基于移动Multi-Agent的P2P网络中资源搜索技术的研究

资源搜索是P2P网络中的关键技术.针对目前已有的资源搜索方法存在占用网络带宽过多、搜索时延过长,以及由于Peer节点的动态加入和离开导致资源搜索的不稳定性等缺点,在具有超级节点架构P2P网络模型的基础上提出了一种改进的基于移动Multi-agent的资源搜索方法.该方法通过移动Multi-agent间的协作来完成资源搜索任务.最后,通过实验验证了该方法是可行和有效的.     

P2P中基于蚁群算法的智能搜索研究

P2P是完全分布式网络，资源搜索是P2P网络中的关键问题。P2P网络中资源搜索有多种机制，传统的有洪泛机制，分布式哈西表和中心索引机制。本文对基于仿生学的蚁群算法在P2P网络资源搜索中的应用进行研究。     

基于胖树的启发式P2P资源搜索算法研究

针对非结构化的P2P资源搜索应用需求,提出了基于胖树的启发式P2P资源搜索算法.通过构建基于胖树的P2P资源网络结构,高效率地对P2P上的各种资源进行管理.采用基于启发式的搜索策略利用每次资源搜索的反馈结果,对搜索路径进行调整.测试表明,P2P资源搜索算法相对于传统的Chord算法在搜索跳数减少约60％,对网络资源搜索平均延时缩短50％.     

基于查询代理和广义蚁群算法的P2P资源搜索

随着Intranet迅速发展,私有网络中包含了大量的资源,如何将P2P网络延伸到私有网络中,并对其中的资源进行整合具有重要的研究价值。在分析现有P2P网络资源搜索方法的基础上,提出了一种基于查询代理和广义蚁群算法的资源搜索模型。即在私有网络内部使用查询代理完成资源的查找,在公有网络中使用广义蚁群算法进行资源搜索,并对广义蚁群优化算法进行改进,将节点可信度融入到算法优化条件中。实验表明:该算法能够提高搜索效率和命中率,能够有效地孤立网络中的虚假节点,对提高网络的服务质量具有重要意义。     

混合P2P网络资源搜索机制研究

提出一种基于混合P2P网络的资源搜索机制,将基于结构化P2P网络的搜索算法和基于超级节点的搜索算法有机结合在一起,并探讨了簇中超级节点失效的应对策略.实验结果表明,该算法能有效提高资源搜索的有效性和准确率.     

基于分区结构的P2P目录服务策略

针对当前P2P网络中广泛采用的集中式P2P网络结构,提出一种基于分层结构的分区策略以提高P2P网络的整体性能.实验证明,这种策略优化了P2P网络中的资源索引结构,网络的整体性能得到有效提高.     

移动环境下对维护P2P资源索引表的研究

随着移动互联网和科学技术的发展,以及移动终端的普夏和自身能力的增强,使得在移动环境下开展P2P技术成为一种必要,根据移动互联网及移动P2P的特点,本文结合多目标规划策略,针对在移动环境下如何有效地维护资源搜索表进行研究。     

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。     

基于移动Agent的分层式P2P移动学习网络

阐述了移动学习的发展趋势以及高校图书馆面临的机遇与挑战,提出了高校图书馆在移动学习的发展中所能够担当的任务和角色,以及图书馆员新的工作内容。并针对无线网络环境下的高延迟、资源异构、以及网络不稳定的问题,探讨了基于移动Agent的分层式P2P移动学习网络模式,该模式可有效减少网络负载,同时具有良好的交互性。     

基于节点信誉改进Q学习的P2P资源搜索策略

针对对等网络（peer to peer,P2P）中资源搜索效率低的问题,提出一种基于节点信誉改进Q学习的资源搜索策略(search strategies using improved Q-learning based on node reputation,SSQBR)。该策略在Q学习模型基础上通过引入信誉机制,在搜索初期通过选择信誉值最高的邻居节点转发查询请求以解决Q表的资源信息不足时搜索成功率低的问题,该策略加速了Q学习过程,提高了资源搜索的成功率。仿真结果表明,改进的资源搜索策略与其他搜索策略法相比,可有效降低资源搜索响应时间,提高搜索成功率。     

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。     

移动社交网络中的无线资源分配算法研究

随着移动用户数量的不断增加以及移动网络规模的发展,移动社交网络越来越受到人们的青睐,在社交网络中,社交网络用户可以使用移动设备相互交换和共享内容,但如何在移动社交数据传输过程中根据用户的需求为其分配最佳的无线资源,并确保资源的安全性和保密性成为了一个新的挑战.研究移动社交网络中的无线资源分配问题,资源分配包含无线资源分配和保密性资源分配,提出一种基于梯度的迭代算法来求解社交用户所需要的最佳无线资源和保密性资源.仿真结果分析表明,根据所提算法可以得出在保密性资源能量效率方面比随机分配方案提高8％左右,同时在无线资源利用率方面也有显著提升.     

