的非结构化的P2P系统采用的是无确定目标的自由搜索协议,它具有搜索效能低,无可扩展性的缺点.针对这些不足,文中提出了基于直接相邻优先和聚集度大优先策略的快速搜索算法,并设计实现了基于冗余扩散策略的资源索引建立算法.经对比试验证明,在相同情况下,采用文中所述的算法进行搜索比采用原有的洪泛算法搜索协议和索引算法进行搜索能够覆盖更多的节点,同时平均路径长度较小,算法具有良好的搜索性能.     

结构化P2P网络Chord中节点行为优化的研究

为了提高结构化P2P网络系统Chord的性能,解决节点频繁地加入和离开带来的网络波动和高的维护代价,提出了一种新颖的节点行为优化的方法.通过对节点行为的策略控制,用较小的存储开销和节点的额外负载换取网络整体性能的提高。网络仿真结果显示,节点的优化有效地控制了Chord环的大小,增加了容错性,提高了系统的整体性能.     

基于移动agent的P2P网络搜索算法研究

高效搜索P2P网络上的资源是P2P网络实现最为关键的问题.通过引入移动agent,在混合式P2P网络模型基础上提出了一种基于区域划分的网络搜索模型,设计了基于移动agent的网络搜索算法,从而实现了P2P网络搜索的灵活性、全面性和有效性.     

一种改进的非结构化P2P网络洪泛搜索机制

非结构化P2P网络使用基于洪泛的查询算法来进行资源搜索。然而,这种搜索机制随着网络节点的增多,网络规模的增大,将产生大量的冗余查询消息,会导致网络流量急剧增加,引起网络拥塞。提出了一种基于转发区间的洪泛搜索机制FIFSM(forwarding interval based flooding search mechanism),通过为消息分配不相交的转发区间,使其沿着一棵生成树的结构传播,消除了消息环路,从而避免冗余消息的产生。FIFSM机制采用高效的网络维护策略,能够在动态环境下以较低的开销保证网络的稳定性。实验结果表明,FIFSM机制能够降低洪泛开销,保证资源搜索的高成功率和低延迟,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索机制。     

一种基于P2P的网络存储系统

探讨了一种基于P2P的网络存储系统的设计与实现方法,针对系统的拓扑结构、资源检索策略、可靠性、安全性问题,提出了解决方案,并对系统的通讯方式进行了详细设计.初步的实验结果表明,该系统在现实条件下具有较高的可靠性.     

基于移动Agent的非结构化P2P网络搜索方法

为了解决非结构化P2P网络搜索问题,在借鉴谣言传播模型基础上,提出了一种基于移动Agent的搜索方法.该方法通过在网络中部署一定数目的 Agent,使其通过理智移动和随机移动的方式转发查询请求.与经典随机游走策略对比的实验结果表明,该方法提高了整个搜索策略覆盖度,同时降低了网络通信代价.     

基于社会网络的分组机制在P2P中的应用

分析了现有P2P存在的安全问题,提出了一种基于社会网络的分组机制。该机制基于社会网络的成员管理把节点分成不同的组,组内节点具有相同的资源。可以有效地避免不必要的资源请求,减少了相互恶评的可能;组间节点的请求可以更加高效。     

一种基于改进LRU的P2P缓存机制

针对当前P2P缓存系统中存在缓存污染的问题,提出了一种新的缓存系统.在该系统中,网络边缘部署了超级跟踪服务器,根据用户对资源的访问特点,设定缓存优先级,对资源进行有选择的缓存,进而减少P2P缓存系统中的缓存污染.根据资源当前的热度,对LRU替换策略进行了改进,提出了一种新的缓存替换算法LRU-N.理论分析和仿真数据表明...     

