论文研究-基于模糊综合评价的P2P流量优化 .pdf

所需积分/C币:10 2019-08-21 12:20:50 536KB .PDF
23
收藏 收藏
举报

基于模糊综合评价的P2P流量优化,马维娜,周亚建,P2P应用在进行邻居选择时对底层物理拓扑的无知导致逻辑网络与物理网络的严重失配,生成大量冗余跨域流量,加重了因特网服务提供商
山国武花论文在丝 成,由此实现文件快速分发。 相关工作 近年来流量优化的工作主要集中在三个方面 、位置感知和数据调度算 法。本文主要讨论位置感知相关方法,一般来说距离上相近的节点兴趣也会比较一致,位 置感知技术降低了逻辑网络与物珄网终的失軋,从而减少不必要的流量。该技术有两个重要 的问题:位置信息如何获取以及如何定义距离 基于实时测量的位置感知技术多依赖于 以及 等网络基础设施 进行实时网络距离测量,依据时延等信息判定节点间的距离。 等人提出了一种借 助设施测量地理位置距离进行流量本地化的方法。依据时延或带宽等信息建立的网 终坐标系统能准确表示节点间网络距离,不过有研究表明时延或带宽)不能完全代表物理 网络距离。 等人提出的基于信息的流量本地化利用提供的路 山信息计算节点间的距离,并将其应用于 中的节点选择策略,有效的减少了 间流量,但是各节点的下载时间容易受限于域间的流量限制。 等人提 岀的优先的偏好邻居节点选择策略较大幅度的减少了跨流量,然而这种策略在文 件不流行或较小的情况下表现较差。 随着应用的势不可挡,与应用间的对立状态逐渐转换为了合作共赢的模式。 上述些方法借助于反向⊥程进行网络距离的测量,无法保证其准桷性,部分运宫商开始对 外提供比较准确地网络拓扑和网络状态信息。德国电信实验室提出了 优化方案,关 国耶鲁大学提出了的技术架构向应用提供用于邻居选择的网络距离等信息。鉴 于流量优化涉及到多运营商、多应用提供商,因此有必要制定统一的标准化服务 接口。中国通信标准化协会与年率先提出了《基于承载网感知的流量优化技术框 架》,主要为应用提供网络匹配服务。 的提出的 标准提供了包括网 终状态信息和网络代价信息的服务。在标准协会以及运营商等做了网络信息服务接口后, 应用开发者应该充分利用服务信息进行邻居节点选择,将应用做到友好 无论是通过实时测量还是通过服务接口获取的网络距离信息,主要都应用在邻居节点选 择,使得根据这些信息构建的逻辑拓扑较烏程度与物理拓扑匹配,较好的逻辑拓扑能以低通 信代价和扃转发效凇实现网络主机间通信,减少冗余沇量以及开支。 上述方法中大多以时延、距离、路由跳数等单一度量作为节点间相近程度的判断依 据,然而这些信息有时不能准确地反映节点间的网终距离,同时容易导致连接聚集在某部 分节点引起单个节点负载过大,反而增加文件下载时间,不能保证稳定性和普遍适用性。除 此之外,还有学者提岀了基于文件差异的邻居节点选择策略,将网终流量优化问题 定义为仝局文件差异最大化的非线性优化问题。 为了能够适应各种网络环境进行优化网络流量,夲文提岀了基于模糊综合评价的 邻居节点选择机制,将目标节点时延、带宽、距离、链路代价、文件差异程度等多种因 素进行模糊综合评价,选择评价结果较优的节点作为邻居节点,做到合理选择邻居节点、分 配网络资源,构建具有位置感知的逻辑覆盖网络。 基于改进层次分析法的模糊综合评价模型 模糊综合评价是定性和定量分析完美结合的集成方法,在工程、经济、社会等领域得到 了广泛应用。综合评价中关键技术就是如何客观有效的确定每个评价指标的权重。常见 山国武花论文在丝 的等权重法获得的样本综合评价值差异不大,不利于决策。统计实验法、专家评分法、集值 统计迭代法以及动态权重法在评价指标过多时实现或实际应用方面比较困难熵值法 深刻地反映了指标信息熵值的效用价值,据此而得的权重比由主观评价法更具可信度,但缺 乏指标之间的横向比较。 层次分析法 是由美国运筹学教授 于世纪年代提出的,将 定忙分析和定量分析结合,是用于分析多目标多准则的复杂大系统确定权重的有力工具。 