P2P网络中最近节点定位的优化方法研究与实现.pdfVIP

V01．16No．16 第16卷第16期2016年6月科学技术与工程 Jun．2016 Science and @2016 1671—1815(2016)16—0233-05TechnologyEngineering Sci．Tech．Engrg． P12P网络中最近节点定位的优化方法 研究与实现 郑艺芳1 陈颖悦2 (福建师范大学光电与信息工程学院1，福州350007；厦门理工学院经济与管理实验中心2，厦门361024) 摘要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。 关键词P2P网络最近节点 定位 中图法分类号TP393．03； 文献标志码A 对于P2P网络而言，对最近节点进行定位已成 算法的P2P网络中最近节点定位优化方法，对P2P 为建立P2P网络的重要环节，意义重大¨’2J。将最 网络中节点间的信任度进行计算；并及时更新计算 近节点之间转化为邻居节点，使物理性质相近的节 结果。在此基础上，采用蚁群算法对最近节点进行 点聚集在一起，形成小世界现象¨一J。这种现象可 定位，将转移概率函数值最大的节点作为最近节点。 将带宽的占用限制在很小的范围内，大大降低了运 为避免节点定位过程中负载不均衡的问题，对其进 行成本‘5，6|。 行优化处理，根据转移概率函数值、能量值以及业务 目前，有关P2P网络中最近节点定位的研究有 执行等候队列长度，获取定位最近节点的均衡函数， 很多，也取得了一定的成果。其中，文献[7]在生长 选择均衡函数值最大的节点作为最近节点。 受限的空间内对最近节点进行定位，该方法在静态 1 P2P网络中最近节点定位优化方法 网络下具有很高的定位精度，但针对高度动态的 P2P网络最近节点进行定位时，实时性较差；文献 1．1 网络节点之间信任度的计算和更新 [8]提出基于JXTA的非结构化P2P网络节点定位信任度表示P2P网络节点的可信度的数值度 方法，以动态非中心化的路由机制为原理对最近节 量，信任度越高，两个节点之间的距离越近。P2P网 点进行定位，该方法实时|生好，但该方法利用泛洪方 络中，假设有向图G=(M，E)用于描述节点间的信 式完成最近节点定位，大大增加了网络资源负载、同 任关系，P用于描述节点集合，E用于描述节点间 c 时定位效率低、精度低；文献[9]提出基于Bloom信任关系的集合，且E M×M；函数,1-M(M。，M。) Filter的弱状态路由机制对P2P网络最近节点进行用于描述节点M。对节点M。的信任度。 定位，以所有节点的衰减信息梯度为依据，若当前节 节点M。对节点帆的信任度TM(M。，M。)主要 点转发其他节点的信息时，转发信息的范围在该节 受直接信任度与间接信任度的综合影响。 点的信息梯度范围内，则认为上述两个节点为最近 节点，但该方法耗时长，效率低。 (1) 针对上述问题的产生，提出基于信任度和蚁群