异构环境下的P2P流媒体节点选择算法

发布时间：2018-12-29 11:27

【摘要】：针对异构环境的复杂性和不稳定性,提出一种异构环境下的点对点(P2P)流媒体节点选择算法。利用模糊认知图理论研究异构环境下影响节点性能的多方面因素之间的关系,计算节点的综合服务能力,并选择服务能力强的节点作为邻居节点;为保证邻居节点具有较强的实时服务能力,利用马尔科夫蒙特卡洛方法进行随机行走,周期性地更新邻居节点列表,采用Metropolis-Hastings算法计算转移矩阵以满足随机行走的期望静止概率分布。研究结果表明:该算法能在选择优质邻居节点,提高视频服务质量的同时,保证节点的负载均衡,降低系统消耗,显著提高了系统性能。
[Abstract]:Aiming at the complexity and instability of heterogeneous environment, a peer-to-peer (P2P) streaming media node selection algorithm in heterogeneous environment is proposed. The fuzzy cognitive graph theory is used to study the relationship between various factors that affect the performance of nodes in heterogeneous environment, and the comprehensive service capability of nodes is calculated, and the nodes with strong service ability are selected as neighbor nodes. In order to ensure that neighbor nodes have strong real-time service ability, Markov Monte Carlo method is used to carry out random walk and update neighbor node list periodically. Metropolis-Hastings algorithm is used to calculate the transfer matrix to satisfy the expected static probability distribution of random walk. The research results show that the algorithm can select high quality neighbor nodes, improve the quality of video service, at the same time ensure the load balance of the nodes, reduce the system consumption, and significantly improve the system performance.
【作者单位】： 重庆大学通信工程学院;中国科学院软件研究所天基综合信息系统技术重点实验室;中国人民解放军94270部队;
【基金】：国家科技重大专项(2011ZX03005-004-02) 国家青年科学基金资助项目(61102076)~~
【分类号】：TP393.02;TN919.8

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