由于传统判断知阵大多是棖据专家的主观判断进行量化,在准则较多时难免出现思维 的不一致,表现为判断矩阵的一致性较差。本文采用相对隶属度矩阵中各指标样本隶属度的 标准差值作为衡量指标相对車要程度的依据来构建判断矩阵,与熵值法有异曲冋工之效。然 而由此获得的判断矩阵仍不能保让具有完全致性,因此需要进行致性校验以及判断矩阵 修止 根据判断矩阵计算指标权重的方法中:根法是一种近似计算方法,精度不高容易 产生累积误差;特征值法是目前较为常见的高精度计算方法,然而当判断矩阵一致性较 差时求解矩阵的特征值较为困难。而且计算杋过程中一般不包括判断矩阵调整,当发现矩阵 致性较差时,必须人为干预调整矩阵并重新计算;本文提出的基于改进粒子群算法的权重 计算方法,能够在每步计算过程中将矩阵一致性作为优化目标,不断调整判断知阵和权重向 量,逐步向最优结果靠近,最终在获得满意矩阵一致性的条件下输岀权重向量。 基于层次分析法的模糊综合评价建模过程分为以下四步 )根据所研究的系统的实际情况,确定相关个评价指标,最终确立评价指标伓系, 由亼样木数据确定单评价指标相对隶属度的模糊评价矩阵。设个评价指标组成对个 样本的评价指标样本集为{ 其中 均为非负值。为了消除 评价指标的量纲效应,需要对数据进行标准化处理,对越大越优指标采用标准化处理 公式 对越小越优指标采用标准化处理公式 式中: 分别为样本集中第个指标的最人值和最小值。 为标准 化后的评价指标值,郾第个样本对第个指标隶属于优的相对隶属度值, 构成单评 价指标的模糊评价矩阵 ()根据模糊评价矩阵=()x构造用于确定评价指标权重的判断矩阵 =()x构造判断矩阵的依据是若第个指标较第个指标变化程度大,则前 者传递的综合评价信息更多。因此,可采用各评价指标样本标准差 反映评价指标对综合评价的影响程度,其中=∑ 为第个评价指标样本 山国武花论文在丝 均值。根据公式得到纵判断尺度的判断矩阵。 式中 分别为{ 的最小值和最大值,相对重要性程度值 分别为取小函数和取整函数。与传统的判 断矩阵确定方法不同,这种计算判断矩阵的方式避免了主观判断的片面性,通过各指标变化 程度的差异性进行相对重要程度判断,客观地反映各指标的效用价值。 ()判断矩阵的一致性检验修正以及权重 的计算,>并且满足归一 化 根据判断矩阵定义,玛论上有 由已知判断矩阵=( 评价指标的权重值 ,若我们计算的判断 矩阵满足式,则只有完全一致性,此时满足 在方法中,仅要求判断矩阵只有满意的一致性即可,当判断矩阵一致性较差时 可采用判断矩阵修止方法进行修止。设的修止判断矩阵为=(),权重仍记为 称使 ∑∑ ∑ 成立的修正矩阵为矩阵的最优一致性判断矩阵,式中:目标函数 为一致性指标 系数 ;为非负参数,标志着修正矩阵中每个值偏离原判断矩 阵的幅度,可从 选取。公式为常规方法较难处理的非线性优化问题,其中权重值 以及修正判断矩阵=()的上三角矩阵元素均为优化变量,阶判断 矩阵共有+个独立的优化变量。公式左端的 值越小则修正判断矩的 致性越高,当取全局最小值 时则 且公式成立,此时称判断矩阵只 有完全一致性,根据∑=可知该全局最小值是唯一的。在木文中认为当判断矩阵的 山国武花论文在丝 致性指标系数 <时只有满意的一致性,评价指标权重 具有可靠性 和可信度。上述的非线性优化问题可采用生物智能领域的改进粒子群算法进行求解 ()采用加权求和方式把各评价指标权重值与样本评价指标相对隶属度值 相 乘)累加,可得模糊综合评价指标值为 的值越大衣明样本越优越。可根据计算的样本评价结果进行决策或者对样本进行 排序。 模糊综合评价在 中的应用 指标体系的确定 网络流量优化系统中应用模糊综合ⅸ价首先儒要确定影响流量的关键因素,确 立指标评价体系。流量优化的方式众多,有基于距离、时延、地理位置、网络坐标 等方法。根据分析,确定以下几个因素作为评价指标。 时延 将节点与日标节点间的往返时延 作为二者之间的时延,通过该值 能够一定程度上反映与口标节点的远近,同时较小的时延能够加速文件下载。在虚拟网络丛 标系统中经常使用实时测量的往返时延作为度量节点距离的依据。 