基于節(jié)點信譽改進Q學習的P2P資源搜索策略
[Abstract]:Aiming at the low efficiency of resource search in peer-to-peer network (peer to peer,P2P), a resource search strategy (search strategies using improved Q-learning based on node reputation,SSQBR) based on node reputation improved Q learning is proposed. On the basis of Q learning model, the strategy introduces reputation mechanism, and in the initial stage of search, it selects the neighbor node with the highest reputation value to forward the query request to solve the problem of low search success rate when the resource information of Q table is insufficient. This strategy speeds up the Q learning process and improves the success rate of resource search. Simulation results show that compared with other search strategies, the improved resource search strategy can effectively reduce the response time of resource search and improve the success rate.
【作者單位】: 重慶郵電大學通信與信息工程學院;
【基金】:國家自然科學基金(61275077,61371096) 重慶市自然科學基金(cstc2013jcyjA40052)~~
【分類號】:TP393.02
【參考文獻】
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【共引文獻】
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本文編號:2225394
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