本文關(guān)鍵詞： 擁塞控制 負(fù)載均衡 節(jié)點選擇 Q-學(xué)習(xí) 非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò) VOD　出處：《江蘇大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：視頻點播(Video On Demand)是一種交互式視頻播放與傳輸系統(tǒng),可以滿足用戶根據(jù)自身需求任意觀看視頻節(jié)目。將P2P技術(shù)與視頻點播技術(shù)相融合,可以充分利用節(jié)點的計算和存儲能力來減輕服務(wù)器的壓力。但也存在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載失衡以及節(jié)點選擇失效等問題導(dǎo)致視頻緩沖等待時間過長,從而引發(fā)的用戶體驗不佳。因此研究網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡策略以及節(jié)點選擇方法可以有效地減少用戶視頻點播中的緩沖等待時間,保證了視頻播放的流暢性。為此本文的主要工作如下:1.介紹了相關(guān)理論及技術(shù)。首先介紹了P2P技術(shù)的概念與分類,并將P2P模式與C/S模式作比較,講解了P2P網(wǎng)絡(luò)模型分類以及各類型的特點。其次介紹了負(fù)載均衡技術(shù)的概念及分類,同時講解了常用的負(fù)載均衡方法。2.提出了基于擁塞控制的非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)的路由負(fù)載均衡策略。為解決P2P網(wǎng)絡(luò)節(jié)點擁塞導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)負(fù)載失衡的問題,本文提出了一種新的基于擁塞控制的路由查詢方法來實現(xiàn)動態(tài)網(wǎng)絡(luò)下的資源查詢。該策略分為兩部分實現(xiàn):一是采用資源分組和節(jié)點重連策略,將擁有相同資源的節(jié)點分到同一資源組內(nèi),使網(wǎng)絡(luò)中組內(nèi)節(jié)點資源定位更迅速且不同資源組間的查詢得到了均衡;二是在路由負(fù)載均衡中采用一般運用于狀態(tài)學(xué)習(xí)的協(xié)同Q-學(xué)習(xí)方法,使得同一組節(jié)點上的資源查詢被有目的地引導(dǎo)以避開那些組內(nèi)擁塞的節(jié)點,從而最終實現(xiàn)資源組內(nèi)節(jié)點之間的查詢均衡。實驗結(jié)果表明本文所提策略使得資源組間與組內(nèi)的查詢轉(zhuǎn)發(fā)有效地避開擁塞節(jié)點從而使得網(wǎng)絡(luò)負(fù)載得到了均衡。3.提出了基于線性規(guī)劃和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的P2P視頻點播節(jié)點最優(yōu)選擇策略。針對P2P視頻點播系統(tǒng)中如何選擇節(jié)點以充分利用P2P網(wǎng)絡(luò)資源、減少服務(wù)器帶寬消耗,本文提出了基于線性規(guī)劃和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的P2P視頻點播節(jié)點最優(yōu)選擇策略。該策略分為兩層來實現(xiàn):第一層節(jié)點選擇策略中服務(wù)器利用定期從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點采集的全局信息進(jìn)行線性規(guī)劃,從而引導(dǎo)節(jié)點選擇過程;第二層節(jié)點選擇策略采用協(xié)同Q-學(xué)習(xí)方法,考慮鄰居節(jié)點的本地信息如剩余上行帶寬、資源的個數(shù)以及擁塞狀態(tài)等,在完全分布式環(huán)境下尋找能擁有資源且能提供剩余帶寬的節(jié)點。實驗結(jié)果表明本文所提策略能夠有效地選擇合適資源節(jié)點集提供資源,同時有效地降低服務(wù)器帶寬消耗、減少服務(wù)器計算量。
[Abstract]:VOD Video on demand (VOD) is an interactive video playback and transmission system, which can meet the needs of users to watch video programs. It can make full use of the computing and storage capacity of the node to reduce the pressure of the server, but there are also some problems such as network load imbalance and node selection failure, which lead to the long waiting time of video buffering. Therefore, the research of network load balancing strategy and node selection method can effectively reduce the buffer waiting time in VOD. The main work of this paper is as follows: 1. The related theories and technologies are introduced. Firstly, the concept and classification of P2P technology are introduced, and the comparison between P2P mode and C / S mode is made. The classification of P2P network model and the characteristics of each type are explained. Secondly, the concept and classification of load balancing technology are introduced. In order to solve the problem of network load imbalance caused by congestion in P2P network, the routing load balancing strategy of unstructured P2P network based on congestion control is proposed. In this paper, a new routing query method based on congestion control is proposed to realize resource query in dynamic network. The strategy is divided into two parts: one is resource grouping and node reconnection strategy. The nodes with the same resource are divided into the same resource group, so that the node resource location in the network is faster and the query among different resource groups is balanced. Secondly, in routing load balancing, cooperative Q- learning method, which is generally applied to state learning, is used to guide resource queries on the same group of nodes purposefully to avoid the congested nodes in the group. The experimental results show that the strategy proposed in this paper can effectively avoid the congestion nodes and make the network load balanced. 3. Based on linear programming and reinforcement learning, the optimal selection strategy of P2P VOD nodes is proposed, aiming at how to select nodes in P2P VOD systems to make full use of P2P network resources. Reduce server bandwidth consumption, In this paper, a P2P VOD node selection strategy based on linear programming and reinforcement learning is proposed. The strategy is implemented in two layers: in the first layer, the server utilizes the global information collected periodically from the network node. Linear programming, In order to guide the node selection process, the second layer node selection strategy adopts cooperative Q-learning method, considering the local information of neighbor nodes, such as the remaining uplink bandwidth, the number of resources and the congestion state, etc. The experimental results show that the proposed strategy can effectively select the appropriate resource node set to provide resources and reduce the bandwidth consumption of the server effectively. Reduce server computation.
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN948.64

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本文編號：1505111