本文關(guān)鍵詞：基于蟻群算法的非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索研究

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【摘要】：對等網(wǎng)絡(luò)(P2P)技術(shù)有效整合互聯(lián)網(wǎng)的資源,為人們在大規(guī)模信息中獲取目標資源提供了更有效的途徑。其中非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)具有網(wǎng)絡(luò)拓撲簡單,容易維護,支持模糊查詢等優(yōu)點,但由于其拓撲結(jié)構(gòu)簡單、松散,其資源搜索與定位效率一直是研究和關(guān)注的問題。傳統(tǒng)的非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索算法使用泛洪算法(Flooding)來定位資源,但隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴大,這種通過Flooding來定位資源的方法會產(chǎn)生大量的冗余信息,使得網(wǎng)絡(luò)負載加大,導(dǎo)致搜索效率較低。為了解決非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索的效率問題,一種可行的方法是精確的選擇鄰居節(jié)點進行查詢轉(zhuǎn)發(fā),從而減少冗余信息的產(chǎn)生,降低搜索時間,最終提高搜索算法效率。蟻群算法起源于對螞蟻覓食行為的觀察,是一種模擬進化算法,它具有正反饋機制,這種機制可以使算法精確的選擇鄰居節(jié)點進行查詢轉(zhuǎn)發(fā),提高搜索效率。論文在對傳統(tǒng)蟻群算法解決非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索問題研究的基礎(chǔ)上,給出了一種基于改進蟻群算法的非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索算法。傳統(tǒng)的蟻群算法只有一種信息素指導(dǎo)查詢轉(zhuǎn)發(fā),沒有考慮節(jié)點之間的聯(lián)系,并且在搜索后期,由于信息素的累積,算法只會對局部網(wǎng)絡(luò)資源進行搜索,使搜索過早陷入停滯狀態(tài)。針對以上問題,論文對傳統(tǒng)的蟻群算法進行了以下兩點改進：(1)設(shè)置了節(jié)點興趣信息素。在傳統(tǒng)蟻群算法的關(guān)鍵字信息素的基礎(chǔ)上,引入了節(jié)點興趣信息素。關(guān)鍵字信息素反映了節(jié)點對于某一關(guān)鍵字的歷史搜索行為；節(jié)點興趣信息素反映了節(jié)點之間的通信頻率和節(jié)點擁有資源的相似性。用這兩種信息素指導(dǎo)查詢轉(zhuǎn)發(fā),考慮了節(jié)點之間的聯(lián)系,同時通過這種正反饋機制,能夠精確的選擇鄰居節(jié)點進行查詢轉(zhuǎn)發(fā),減少冗余信息的產(chǎn)生。(2)加入了偽隨機比例規(guī)則,平衡了螞蟻在利用已有歷史信息和探索新的網(wǎng)絡(luò)資源之間的關(guān)系,從而避免了算法陷入只對局部進行搜索,過早陷入停滯狀態(tài)的困境。論文利用PeerSim網(wǎng)絡(luò)仿真模擬器對該算法進行仿真實驗,并且把該算法與傳統(tǒng)的非結(jié)構(gòu)化P2P資源搜索算法——泛洪算法和隨機漫步算法進行對比,實驗結(jié)果表明該算法提高了搜索成功率,并且在搜索效果相同的情況下,減少了冗余信息包在網(wǎng)絡(luò)中的傳播。
【關(guān)鍵詞】：非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò) 蟻群算法 信息素 資源搜
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TP393.02
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 論文主要工作15-16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-17
• 2 P2P相關(guān)技術(shù)介紹17-32
• 2.1 P2P概述17-19
• 2.1.1 P2P的定義17-18
• 2.1.2 P2P的特點18-19
• 2.2 P2P網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)19-25
• 2.2.1 集中式拓撲19-21
• 2.2.2 全分布式結(jié)構(gòu)化拓撲21-23
• 2.2.3 全分布式非結(jié)構(gòu)化拓撲23-24
• 2.2.4 混合式拓撲24-25
• 2.3 P2P網(wǎng)絡(luò)搜索技術(shù)25-31
• 2.3.1 結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)搜索算法26-28
• 2.3.2 非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)搜索算法28-29
• 2.3.3 P2P網(wǎng)絡(luò)搜索算法評價標準29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 3 蟻群算法相關(guān)研究32-40
• 3.1 蟻群算法概述32-36
• 3.1.1 蟻群算法原理32-33
• 3.1.2 蟻群算法解決TSP問題33-35
• 3.1.3 蟻群算法的優(yōu)缺點35-36
• 3.2 蟻群算法的改進算法介紹36-39
• 3.2.1 精英策略的蟻群算法(EAS)36
• 3.2.2 基于排列的蟻群算法(AS_(rank))36-37
• 3.2.3 最大-最小蟻群算法(MMAS)37-38
• 3.2.4 蟻群系統(tǒng)(ACS)38-39
• 3.3 本章小結(jié)39-40
• 4 基于改進蟻群算法的非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索研究40-56
• 4.1 蟻群算法解決非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索問題描述40-41
• 4.2 改進算法的設(shè)計41-44
• 4.2.1 改進算法的設(shè)計思想42
• 4.2.2 改進算法的設(shè)計目標42-43
• 4.2.3 信息素的設(shè)置和偽隨機比例規(guī)則的引入43-44
• 4.3 改進算法的描述44-51
• 4.3.1 本地資源搜索算法描述46-48
• 4.3.2 網(wǎng)絡(luò)資源搜索算法描述48-51
• 4.4 改進算法的實現(xiàn)51-55
• 4.4.1 改進算法功能模塊設(shè)計51-52
• 4.4.2 改進算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計52-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 5 算法仿真與分析56-63
• 5.1 仿真工具PeerSim56-58
• 5.2 仿真步驟與參數(shù)配置58-59
• 5.3 實驗結(jié)果與分析59-62
• 5.3.1 算法評價59
• 5.3.2 實驗結(jié)果與分析59-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 6 總結(jié)與展望63-64
• 參考文獻64-66
• 作者簡歷66-68
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集68

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1 祝世京;陳s，

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