基于P2P结构的无线网格资源发现机制

针对无线网络的特殊环境,提出了一种基于P2P结构的无线网格资源发现机制,该机制结合了分布式与集中式网格资源发现的优点,引入了超级节点的概念,通过超级节点管理域内用户,将资源信息存放在超级节点中,避免了中央节点聚合目录的更新.并在此机制基础上给出了一个无线网格信息服务架构,满足了无线网格资源发现的分散性和可扩展性的特点.理论分析和实验证明能够提高无线网格资源发现效率.     

基于分层结构和树型覆盖网络的网格资源发现模型

针对现有网格资源发现方法的不足,提出了一种基于分层结构和树型覆盖网络的网格资源发现模型.该模型将网格从逻辑上分成上下两层:下层由拥有各种网格资源和服务的网格资源节点组成;上层为网格信息节点组成的可靠分布树型覆盖网络,负责信息节点的组织、管理和资源定位.该模型以分层的方法来改进大规模分布网格环境资源发现的可扩展性,以可靠的树型覆盖网络来提高资源发现的效率,以并行方式来实现快速资源定位,以完全分布的方式组织信息节点来解决资源信息更新和维护问题.实验结果验证了所提出模型的有效性.     

网格环境下基于局部性原理的资源发现方法

在现有网格资源发现方法基础上,提出了一种分层网格资源发现模型,用户的查找请求先在底层虚拟组织内进行,若不能满足再转发到由超级节点组成的上层社区层.局部性原理的引入,降低了用户节点对超级节点的查询次数,基于类别的虚拟社区划分,使得对资源请求的查找限定在所属虚拟社区内进行,从而可缩小搜索空间,提高资源的发现速度.     

基于最小代价函数的网格资源发现算法

在P2P网格环境下,针对分层次网格资源发现机制过分依赖资源路由节点的弱点,提出了一种基于最小代价函数的网格资源发现算法.算法引入最小代价函数作为资源路由节点的选择标准,采用欧式坐标空间映射方法将网格资源和资源请求映射到了同一个欧式空间中进行资源发现.实验表明,算法代价低、响应快,能获得更好的查找成功率.基于最小代价函数的网格资源发现算法支持多种查询,具有良好的用户满意度和资源搜索性能.     

Gnutella环境下基于兴趣和信任的资源发现算法

在Gnutella系统中融入兴趣和信任,构建超级节点叠加网络时考虑信任和兴趣的因素,提出一种基于兴趣和信任的资源发现算法,减少资源定位的跳数和系统的网络负载,一定程度上解决恶意节点提供虚假欺诈服务问题,提高系统可用性和服务质量.仿真表明,该算法有效地抑制了欺骗,降低了网络的消息负载,提高了算法的搜索效率.     

网格计算环境中的资源管理研究

现有的资源管理模型往往无法同时满足网格计算的动态性、可伸缩性和适应性需求.针对这个问题,提出了一种融合了Web计算技术、正统的网格计算技术和对等计算技术的资源管理模型.它将整个网格计算环境分为两级,在各个管理域内部可采用不同的管理策略和体系结构,体现了对遗留系统的适应性支持;各管理域之间的组织则采用对等计算模式,从而可适应网格计算环境的动态性和可伸缩性.在该模型中,标准化的互操作性通过万维网服务提供,以克服资源的异质性;动态资源部署采用基于XML的数据模型来描述资源信息,并通过软状态机制来解决分布式垃圾收集问题;动态资源发现克服了LDAP和关系性数据模型的限制,具有高度的灵活性和可扩展性.     

基于Pi-演算的集成P2P模式的网格形式化建模

为了改进传统网格的可扩展性和动态性,提出了一种集成P2P模式的网格资源管理模型,该模型融合了网格计算和对等计算的优点.基于该模型,文中分析了一种集成P2P模式的网格体系结构,并利用Pi-演算可用于对并发和动态变化的系统进行建模的特性,对该体系结构进行描述和建模,分析了有关性能,验证了模型的有效性.结果表明,基于Pi-演算的集成P2P模式的网格形式化系统能够有效地满足网格节点的服务需求.     

一种基于分层P2P结构的教育资源网格检索模型

基于教育资源网格,讨论了网格的组织结构问题。针对教育资源网格基于层次扩充树结构,提出了一种基于分层P2P结构的教育资源网格分布式检索模型(DRM-HP2P),该模型使用Web Services技术为资源节点的本地检索进行了封装,使用P2P方式进行域内检索,并通过该域内的管理节点向其它管理域转发检索请求,启动多个域内检索,最后将检索结果合并后返回。应用表明,该模型有较高的效率。     

网格资源发现机制研究与设计

结合网格的发展需求，在现有网格资源发现研究的基础上，设计了基于P2P的分层分布式网格资源发现模型，并对Chord资源发现算法提出了改进方法．该模型可实现基于属性的动态分布式查找，扩展性好，并在一定程度上提高了资源搜索效率．     

基于遗传算法的P2P资源发现算法

文中首先分析了P2P网络中资源发现的需求和目前资源发现算法的不足,接着改进了基于超级节点的P2P分组模型,并在此基础上结合遗传算法的思想提出了一种新的资源发现算法.算法综合考虑了节点的信誉、节点的负载以及网络的通信量和延迟等,具有一定的优越性.     

