可演化网络中移动代理的性能分析及优化方法

针对以移动代理软件方式实现的可演化网络的性能问题,提出了一种快速激活及加载方法.通过对移动代理非执行转发、执行转发及执行各步骤的详细性能测量及分析,发现网络节点的执行环境为移动代理执行所做的准备工作时间消耗较大.该快速方法首先解开移动代理包中的所有程序代码并进行预先加载,在加载主程序时优先搜索已预先加载的代码,从而能够较快地找到程序代码.快速方法通过优化代码加载时的搜索顺序,有效地加快了可演化网络中移动代理的执行过程.测试结果表明,采用快速方法使典型的移动代理平均启动加载时间缩短了3.26 ms,网络节点的吞吐率提高了58%.     

一种可演化网络的研究与实践

针对目前的互联网难以满足不断发展的应用需求问题,提出了一种新的可演化网络的模型.可演化网络可以根据网络运行的状态和网络应用的特征进行自主调整,由此改变自身的算法,以提供不同的服务质量,从而使得网络能够应对多变的应用环境.该网络的演化分为3个层次:模块运行参数的自调节、网络模块的自配置和网络节点间的协同工作.同时,设计了可演化网络的体系结构,实现了基于软件的原型系统,讨论了系统实现的关键技术和提高系统性能的优化方法.应用实验表明,可演化网络能够及时适应网络状况的变化,更加平稳、高效地提供网络服务.     

可分级视频编码覆盖网非一致性随机成员构建算法

为了解决采用一致性随机成员算法进行节点管理而导致覆盖网(overlay)系统不具备QoS感知能力的问题,设计并实现了一种应用非一致性随机成员算法的overlay构建协议.在协议框架中,构成overlay的节点选择某一节点为邻居节点的概率与该节点的输出带宽成正比,这样在传输可伸缩编码视频(SVC)数据时,可避免出现上游节点丢弃部分媒体数据而降低下游节点接收质量的情况.测试结果表明,与一致性随机成员算法及多树算法相比,所提协议构建的overlay可以更加有效地支持SVC数据的传输.     

基于数据累积的P2P流媒体自适应数据调度

综合考虑数据回放的紧迫性和数据分布的有效性,尝试将贪婪算法和最少优先算法结合起来,提出了一种基于数据累积的自适应数据调度算法.以数据在本地缓存的累积量为平衡因子,动态调节数据选择的权重,从而可在维持接收节点较高的播放质量水平的同时,改善数据在系统的分布度.仿真实验表明在多种实验参数条件下该调度算法均具有较好的性能.