一类非结构化对等网资源搜索问题的蚁群算法机制研究

在基于蚁群算法的非结构化对等网络资源搜索算法研究中,常用查询要求与目标节点共享资源的相似度来表征信息素的大小,信息素的更新机制是在搜索寻优中要考虑的重要因素。研究其信息素的挥发和扰动算法,可以有效地防止算法早熟,提高资源搜索的成功率,缩短查询时间。     

D-Trust:双信任度量的非结构化P2P网络信任模型

针对传统的P2P网络信任模型用单一信任无法准确反映节点行为的问题,提出了基于双信任的非结构化P2P网络信任模型D-Trust。该模型将信任分为服务信任和反馈信任,提出了双信任的存储、计算和更新算法,以及信任传播机制。仿真结果表明,该模型能有效防御常见的安全攻击,和单一信任相比,更大程度地发挥了节点的服务能力,较已有的信任模型在性能上有很大提高。     

非结构化对等网中被动蠕虫传播的性能

针对被动蠕虫对非结构化对等网的安全构成的严重威胁,考虑P2P用户的实际情况,建立了一个带有死亡率、离线率和在线率的时滞SEIRS模型,得到被动蠕虫灭绝与否的阈值——基本再生数。时滞包括潜伏期和临时免疫期。潜伏期主要由下载文件的时间决定,而临时免疫期与用户的抗恶意软件性能有关。仿真研究了不同参数对模型的影响,尤其是时滞对模型的影响,为有效控制被动蠕虫的传播提供了理论指导。     

P2P网络的搜索算法分析

在P2P网络技术的研究中,搜索算法的研究具有重要的意义。文章首先将P2P网络的搜索算法进行了分类,并对每类算法的特点进行了分析。然后对最典型的两种P2P网络搜索算法：泛洪算法和DHT算法,进行了分析研究。     

对等网中超级节点的选择算法研究

提出了一种新的选取能力强和主动性高的节点为超级节点的算法,并提出了一种备用超级节点的方法来解决超级节点失效问题,有效维护网络的稳定性,降低了查询时延.     

P2P流媒体点播的缓存机制研究

针对当前P2P缓存系统中存在服务器负载以及启动延迟较大的问题,参考经济学中的价格均衡理论,设计了一种Pcache分段分布式缓存算法,采用分布式一致性算法计算视频分段的供需差和紧迫度,并根据供需差和紧迫度的大小给出相应的缓存替换算法.理论分析和仿真实验表明,该算法可以适当地降低服务器的负载以及启动延迟,能够获得较好的系统...     

一种社会网络搜索免疫优化算法

基于社会网络所表现出的强大的信息搜索和传播能力,提出了一种新颖的免疫优化算法--社会网络搜索免疫优化算法．该算法将优化问题的求解看作是信息的传递过程,利用经典社会网络搜索模型即Kleinberg网络模型的建模方法来构造免疫算法的寻优进化过程．通过网络的结构增长机制,分别由短程连接算子和长程连接算子来引入抗体种群中的新个体．当搜索进行到一定程度时,自适应地调整长程连接搜索概率,避免算法陷入局部极值,能够最终找到目标的最优解．短程连接算子和长程连接算子的引入充分利用了抗体种群的结构信息,加快了种群收敛速度,同时降低了算法陷入局部极值点的概率．通过对复杂函数优化问题的测试、理论分析及实验结果表明,与粒子群算法、克隆选择算法等已有算法相比,新算法可以更好地保持解的多样性,收敛速度快,求解精度高,鲁棒性强．     

基于P2P网络的网构软件自适应性研究

P2P的网络环境具有网络的开放性、动态性和多变性,同时增强了网络的可控性,它提供了一种在大规模异构环境下进行资源共享的有效途径,可以降低网构软件自治和演化的难度.提出了建立在P2P网络拓扑结构上的网构软件模型,模型包括用来描述软件的系统架构、控制集合以及自适应构件库.网构软件的自适应性主要通过控制集合和构件库的共同作用来实现.自适应构件库通过引入构件副本、构件复用形式以及构件副本测试状态等概念来增强网构软件模型的自适应性.在P2P网络中每个Peer的本地都维护着一个本地构件库,而网络构件库是一个逻辑上集中、物理上分布的构件库系统,由分布在P2P网络中的符合构件接口的所有构件副本组成.