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蚁群算法在P2P搜索中的应用研究

作　者: 郭玉龙
导　师: 吴晓军
学　校: 陕西师范大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 对等网搜索蚁群算法信息素模拟与仿真
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 42次
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内容摘要

传统的计算机网络应用多采用C/S(客户机/服务器)模型,在这种模型中服务器居于整个网络的中心地位,是整个网络的资源和服务提供者。这种模型在计算机网络出现的早期阶段运行良好,但随着近几年用户数量的急剧增长和网络规模的不断扩大,其固有的缺陷也表现出来,服务器无法满足客户对计算能力和带宽的要求,在这种情况下,P2P网络出现了。在P2P网络中,所以节点的地位和功能是平等的,不再有客户机和服务器的区别,节点自组织在一起,具有较强的可扩展性、容错性,可以适应大规模的网络,研究P2P网络的相关理论具有重要的应用价值。本论文介绍了P2P网络的产生背景,对目前常见的P2P网络应用模型做了概括和总结,对无结构P2P网络的拓扑结构以及搜索机制做于详细分析。对蚁群算法的基本原理和应用模型进行简要概括,对蚁群算法的特点进行了概括和总结。将基本蚁群算法应用到了非结构化P2P网络的搜索机制中。为了提高蚁群算法在P2P网络中的实用性,针对P2P网络相对蚁群的不同之处,借鉴多态蚁群算法的思想,将多态蚁群算法应用到了P2P网络中以提高搜索效率。为了尽可能减少消息转发的盲目性,针对搜索进行一段时间后网络中发起的对新的文件请求,引入合成信息素的概念,以减少搜索初始阶段消息转发的盲目性。分析了P2P网络模拟器的必要性和意义,对P2P网络模拟器的设计原则进行了简要的分析和总结。设计了一个简单的模拟器模型,并用C++语言采用而向对象的设计思想进行实现。在实现的模拟器框架基础之上,对论文中提到的无结构P2P网络中的洪泛算法、蚁群算法、引入合成信息素后的蚁群算法进行模拟,并对实验数据进行分析。结果表明所提出的算法是有效的,可有效提高P2P网络的性能。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第1章绪论  7-13
  1.1 研究背景与意义  7-8
  1.2 研究现状  8-10
  1.3 研究内容  10
  1.4 论文框架  10-13
第2章相关研究  13-27
  2.1 P2P网络简介  13-14
  2.2 P2P网络模型  14-18
    2.2.1 混合模型  15-16
    2.2.2 非结构化模型  16-17
    2.2.3 结构化模型  17-18
  2.3 无结构P2P网络搜索机制  18-20
  2.4 蚁群算法基本原理  20-25
    2.4.1 蚂蚁的群体生活特性  20-22
    2.4.2 蚁群算法的基本模型  22-24
    2.4.3 蚁群算法的特点  24-25
  2.5 本章小结  25-27
第3章蚁群算法在P2P搜索中的应用  27-43
  3.1 P2P网络与蚁群的特点  27-28
  3.2 GUNTELLA协议概述  28-32
    3.2.1 Guntella消息定义  28-29
    3.2.2 节点加入与洪泛机制  29-31
    3.2.3 Guntella网络的特点  31-32
  3.3 蚁群算法在P2P搜索中的应用模型  32-34
    3.3.1 主要数据结构  32-33
    3.3.2 消息路由过程  33-34
  3.4 多态蚁群算法在P2P搜索中的应用  34-39
    3.4.1 多态蚁群算法概述  34
    3.4.2 主要数据结构  34-36
    3.4.3 消息路由过程  36-38
    3.4.4 信息素的更新与维护  38-39
  3.5 合成信息素及其提取策略  39-41
  3.6 性能分析  41-42
  3.7 本章小结  42-43
第4章模拟与仿真  43-51
  4.1 模拟与仿真概述  43
  4.2 P2P网络模拟  43-47
    4.2.1 P2P网络模拟的意义  43-44
    4.2.2 P2P网络模拟器的设计原则  44
    4.2.3 模拟系统模型  44-45
    4.2.4 模拟系统实现  45-47
  4.3 实验及数据分析  47-49
  4.4 本章小结  49-51
第5章总结与展望  51-53
  5.1 总结  51-52
  5.2 展望  52-53
参考文献  53-57
致谢  57-59
攻读硕士学位期间科研成果  59

蚁群算法在P2P搜索中的应用研究

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