带宽 多数优化方法选取吋延作为节点间距离的度量,往往是假设拥有较小时延的链路同时又 较大带宽。然而根据 的数据分析得出的结果表明根据时延判断链路带宽非常不准 确。本文选取节点间路径中的最小带宽作为与目标节点间带宽,由于多数应用对带 宽比较敏感,在邻居选择时选取带宽较大的节点能够提高应用的性能。 距离 为了能够提高流量的本地化,将流量严格掉制在同一域内。减少了域 间的流量,降低了通信代价,消减了的开支。一般距离能够正确的反映链路通信代 价以及跨域流量,选取邻居节点时,距离越小,被选中的几率越大。 链路代价 链烙代价也是流量木地化的策略,由于域问的通信代价往往高于域内通信代价,最 小化链路代价的方式能够将流量限制相同域内。但是与严格的距离限制不同,域外 也可能会有目标节点与本节点通信代价较低,有被选中的可能性,这种可能性在较小的 域中能够增加节点发现新文件片的几率 文件差异程度 通过比较节点与目标节点间文件差异程度,选择差异程度较大的节点进行通信。与其他 方式相比,加入文件差异因素能够避免很多不必要的连接,加速文件下载,减少冗余流量。 设为文件分片的集合,{c }表示每个节点拥有的文件分片集合的集合,其 中表示节点数目,则节点与节点的文件差异程度为 式中表示取集合元素个数。 山国武花论文在丝 本系统中袢价指标的确立除了考虑到跟网络距离相关的吋延、距离、链路代价等信 息,也将带宽以及文件差异纳入考虑范围 应用实例 以节点同 服务器请求节点为例,说明模糊综合评价过程。由于在 注册的节点过多,仅列出个节点的评价指标样本数据,根据仿真实验网络拓扑的结构分别 选择位于不同域内的个节点,参见表 表节点泙价指标样本数据及其模糊综合评价结果 评价指标 节点 节点 节点 节点 指标 评价指相对隶评价指相对隶评价指相对隶评价指相对隶权重 标值属度值标值属度值标值属度值标值属度值 距离 时延 链路代价 带宽 文件差异 模糊综合评结果 由于 中注肋节点过多,仅选取部分节点的数据列入表中 本系统中的评价指标体系前三个指标是越小越优,后两个指标是越人越优,按照公式 或公式进行计算相对隶属度。由节点构成的样夲集计算出模糊评价矩阵,根据得出 各评价指标相对隶属度标准差为: 。根据公式计算得 出判断矩阵如下 釆用改进粒子群算法计算评价指标权重,在标准粒子群算法基础上采用线性递减惯性权 重,惯性权重初值为 ,采用文献中的非对称加速因子改进方法,最大迭 代次数为,邻近群拓扑采用全局最优模型。权重初始变化区闩为 修正幅度参 数取,最终各评价指标权重为: 相应的一致性指 标系数为 ,达到了满意致性。根据公式计算各节点的综合评价结果为 。根据结果可知节点评价结果最高,将作为节点的首选邻居, 通过对比四个节点指标值不难发现,节点与间距离较小,并且链路代价、时延 以及文件差异都是当中最优的。节点的时延以及链路代价相比于节点较高,但其带宽 以及文件差异较大,最终节点的评价结果较好。可见本文的方法并不局限于单一的评价 指标。实验结果证明了在节点单次邻居节点请求的过稈中,本文提出的算法能够从 的节点列表中选取各项指标相对优异的节点作为返回节氐列表。 山国武花论文在丝 实验仿真及结果分析 实验方法 为了验证模糊综合评价对沇量优化的有效性,在基于的 中实 现了本文提出的模糊综合评价算法。首先使用 生成自治域级网络拓扑,然后使用 生成域内 模型的路由级拓扑,生成拓扑如图。实验模拟 文件在系统中的分发过程, 默认文什片大小为 请求节点数 默认。所有 节点在秒内加入文件下载,开始时间服从平均分配。为了快速 获取实验结果将下载节点数设置为,种子数为,种子节点均匀分布在各域内。针对 时延优先、带宽优先、链路代价优先、优先以及夲文的模糊综合评价法六种邻居选择算 法分别做组实验。 3%】 AS2 AS3 AS1 Trans it R 1 stub1 stub stub 3 seeds Peer Peer Peer (11.1%) (11.1%) (11.1% 图仿真网络拓扑结构 评价标准 应用中邻居选择算法的评价标准主要有两个:下载时间以及跨域流量。