P2P网络搜索技术研究

随着P2P网络的广泛应用和对P2P网络深入研究，P2P技术取得了一些阶段性成果。P2P网络搜索由初始中心搜索至分布式广度优先搜索，直至现在的结构化P2P网络的语义搜索，其技术得到了快速发展，性能也得到了提高。基于P2P技术近几年的研究进展，论述了目前P2P系统中常用的一些搜索算法，探讨了P2P搜索技术的发展与方向。     

人工智能在主题搜索策略中的应用

介绍了主题搜索策略,重点对比分析了三种人工智能启发式搜索算法--最好优先、模拟退火和非常快速退火算法作为主题搜索策略的局限性和优越性.阐述了非常快速退火算法在主题搜索策略中的应用,最后通过一个对比试验证明非常快速退火主题搜索算法的优越性.     

基于资源规模的P2P网络搜索机制的研究

针对目前非结构化对等网络搜索算法查询到的资源量少、查询效率不高而且系统开销巨大的缺陷,提出了基于资源规模的搜索机制.将分散在各个节点上的资源索引信息向局部区域内资源规模较大的节点进行聚集,按照索引规模描述参数的扩散方向建立起冗余的资源索引系统.执行搜索动作时,查询命令沿着资源规模最大的一条路径向前传递,并采用回溯和重新选择邻居节点的方法处理失败的查询命令,在有限的搜索生命期内尽量地向前投递查询请求.对比试验证明:该算法能够在较少的步骤内覆盖对等网络的大部分资源信息,同时系统的开销较低.算法具有较高的查询效率,有效地提高了系统的性能.     

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。     

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。     

改进的大数据检索自适应性切换搜索算法

针对搜索引擎搜索索引大小不同时的效率不一致问题,文中在Hadoop分布式计算平台上利用Map-Reduce框架搭建分布式的搜索引擎及查询子系统,生成一种改进的自适应性切换搜索算法,以索引文件实现了高效的检索,索引文件较小时将其直接存入内存,索引文件较大时建立二级索引并读取内存中的索引列表,进行分布式的查询,通过设置足够多的集群的节点数进行测试。测试结果表明:当索引大小达到1 000 MB,搜索时间由原始搜索算法的16.631 s缩短至7.259 s,文中方法对索引文件的搜索效率有显著提高。在索引文件更大的情况下,文中算法的优势也更明显,从而可以为网络论坛、网站以及其他用户提供高效的分布式搜索服务。     

优先度优先搜索算法在输配电网络参数计算中的应用

讨论了“优先度优先搜索”算法。该算法对广度优先搜索算法中使用队列中的结点进行“优化”处理,依据结点的权值构成一个“优先队列”。在ＰＦＳ算法执行过程中,在优先队列中求得所要求的结点,因而可以提高搜索效率。该算法已实际应用中辐射状输配电网络参数计算中。     

GPS信号中P码直接捕获技术的研究

GPS是典型直接序列扩频通信的应用，其采用的伪随机序列之一的P码，更加具有很强的抗干扰和保密性能，实现P码的直接捕获对GPS系统的军事用户及我国未来发展自己的卫星定位系统具有重要意义．针对P码多普勒频移大、周期长的特点，本文探讨了缩短载频搜索范围的方法．在此基础上，对P码序列的搜索算法进行了深入研究，并且结合扩展复制重叠技术和均值法，提出了一种更适合P码搜索的算法．     

混合共生生物搜索算法求解置换流水车间调度问题

为了求解置换流水车间调度问题,提出基于共生生物搜索（SOS）算法与局部搜索策略结合的混合共生生物搜索算法. 采用最大排序值的优先规则,处理离散的搜索空间. 在初始化阶段结合NEH启发式算法以提高初始种群的质量. 在优化过程中引入交换变异来改善种群内的多样性,插入-倒转区增加算法跳出局部最优的能力;采用局部搜索策略提升算法的全局探索能力,有效避免了共生生物搜索算法易早熟、后期搜索效率低、易陷入局部最优等缺陷. 通过3个最常用、最专业的标准测试集Carlier、Rec和Taillard对算法性能进行测试. 与其他多种算法进行比较,验证了提出的混合SOS算法的优越性和稳定性.     

