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本文提出了一种分层应用层多播的数据可靠传输算法.算法主要包括差错控制、应用层缓冲区设置并且结合了SNAP分层数据命名.其中,差错控制采用基于NAK的分层局部恢复的方法;而应用层缓冲区的设置不仅解决了NAK方式下缓冲区容量的问题,还缓解了节点的接收速率大于发送速率时带来的吞吐率降低现象.最后,本文使用OPNET对算法进行了模拟
拟,并给出了该算法与其他方法的性能比较分析. 相似文献
拟,并给出了该算法与其他方法的性能比较分析. 相似文献
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一种P2P MMOG兴趣域内多播节点加入算法 总被引:2,自引:1,他引:2
在基于Pastry的Scribe多播模型上增加了度约束条件,并提出了相应的异构网络应用层的多播加入算法,最后给出了减少非-DHT连接数目的方法.实验结果表明该算法在减少非-DHT连接数量和降低树的加权半径方面相对于其它相关算法有了较大的改进. 相似文献
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在对等网环境中为增强数据的可靠性与访问效率,需要将数据副本进行有效的散布。应用博彝论原理研究副本散布问题是一种有效的新方法。分析了当前使用博弈论方法研究所存在的问题,提出副本散布问题的基本博彝模型,首次证明了多对象且节点容量有限情况下纯策略纳什均衡的存在性,较以前的研究成果更具有实用价值,且是今后进一步研究的基础。 相似文献
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提出一种基于对等网的流媒体数据分配算法(DA2SMp2p),可根据网络环境的变化动态调整数据分配,在提供节点中途失效时,可以比MBDAp2p算法、OTSp2p算法和Algorithm_1算法保持更好的流媒体连续性,提供节点没有失效时,所取得的段缓冲延迟与MBDAp2p算法相同,比OTSp2p算法和Algorithm_1算法小。DA2SMp2p算法、MBDAp2p算法和OTSp2p算法保持连续播放的最小缓冲延迟相同,都比Algorithm_1算法小。 相似文献
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针对对等网(P2P)系统中的应用层组播(ALM)流量优化问题,设计了一个基于软件定义网络(SDN)的实时流调度系统。首先使用网络测量技术获取网络的流量矩阵,然后将它抽象成一张带权重的网络状态图提供给终端优先组播树(TFST)生成算法。TFST生成算法分两阶段进行:第一阶段计算组播树时通过修改终端节点的距离为0来巧妙地引导生成算法优先考虑终端节点;第二阶段是根据设定的权衡因子对分支节点数量进行调整,这样计算出的组播树能同时兼顾流量代价和实施代价。最后为避免组播树部署到网络中时频繁的流表更新带来的网络性能下降问题,还设计了一个基于循环神经网络的模块来根据网络性能自动调整更新周期。仿真结果表明采用了ALM实时流调度系统的网络拥塞指标与原始网络相比下降了47%,在中等负载情况下,利用神经网络模块自动调整更新周期方式与立即更新和固定5 s间隔更新方式相比,拥塞指标的均值分别降低了17.6%和25%,在将机器学习引入SDN实现智能化网络方面具有较大的应用价值。 相似文献
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一种基于P2P技术的网络多媒体传输的调度算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
方小铁 《自动化技术与应用》2008,27(7):49-51
本文分析了P2P网络模型的优缺点,介绍了基于DONet模型的P2P流媒体传输系统的广播协议(PMCC),根据该协议提出了一种最少优先的动态数据量请求调度算法,并通过在Matlab下的程序仿真测试,证明应用该算法可以实现基于P2P技术的流媒体传输系统的优化。 相似文献
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P2P系统中基于副本链的一致性维护算法 总被引:3,自引:1,他引:2
提出一种无结构纯P2P的副本一致性维护算法。利用副本节点发起的第一次更新消息在P2P网络中的广播,由其他收到消息的副本节点给出响应,构建副本链。副本链建立后,更新消息在副本节点间进行传播,不再在网络中洪泛。副本链的维护通过记录首次发起更新的副本节点IP地址完成。仿真试验证明该算法是简单有效的。 相似文献
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在研究P2P技术的基础上,提出了基于P2P技术的校园网络课堂教学系统的通信模型.该模型采用IP层组播和P2P通信建立教师与学生,学生与学生之间的点到点视、音频和文本信息的实时通信交互,发挥了网络节点资源,增强了课堂教学双方交互的实时性,达到现场教学的效果. 相似文献
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P2P网络的应用层共享树多播方案研究 总被引:3,自引:1,他引:2
研究P2P网络的应用层多播中共享树建立的机制,提出在P2P网络的应用层共享树多播方案中,应当将DHT查找发现根的机制与传统的建树制结合起来,并结合Scribe系统给出了解决方案。 相似文献
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本文针对流媒体Cloud-P2P存储模式中的副本选择,提出一种基于蚁群算法的改进算法(replica selection algorithm in Cloud-P2P based on ant colony algorithm,C2P2RSA2),建立副本选择度量标准(副本节点的网络带宽、网络延时等)与蚁群信息素的映射,定义了副本信息素概率,最后得到一组副本资源的最优解.实验表明,与PARSA算法(Pheromone-base Ant colony Replica adaptive Selection Algorithm in cloud storage)和最佳副本选择算法比较,在平均访问时间增加2%–5%的情况下,本文的算法对云副本节点的负载率减少15%–25%. 相似文献
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