卜载时问的 测量可采用累积分布函数以及百分位数法。为了度量间沇量的本地化程度,定义·个流 量本地化比率 式中:代衣不同的选择算法,为已经完成文件下载的节点数占总节点数目的百分比, 为随机选择法中占表示百分数的节点完成文件下载平均产生的域间流量, 为某种其他选择算法中占表小百分数的节点完成文件下载半均产生的域间流量。 结果分析 将得到的结果进行分析可知模糊综合评价法能够较大幅度本地化流量并加速文件 下载。图描述了节点的下载时间,图措述了域间流量的优化嶇度。 山国武技论文在丝 ++*一=平 凸 S Fist .:: Ranrwirth First la First 田H田FU Jh parcon e 图节点下载时间:素计分布函数统计直方图 如图所示,模糊综合评价法在文件下载时间上与链路代价优先以及时延优先两种方 法不相上下。在文件下载初期时延优先方法在文件下载时间上表现较好,一段时间后被综合 评价法和链路代价优先方法超越,在文件下载趋于结束的时候时延优先又表现出了它在下载 时间上的优势。出现上述情况要原因是开始或结束时候链路上的流量并不多,流量达到 定程度时链路开始岀现拥堵,对严格时延优先的算法不利。在本实验中带宽优先的方法比随 机方法表现还差,这可能是由于实验中端到端可用带宽测量的不准确性造成的,有待进一步 的实验验证。链路代价优先比优先下载时间短,主要是由于本实验中域本身较小 严格局限在冋一域内不容易发现本域内所没有的文件分片,解决这一问题可以通过 随机选取·定数量的不同域节点作为邻居来解决。图可得出同样的结论,三种下载 时间较小的算法在秒左右均有的节点完成文件下载。模糊综合评价以及链路代价 优先节点下载时间标准差比时延优先算法小,下载时间变化幅度相对不大,而时延优宄算法 就表现得不那么公平 山国武技论文在丝 -Link Cost rirs 图 Bandwidth-irst MA Fu EDC 晶魘醚目: 图流量本地化提升比率:累计分布函数统计直方图 由图知时延优先算法在时延上的优越性炸没有延续到域间流量方面,流量本地化比率 倒数第二,仅高于带宽优先算法。优先的算法流量本地化比率基本维持在 的 范闱内,链路代价优先算法在流量夲地化方面同样表现相对优异。图中模糊综合评价算 法在流量本地化方面优于其他选择算法,图表明在的节点完成文件下载时模糊综合 评价发流量本地化比率已经达到了 以上,远超过了其他单一因素优先方法。图中 模糊综合评价的流量木地化比率的曲线始终处于最右边,表明模糊综合评价法在整个 过程中都较好的进行了流量本地化。 综合以上分析结果,基于模糊综合评价算法的邻居节点选择机制在大幅本地化沇量的同 时保证了较短的下载时间,相比于其他单一因素优先的邻居选择算法受实际网络的影响小, 同时能够合理分配网络资源,快速完成文件下载 结论 木文从多个角度分析影响流量优化的各个因素,在选取邻居节点时对各因索进行 模糊综合评价。相较于单ˉ因素优先的优化方案,模糊综合评价更加全面合理同吋由于模糊 性的引入保持了的随机性,增强了应用的健壮性。从分析结果看来,该方法能够提髙 流量本地化程度,减少跨域流量并加速下载。 参考文献

...展开详情
试读 12P 论文研究-基于模糊综合评价的P2P流量优化 .pdf
立即下载 低至0.43元/次 身份认证VIP会员低至7折
一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
您会向同学/朋友/同事推荐我们的CSDN下载吗?
谢谢参与!您的真实评价是我们改进的动力~
关注 私信
上传资源赚钱or赚积分
最新推荐
论文研究-基于模糊综合评价的P2P流量优化 .pdf 10积分/C币 立即下载
1/12
论文研究-基于模糊综合评价的P2P流量优化 .pdf第1页
论文研究-基于模糊综合评价的P2P流量优化 .pdf第2页
论文研究-基于模糊综合评价的P2P流量优化 .pdf第3页

试读结束, 可继续读1页

10积分/C币 立即下载