P2P流量控制方法的研究及实现

研究了流量控制技术,分析了令牌桶算法和RED算法的优缺点;给出了一种P2P流量控制算法,并且提出一种数据包调度策略和带宽配置策略,为用户合理分配了网络带宽资源,缓解了资源紧张现状,实现网络资源的按需分配;最后给出了实验测试结果。     

面向云端融合计算的防御性数据销毁机制

云端融合计算将云计算和对等计算有机地融合,充分挖掘网络中心集群服务器端和网络边缘终端所蕴含的各种可利用的资源。引入了动态性比较强的网络边缘节点之后,云端融合计算环境下的数据安全保护和远程数据销毁更加困难,特别是恶意的异地主体可能对被托管的数据实施非法篡改等攻击行为。为此,本文提出了基于移动Agent的防御性数据销毁机制,利用移动Agent对云端数据进行检测,将待上传密文数据的HASH值拼接在密文后面,并定时对数据进行双重检测,有效区分云端数据的正常修改和非法篡改。通过预测相关数据受攻击的可能性,对已被非法篡改或有被非法篡改可能性的数据进行有效处理。设计并构建了基于移动Agent的云端数据防御性数据销毁原型系统。实验结果表明,基于移动Agent的防御性数据销毁机制在检测准确性、安全性、时间开销等方面具有良好的性能表现。      

P2P网络中最近节点定位的优化方法研究与实现

P2P网络移动节点设备资源短缺,导致网络资源负载不均衡,使P2P网络处于动态多变的状态。传统方法依据权重大小对最近节点进行定位,所耗费资源较多,无法对负载的网络资源均衡调整,导致定位精度差。提出基于信任度和蚁群算法的P2P网络中最近节点定位优化方法,对P2P网络中节点间的信任度进行计算;并及时更新计算结果。在此基础上,采用蚁群算法对最近节点进行定位,将转移概率函数值最大的节点作为最近节点。为避免节点定位过程中负载不均衡的问题,对其进行优化处理,引入转移概率函数值、能量值以及业务执行等候队列长度,获取定位最近节点的均衡函数,选择均衡函数值最大的节点作为最近节点。实验结果表明,所提方法提高了P2P网络中最近节点定位的效率和精度,具有良好的应用价值。     

P2P模式下的资源定位技术探究

在P2P模式的网络环境中,如何迅速的对节点资源进行定位和建立连接,是网络技术研究的重点之一.针对P2P混合型模式的资源定位和搜索算法中存在冗余消息等问题,通过算法分析,提出两种改进思路和方法：一是减少查询的冗余消息;二是查询到的信息直接发送给起始的查询节点.通过仿真实验,表明改进后的算法,减少了查询消息冗余和提高了搜索速度.     

基于移动代理的P2P网络安全风险评估

在P2P网络的基础上设计了一种基于移动代理的安全风险评估系统，绪出了一种风险评估代理中的风险评估算法，分析了系统体系结构、各部分功能，重点考虑了漏洞扫描代理和风险评估代理的处理过程，实验结果表明该系统在大规模网络中的执行效率高，安全性好．     

基于动态自适应性的语义对等网

 针对P2P网络的聚类性以及网络的逻辑拓扑与物理拓扑不匹配所造成的通信延迟增加、网络开销增大等问题,根据节点的物理位置及节点所包含信息的语义相似度,提出了一种3层结构的语义对等网模型。该模型基于节点物理位置与属性特征动态调整网络结构,自适应地改善自身的资源搜索性能。仿真结果显示,该P2P覆盖网能够以较低的查找时延和代价获得较高的查全率。     

基于文件分类的非结构化P2P网络搜索算法

为了解决现有的非结构化对等网络的搜索机制不灵活,效率低下的问题,提出了一种新算法.在该算法中,将网络结点按照拓扑分类,同时把要搜索的资源根据其流行程度和位置划分为不同类型,在搜索过程中对不同类型结点在查找不同类型文件时应用不同的搜索策略,提高了搜索效率.实验结果表明,该算法具有较高的灵活性和自治性,且比传统搜索算法有较...     

P2P网络中基于语义的资源检索方案的实现

将P2P技术和语义W eb技术相结合,设计了基于语义的P2P网络资源检索系统,系统分为本体推理服务器端和Peer端两大部分,在P2P网络下,依靠所设计的领域本体,能实现对计算机学科学习资源的共享和语义检索功能.通过与传统的检索方案比较,证明该方案可行有效.