基于蟻群算法的非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索研究.pdf

1、對等網(wǎng)絡(luò)(P2P)技術(shù)有效整合互聯(lián)網(wǎng)的資源，為人們在大規(guī)模信息中獲取目標(biāo)資源提供了更有效的途徑。其中非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)具有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜唵危菀拙S護(hù)，支持模糊查詢等優(yōu)點，但由于其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)簡單、松散，其資源搜索與定位效率一直是研究和關(guān)注的問題。
　　傳統(tǒng)的非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索算法使用泛洪算法(Flooding)來定位資源，但隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大，這種通過Flooding來定位資源的方法會產(chǎn)生大量的冗余信息，使得網(wǎng)絡(luò)負(fù)載加大，導(dǎo)致搜索

2、效率較低。為了解決非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索的效率問題，一種可行的方法是精確的選擇鄰居節(jié)點進(jìn)行查詢轉(zhuǎn)發(fā)，從而減少冗余信息的產(chǎn)生，降低搜索時間，最終提高搜索算法效率。蟻群算法起源于對螞蟻覓食行為的觀察，是一種模擬進(jìn)化算法，它具有正反饋機(jī)制，這種機(jī)制可以使算法精確的選擇鄰居節(jié)點進(jìn)行查詢轉(zhuǎn)發(fā)，提高搜索效率。論文在對傳統(tǒng)蟻群算法解決非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索問題研究的基礎(chǔ)上，給出了一種基于改進(jìn)蟻群算法的非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索算法。
　

3、　傳統(tǒng)的蟻群算法只有一種信息素指導(dǎo)查詢轉(zhuǎn)發(fā)，沒有考慮節(jié)點之間的聯(lián)系，并且在搜索后期，由于信息素的累積，算法只會對局部網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行搜索，使搜索過早陷入停滯狀態(tài)。針對以上問題，論文對傳統(tǒng)的蟻群算法進(jìn)行了以下兩點改進(jìn):
　　(1)設(shè)置了節(jié)點興趣信息素。在傳統(tǒng)蟻群算法的關(guān)鍵字信息素的基礎(chǔ)上，引入了節(jié)點興趣信息素。關(guān)鍵字信息素反映了節(jié)點對于某一關(guān)鍵字的歷史搜索行為;節(jié)點興趣信息素反映了節(jié)點之間的通信頻率和節(jié)點擁有資源的相似性。用這兩種信息素

4、指導(dǎo)查詢轉(zhuǎn)發(fā)，考慮了節(jié)點之間的聯(lián)系，同時通過這種正反饋機(jī)制，能夠精確的選擇鄰居節(jié)點進(jìn)行查詢轉(zhuǎn)發(fā)，減少冗余信息的產(chǎn)生。
　　(2)加入了偽隨機(jī)比例規(guī)則，平衡了螞蟻在利用已有歷史信息和探索新的網(wǎng)絡(luò)資源之間的關(guān)系，從而避免了算法陷入只對局部進(jìn)行搜索，過早陷入停滯狀態(tài)的困境。
　　論文利用PeerSim網(wǎng)絡(luò)仿真模擬器對該算法進(jìn)行仿真實驗，并且把該算法與傳統(tǒng)的非結(jié)構(gòu)化P2P資源搜索算法——泛洪算法和隨機(jī)漫步算法進(jìn)行對比，實驗結(jié)果表明該