主页期刊介绍编委会编辑部服务介绍道德声明在线审稿编委办公English
2020-2021年专刊出版计划 微信服务介绍 最新一期:2020年第10期
     
在线出版
各期目录
纸质出版
分辑系列
论文检索
论文排行
综述文章
专刊文章
美文分享
各期封面
E-mail Alerts
RSS
旧版入口
中国科学院软件研究所
  
投稿指南 问题解答 下载区 收费标准 在线投稿
周经亚,宋爱波,罗军舟.P2P网络中一种基于进化博弈的资源配置模型.软件学报,2013,24(3):526-539
P2P网络中一种基于进化博弈的资源配置模型
Evolutionary Game Theoretical Resource Deployment Model for P2P Networks
投稿时间:2011-07-07  修订日期:2012-03-23
DOI:10.3724/SP.J.1001.2013.04229
中文关键词:  对等网络  广义随机图  进化博弈  资源配置  泛洪
英文关键词:P2P network  generalized random graph  evolutionary game  resource deployment  flooding
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973)(2010CB328104); 国家自然科学基金(61070161, 61202449, 61272054, 61003257);国家科技支撑计划(2010BAI88B03, 2011BAK21B02); 高等学校博士点学科专项科研基金(20110092130002); 国家科技重大专项科研基金(2010ZX01044-001-001); 江苏省自然科学基金(BK2008030); 江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2012202); 江苏省科技成果转化专项资金项目(BA2012036); 江苏省网络与信息安全重点实验室资助项目(BM2003201); 教育部计算机网络与信息集成重点实验室(东南大学)资助项目(93K-9); 上海市可扩展计算与系统重点实验室(上海交通大学)资助项目(2010DS680095); 浙江师范大学计算机软件与理论省级重中之重学科开放基金(ZSDZZZZXK34); 中国教育科研网格ChinaGrid 资助项目
作者单位E-mail
周经亚 东南大学 计算机科学与工程学院,江苏 南京 211189 jyz@seu.edu.cn 
宋爱波 东南大学 计算机科学与工程学院,江苏 南京 211189  
罗军舟 东南大学 计算机科学与工程学院,江苏 南京 211189  
摘要点击次数: 3507
全文下载次数: 3559
中文摘要:
      合理的资源配置能够有效地改进非结构化P2P网络的查询性能,提高资源副本的可获得性.当前,资源配置研究多集中在各种类型资源副本的定量分析和分布式配置策略上,节点独立地选择资源副本进行配置,并未考虑节点间配置行为的交互作用.P2P网络中节点只维护若干与邻居节点的连接,掌握局部信息,因而在交互过程中可将节点视为有限理性节点.在分析查询性能与节点资源配置行为之间关系的基础上,构造查询性能相关的节点收益函数,将资源配置问题模型化为一种进化博弈,通过对进化过程的描述能够有效分析节点在资源配置过程中的交互关系以及可获得的查询性能.仿真实验结果表明,资源配置进化模型可获得更高的查询成功率和近似最优的平均查询跳数,且保持相对较低的冗余度.
英文摘要:
      Resource deployment is an effective means to improve search performance and can also be used to enhance the availability of resource replicas in unstructured P2P networks. Most of the current studies focus on the quantitative analysis of various types of resource replicas and distributed deployment strategies. During the resource deployment process each node selects resource replica exclusively for deployment; however, the process lacks a consideration for deployment behavior interactions among participating nodes. In a P2P network, each node keeps in touch with several other neighbors and are aware of local information, so each node can be assumed to be bounded rational. This paper designs the performance-related payoff function through analyzing the relation between search performance and resource deployment behaviors of nodes, and then models the resource deployment as an evolutionary game. In terms of the description of game evolution, the study can effectively analyze the interactions among nodes and the expected search performance. The simulation results indicate that the proposed resource deployment evolutionary model achieves higher success rate and approximate optimal average hop counts while maintaining a relatively low redundancy.
HTML  下载PDF全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
 

京公网安备 11040202500064号

主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会 京ICP备05046678号-4
编辑部电话:+86-10-62562563 E-mail: jos@iscas.ac.cn
Copyright 中国科学院软件研究所《软件学报》版权所有 All Rights Reserved
本刊全文数据库版权所有,未经许可,不得转载,本刊保留追究法律责任的权利