【摘要】：針對異構(gòu)環(huán)境的復(fù)雜性和不穩(wěn)定性,提出一種異構(gòu)環(huán)境下的點對點(P2P)流媒體節(jié)點選擇算法。利用模糊認知圖理論研究異構(gòu)環(huán)境下影響節(jié)點性能的多方面因素之間的關(guān)系,計算節(jié)點的綜合服務(wù)能力,并選擇服務(wù)能力強的節(jié)點作為鄰居節(jié)點;為保證鄰居節(jié)點具有較強的實時服務(wù)能力,利用馬爾科夫蒙特卡洛方法進行隨機行走,周期性地更新鄰居節(jié)點列表,采用Metropolis-Hastings算法計算轉(zhuǎn)移矩陣以滿足隨機行走的期望靜止概率分布。研究結(jié)果表明:該算法能在選擇優(yōu)質(zhì)鄰居節(jié)點,提高視頻服務(wù)質(zhì)量的同時,保證節(jié)點的負載均衡,降低系統(tǒng)消耗,顯著提高了系統(tǒng)性能。
[Abstract]:Aiming at the complexity and instability of heterogeneous environment, a peer-to-peer (P2P) streaming media node selection algorithm in heterogeneous environment is proposed. The fuzzy cognitive graph theory is used to study the relationship between various factors that affect the performance of nodes in heterogeneous environment, and the comprehensive service capability of nodes is calculated, and the nodes with strong service ability are selected as neighbor nodes. In order to ensure that neighbor nodes have strong real-time service ability, Markov Monte Carlo method is used to carry out random walk and update neighbor node list periodically. Metropolis-Hastings algorithm is used to calculate the transfer matrix to satisfy the expected static probability distribution of random walk. The research results show that the algorithm can select high quality neighbor nodes, improve the quality of video service, at the same time ensure the load balance of the nodes, reduce the system consumption, and significantly improve the system performance.
【作者單位】： 重慶大學(xué)通信工程學(xué)院;中國科學(xué)院軟件研究所天基綜合信息系統(tǒng)技術(shù)重點實驗室;中國人民解放軍94270部隊;
【基金】：國家科技重大專項(2011ZX03005-004-02) 國家青年科學(xué)基金資助項目(61102076)~~
【分類號】：TP393.02;TN919.8

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本文編號：2394767