基于DHT的P2P网络资源定位模型研究

目的分析和讨论目前流行的P2P网络模型,探讨基于DHT(Distributed Hash Table)的资源定位方法,提出一种改进的kademlia模型。方法将虚拟节点引入结构化P2P系统,对P2P网络节点进行筛选以提高网络运行效率,使之能自适应地进行网络规模调整,在拓扑形成时充分利用网络访问的区域性和物理网络中节点的邻近特性降低访问延迟和路由长度。结果模拟测试表明模型在路由选择和访问延迟方面的表现均优于原Kademlia算法。结论改进后的模型继承了DHT和Kademlia的优点,有助于改善P2P网络的可扩展性和可管理性,优化路由,减少网络开销,从而提高网络资源的利用率,适合面向Internet规模的文件共享、协同工作等P2P应用。     

基于语义的对等网络检索机制

 Content based full text search is a challenging problem in Peer to Peer (P2P) systems. A distributed P2P overlay network that supports semantic based content searches, called S-Peer, is proposed. Peers in this overlay are grouped based on the semantics of their data, and self organized as a semantic overlay network. To reduce overheads incurred by peer joining and leaving in a high dimensional overlay network, peers are constructed as a one dimensional semantic space that facilitates efficient routing. The results show the effectiveness, efficiency and scalability of the proposed system.     

WPANT:应用于移动对等网络的轻量级层次蚁群路由算法

针对移动对等网络中存在的节点移动、拓扑多变、资源受限和可扩展性差等问题,提出了一种基于轻量级层次结构的蚁群路由算法.该算法通过选取活动路由上的节点将网络划分成轻量级的层次结构,在此结构上运行蚁群路由算法.轻量级的层次结构提高了蚁群算法中信息素更新机制的效率,同时,蚁群路由算法的自组织和流量均衡等特性增强了轻量级层次结构...     

觉察上下文应用的开放式支撑环境的研究

设计和实现了普适计算中觉察上下文应用的开放式支撑环境———OCAenv.提出并探索了一系列的相关关键技术:觉察上下文功能层次模型、主体-类型模型、上下文服务统一模型、动态绑定机制、交易器联邦路由机制;设计了一个基于中间件的觉察上下文支撑环境OCAenv,包括pvcwCORBA、上下文服务、发现服务和动态绑定层.在以上工作的基础上,开发了一个觉察上下文应用WiW2,检验了原型OCAenv的各项特征.通过演示系统WiW2证明了本方案的实用性和开放性.     

一种基于RP(k)的资源感知模型研究

设计了一种以RP(k)为骨干拓扑结构、以Cluster为资源节点簇的文件资源网格RP(k)C Grid。提出了查询登记机制,以提高簇头节点资源发现能力。以及基于目录广告的资源感知模型,使得查询不用或少量泛洪即可找到所需资源的信息。实验证明RP(k)C Grid具有良好的可扩展性和资源发现效率。     

一种用于在Peer-to-Peer系统中自动形成社区的元数据

Peer-to-Peer(P2P)系统为文件共享提供了一个较为理想的平台.然而,由于缺乏中央的控制机制,使得全局信息难以获得,这给在该环境下进行信息检索带来了很大的困难.基于社区的信息检索方式可以帮助用户在社区中找到更有价值的信息,同时降低因为查询而带来的各种资源消耗.文中提出了用带权值的关键词列表(WeightedTermList,WTL)来作为自动形成P2P社区的元数据.实验结果证实了用WTL来判断节点(Peer)的相似性是非常有效的.通过对实验数据的分析,得到两个重要的结论.     

一种用于网格资源发现的P2P模型

研究了网格中的资源发现问题.基于P2P系统思想,利用P2P的动态性、可伸缩等优点解决了网格中的资源发现通常受网格架构限制的问题.具体实现步骤是在现有网格之上给出了一个P2P虚拟层,据此提出了网格内部的以PC LAN为代表的新资源的组织与发现模型;同时,对不同的网格间之间的资源发现进行了相应的探讨.研究表明,模型具有结构简单、层次清晰、动态、扩展性好、易于管理等特性.     

基于兴趣域中心节点的P2P网络拓扑

资源搜索是P2P应用所面临的最核心问题之一,相关的非结构化P2P系统主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制。通过对分布非结构化的搜索算法以及对现有改进算法的研究,参考网络中的小世界性给出了一种基于兴趣域中心节点的P2P网络拓扑结构。该算法使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。     

一种新的基于移动代理的P2P模型及资源定位算法研究

如何在P2P网络中进行资源的搜索定位是相关研究中最为关键的问题。但是目前的资源定位方法都存在不同的问题，尤其表现在占用过多的网络带宽、资源定位时延过长，peer节点的随意加入离开导致资源定位的稳定性不高等。针对上述问题，提出了一种基于移动代理的两层P2P模型。在该模型下，首先设计了一个确定Query Agent数量及路线的算法；然后将这些Query Agent派发出去，再根据资源定位算法进行资源定位。最后，对算法进行了性能分析。分析表明，算法在资源定位效率、带宽节约、鲁棒性等方面均优于一般的资源定位算法。