分层P2P实时流媒体系统中基于演进博弈的超级组对等节点选择算法

发布时间：2018-06-22 17:38

  本文选题：PP流媒体 + 超级组对等节点选择　； 参考：《通信学报》2013年12期

【摘要】：针对分层混合式P2P实时流媒体系统中的超级组对等节点选择问题,提出了以一种基于演进博弈论的分布式超级对等节点选择算法。首先使用演进博弈框架对P2P实时流媒体系统中的超级对等节点选择问题进行了建模,并对其演进稳定策略进行了求解分析。然后通过得到的混合策略设计了一种基于Q-Leaning的分布式SGP选择算法ESS-SGP,以达到激励对等组内的对等节点之间互相协作的目的。实验结果表明,与传统的随机选择超级对等节点方法相比,使用ESS-SGP算法所选择产生的超级组对等节点能够稳定地为系统提供更高的流媒体上传速率,使整个P2P流媒体系统的上传能力随着对等节点数目的增加而稳定增加,并为每个对等节点带来更好的收益。
[Abstract]:A distributed super peer selection algorithm based on evolution game theory is proposed to solve the problem of super group peer selection in layered hybrid P2P real-time streaming media system. In this paper, the problem of super peer selection in P2P real-time streaming media system is modeled by evolutionary game framework, and its evolution stability strategy is solved. Then a distributed SGP selection algorithm ESS-SGPbased on Q-Leaning is designed based on the hybrid strategy to motivate the peer nodes in the peer group to cooperate with each other. The experimental results show that compared with the traditional random selection of super peer nodes, the super group peer nodes selected by ESS-SGP algorithm can steadily provide a higher upload rate of streaming media to the system. The uploading ability of the whole P2P streaming media system increases steadily with the increase of the number of peer nodes and brings better benefits to each peer.
【作者单位】： 西安交通大学电子与信息工程学院;郑州大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61379079)~~
【分类号】：TP393.02

【共引文献】

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本文编号：2053618