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基于改进遗传算法的P2P文件共享系统的研究

作　者: 黄林湃
导　师: 胡劲松
学　校: 华南理工大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 资源搜索遗传算法对等网络文件共享系统负载均衡
分类号: TP393.02
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

近年来,随着P2P技术的快速发展,P2P应用系统已经渗透到各个领域,占用了近70%的网络带宽,在互联网应用中处于越来越关键的位置。在P2P流量中,P2P文件共享系统的流量是最多的,其中存在两个明显的问题:当前过于简单的文件搜索策略产生了大量冗余流量;网络流量的不均衡分布导致某些关键节点容易瘫痪。遗传算法作为一种优秀的仿生优化算法,在各行各业中得到广泛的应用,其在函数优化和组合优化问题中具有良好的求解性能。遗传算法自身所具备的全局系统性、随机性、鲁棒性、动态搜索性等特性适用于P2P网络环境,但目前将遗传算法融合到P2P文件共享系统中的应用研究还较少。在这种背景下,为减少P2P文件共享系统中的冗余流量及均衡网络中节点的负载,本文对基本的类Gnuetella文件共享系统(即分散式非结构化文件共享系统)进行优化研究。在深入研究遗传算法的基础上,引入兴趣度概念,改进传统的遗传算法,提出一种基于兴趣度的遗传搜索算法(Interest Based Searching Genetic Algorithm,简称IBSGA),并将其应用到P2P文件共享系统中。本文首先介绍P2P文件共享系统和遗传算法的相关技术,在此基础上提出一种可以兼顾网络负载均衡的基于兴趣度的P2P资源文件遗传搜索算法(IBSGA),并详细描述一个基于NS2的采用IBSGA的P2P文件共享系统的设计与实现,最后介绍仿真实验过程,并通过仿真实验结果验证算法的可行性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第一章绪论  11-16
  1.1 课题的研究背景及意义  11-12
    1.1.1 研究背景  11-12
    1.1.2 研究意义  12
  1.2 国内外研究现状  12-14
  1.3 本文的研究内容  14-15
  1.4 本文的组织结构  15-16
第二章 P2P 文件共享系统的相关技术  16-25
  2.1 P2P 技术  16-20
    2.1.1 P2P 的基本概念  16
    2.1.2 P2P 网络模型  16-18
    2.1.3 P2P 技术的特点  18-19
    2.1.4 P2P 的主流应用系统  19-20
  2.2 P2P 文件共享系统  20-24
    2.2.1 P2P 文件共享系统的基本概念  20
    2.2.2 常见的P2P 文件共享系统模型  20-22
    2.2.3 三种基本的P2P 文件搜索模型  22-24
  2.3 本章小结  24-25
第三章遗传算法的研究  25-41
  3.1 遗传算法概述  25-26
  3.2 遗传算法的基本实现技术  26-36
    3.2.1 染色体编码  26-28
    3.2.2 适应度函数  28-29
    3.2.3 选择策略  29-31
    3.2.4 交叉策略  31-33
    3.2.5 变异策略  33-35
    3.2.6 运行参数  35-36
    3.2.7 基本遗传算法的构造与执行步骤  36
  3.3 遗传算法的特点  36-38
  3.4 遗传算法的应用  38-39
    3.4.1 函数优化  38
    3.4.2 组合优化  38
    3.4.3 生产调度  38
    3.4.4 自动控制  38
    3.4.5 机器人智能控制  38
    3.4.6 其他应用领域  38-39
  3.5 遗传算法的常见改进方法  39-40
    3.5.1 改变遗传算法的组成部分或使用的技术  39
    3.5.2 混合遗传算法  39
    3.5.3 采用动态自适应技术  39
    3.5.4 非标准的遗传操作算子  39-40
    3.5.5 并行遗传算法  40
  3.6 本章小结  40-41
第四章基于改进遗传算法的P2P 文件共享系统的设计  41-69
  4.1 系统设计目标  41
  4.2 系统功能设计  41-42
  4.3 系统架构设计  42-43
    4.3.1 系统网络拓扑结构  42
    4.3.2 系统模块结构  42-43
  4.4 拓扑管理模块设计  43-47
    4.4.1 新节点加入策略  44-46
    4.4.2 节点退出策略  46
    4.4.3 节点保持策略  46-47
  4.5 采用基于兴趣度的遗传搜索算法的文件搜索模块设计  47-65
    4.5.1 兴趣度概念的引入  47-48
    4.5.2 本文对兴趣度的定义及兴趣度更新规则  48-49
    4.5.3 染色体编码  49-50
    4.5.4 适应度评价函数  50-53
    4.5.5 遗传搜索过程中的基于兴趣度的搜索子算法  53-56
    4.5.6 种群初始化  56
    4.5.7 选择算子  56-58
    4.5.8 交叉算子  58-62
    4.5.9 变异算子  62-63
    4.5.10 基于兴趣度的遗传搜索算法的进化过程  63-65
  4.6 文件管理模块设计  65-68
    4.6.1 文件下载请求策略  65-66
    4.6.2 文件发送及接收策略  66-68
  4.7 本章小结  68-69
第五章仿真程序实现与实验分析  69-90
  5.1 仿真平台介绍  69-73
    5.1.1 NS2 简介  69
    5.1.2 NS2 的原理  69-70
    5.1.3 NS2 进行网络模拟的方法及过程  70-72
    5.1.4 NS2 的相关工具  72-73
  5.2 仿真程序实现  73-81
    5.2.1 网络模块仿真实现  73-75
    5.2.2 拓扑管理模块仿真实现  75-77
    5.2.3 采用基于兴趣度的遗传搜索算法的文件搜索模块仿真实现  77-79
    5.2.4 文件管理模块仿真实现  79-81
  5.3 实验分析  81-89
    5.3.1 实验环境  82
    5.3.2 评价标准  82-83
    5.3.3 实验过程  83-84
    5.3.4 结果分析  84-89
  5.4 本章小结  89-90
总结与展望  90-92
参考文献  92-97
攻读硕士学位期间取得的研究成果  97-98
致谢  98

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