發(fā)布時間：2017-06-30 21:12

  本文關鍵詞：P2P流媒體視頻分發(fā)合作節(jié)點選擇模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：P2P流媒體技術是目前互聯(lián)網(wǎng)應用研究的熱點之一,合作節(jié)點選擇作為P2P流媒體技術中的一個關鍵性問題得到了廣泛關注。目前絕大部分P2P相關的應用,如QQLive、PPstream等都是在用戶節(jié)點愿意共享資源的前提下,但這一前提忽略了節(jié)點的自私性這一基本特性,即節(jié)點僅考慮的是自身利益。根據(jù)有關P2P網(wǎng)絡的研究可以看出,自私性是P2P節(jié)點最重要的基本特性,節(jié)點的自私行為會對P2P流媒體網(wǎng)絡的應用產(chǎn)生嚴重影響,如節(jié)點不合作行為、節(jié)點間資源分配不公等問題。而這些問題都嚴重影響P2P流媒體分發(fā)系統(tǒng)的分發(fā)效率與服務質量。在此背景下,本文利用經(jīng)濟學中的拍賣理論和Stackelberg博弈,結合P2P流媒體視頻分發(fā)系統(tǒng)的特點,提出了解決問題的方法。首先針對選取節(jié)點異構性問題,提出了一種合作節(jié)點選擇算法——基于雙指標的超級節(jié)點選擇算法(DSN)。DSN是一種多目標選擇算法,算法根據(jù)節(jié)點的性能指標和信譽指標選取最優(yōu)節(jié)點作為超級節(jié)點(合作節(jié)點)。超級節(jié)點在服務方引導下能提高分發(fā)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴展性。通過數(shù)值仿真實驗驗證了DSN算法的有效性。其次針對節(jié)點的自私性行為問題,提出了一種基于Stackelberg博弈的資源拍賣算法(SGRA),SGRA算法能有效促進超級節(jié)點與服務方合作,并且在服務方的引導下向用戶提供視頻服務,通過這種方式提高了分發(fā)系統(tǒng)的彈性服務能力。由理論分析,得出P2P節(jié)點與合作方的收益都能達到最大值并能夠達到納什均衡,即P2P節(jié)點采用拍賣策略能夠提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。通過仿真實驗驗證了資源拍賣算法的有效性。最后,說明了DSN和SGRA在P2P流媒體視頻分發(fā)模型中的應用。
【關鍵詞】：P2P 流媒體 信譽 超級節(jié)點 博弈論 拍賣 合作節(jié)點選擇
【學位授予單位】：貴州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.02
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 前言8-13
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 論文研究內容和組織結構11-13
• 1.3.1 研究內容11
• 1.3.2 組織結構11-13
• 第二章 P2P流媒體概述13-24
• 2.1 引言13
• 2.2 流媒體13-15
• 2.2.1 流媒體的概念13-14
• 2.2.2 流媒體技術原理14-15
• 2.3 P2P技術15-20
• 2.3.1 P2P網(wǎng)絡定義15-16
• 2.3.2 P2P網(wǎng)絡特點16-18
• 2.3.3 P2P網(wǎng)絡分類18-19
• 2.3.4 P2P網(wǎng)絡主要應用19-20
• 2.4 P2P流媒體技術20-23
• 2.4.1 P2P流媒體技術概念20
• 2.4.2 P2P流媒體技術的應用20-21
• 2.4.3 P2P流媒體系統(tǒng)關鍵技術21-22
• 2.4.4 P2P流媒體市場22-23
• 2.5 本章小結23-24
• 第三章 基于雙指標的超級節(jié)點選擇算法24-34
• 3.1 引言24
• 3.2 相關研究進展24-26
• 3.3 高性能和高信譽的節(jié)點選擇算法26-30
• 3.3.1 高性能節(jié)點選取26-28
• 3.3.2 高信譽節(jié)點選取28-29
• 3.3.3 基于雙指標的超級節(jié)點選擇算法29-30
• 3.4 仿真實驗30-33
• 3.5 本章小結33-34
• 第四章 基于Stackelberg博弈的資源拍賣算法34-48
• 4.1 引言34-35
• 4.2 相關知識35-37
• 4.2.1 博弈的定義35
• 4.2.2 博弈的基本要素35-36
• 4.2.3 博弈的分類36
• 4.2.4 Stacke lberg博弈36-37
• 4.3 基于Stackelberg博弈的問題建模37-42
• 4.3.1 P2P流媒體網(wǎng)絡Stackelberg博弈的基本思想37-38
• 4.3.2 問題分析及建模38-40
• 4.3.3 買方節(jié)點的納什均衡點40
• 4.3.4 Stacke lberg博弈問題求解40-42
• 4.4 算法設計42-43
• 4.5 仿真實驗43-46
• 4.6 本章小結46-48
• 第五章 P2P流媒體分發(fā)模型48-53
• 5.1 引言48
• 5.2 模型模塊架構48-50
• 5.3 模型運行流程50-52
• 5.3.1 模型運行流程50-51
• 5.3.2 模型提供彈性服務的工作過程51-52
• 5.4 本章小結52-53
• 第六章 總結與展望53-55
• 6.1 全文總結53-54
• 6.2 展望54-55
• 參考文獻55-57
• 致謝57-58

  本文關鍵詞：P2P流媒體視頻分發(fā)合作節(jié)點選擇模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：503503