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.     

支持多关键字的P2P搜索技术研究

在结构化的P2P网络中,传统的资源搜索过程大多采用DHT路由算法进行资源的定位和搜索,但这类网络只能支持单一关键字的精确匹配查询。针对这个问题,本文提出混合式的P2P网络模型,并在此基础上实现了支持多关键字搜索的搜索算法。首先为节点和资源关键字分配唯一的标识符,然后对资源关键字标识符进行拆分操作,并将拆分后的标识符存储到相应的节点上。在搜索过程中,只需根据拆分后的标识符查找相应的节点即可。结果表明,采用这种搜索算法的网络不仅能够支持多关键搜索,同时也能实现网络的负载均衡。     

一种改进的P2P文件共享系统研究

在分层的网络结构基础上构建一种改进的文件共享系统模型,针对改进的模型,引入了移动Agent技术并充分结合了蚁群算法的思想,在该模型的基础上具体实现了一个P2P文件共享系统MAPP并对其进行了测试,结果表明,该方法的搜索性能、搜索的准确性和搜索效率等方面与传统的方法相比具有一定的改善和提高。     

P2P网络中相似文本的聚集存储和模糊查询

针对目前各种结构化P2P协议在对资源进行查询时依赖于准确的全局唯一标识符(Global Unique Identifier),无法实现相似资源的模糊查找的问题,提出了一种资源发布和查找策略,实现了相似文本的聚集存储和模糊查询。该策略首先根据文本内容生成具有强鲁棒性的指纹,以该指纹作为文本在P2P网络中发布的基础,实现将相似的文本发布到同一节点或相邻节点,进而实现高效的分布式相似文本查询。该算法构建在分布式哈希表(DHT)路由基础之上,适用于各种以DHT为特征的结构化P2P系统。     

HDNBS： An approach for search in decentralized and unstructured P2P

Decentralized and unstructured peer-to-peer applications such as Gnutella are attractive because they require no centralized directories and no precise control over network topology or data placement. Search algorithm is the major component of the distributed system and its efficiency also does influence the systems performance. However the flooding-based query algorithm used in Gnutella produces huge traffic and does not scale well. Gnutella-like P2P topology has power-law characteristic, so a search algorithm was proposed based on high degree nodes of power-law network, High Degree Nodes-Based Search (HDNBS). Extensive simulation results show that this algorithm performs on power-law networks very well, achieves almost 100% success rates, produces O(logN) messages per query and can locate target file within O(logN) hops.     

基于内容转发模型的P2P流量识别算法

随着P2P技术的发展,单纯地依靠IP加固定端口、应用层特征匹配进行流量识别的方法已不能满足实际需求。本文基于P2P网络结点既下载数据内容又将其进行转发的事实,建立了P2P网络的内容转发模型,并在此基础上设计实现了基于P2P网络内容转发模型的流量识别算法。该算法不依赖于端口号或应用层特征等与特定应用相关的信息,而是充分利用了结点具有内容转发的内在特性,具有较好的扩展性和鲁棒性。同时,理论分析和实验结果表明:本文算法具有较好的识别精度和鲁棒性,对检测P2P流媒体应用及热门资源共享产生的流量更具适应性。     

Peer selecting model based on FCM for wireless distributed P2P files sharing systems

IIn order to improve the performance of wireless distributed peer-to-peer(P2P)files sharing systems,a general system architecture and a novel peer selecting model based on fuzzy cognitive maps(FCM)are proposed in this paper.The new model provides an effective approach on choosing an optimal peer from several resource discovering results for the best file transfer.Compared with the traditional min-hops scheme that uses hops as the only selecting criterion,the proposed model uses FCM to investigate the complex relationships among various relative factors in wireless environments and gives an overall evaluation score on the candidate.It also has strong scalability for being independent of specified P2P resource discovering protocols.Furthermore,a complete implementation is explained in concrete modules.The simulation results show that the proposed model is effective and feasible compared with min-hops scheme,with the success transfer rate increased by at least 20% and transfer time improved as high as 34%.