In peer-to-peer (P2P) networks, each peer plays the role of client and server. As a client, it sends its own requests to others to download content. As a server, it receives content requests of others and decides how to provide services for them. Due to the advantages of decentralization, overlay and scalability, the applications of P2Ps have gained a lot of success, such as the file sharing and distribution tool BitTorrent, the video streaming system PPLive. Since they are overlay, how to achieve reasonable resource allocation in P2Ps becomes significantly important. However, most research results concentrate on incentive mechanism between peers, i.e., encouraging each peer to provide resource for others, however, they don't consider the types of services that users request. This project changes the goal of resource allocation in P2Ps from encouraging peers to share resource for others to optimizing users' satisfaction of services, and achieves the optimal resource allocation with service-oriented and user-centralized objective, which approaches the actual need of users when requesting services. In order to realize this goal, this project proposes utility optimization models for resource allocation of heterogeneous services in P2Ps, presents distributed resource allocation algorithms based on intelligent optimization methods, and gives the practical implementation for algorithms in networks. The research results can be applied into efficient resource allocation for network service providers, and will be a significant guidance for them to achieve optimal resource allocation.
对等网络中每个节点既可以作为普通的客户端,还可以充当服务器,为其他节点提供服务。正是因为对等网络具有非中心化、自组织、可扩展等特点,其应用获得了极大成功,如文件共享和下载工具BitTorrent,流媒体直播系统PPLive等。由于对等网络的自组织特点,网络资源的合理分配变得尤为重要。目前的资源分配机制主要侧重于激励策略,鼓励各个节点为其他节点共享自己的资源,但并没有考虑用户需求的具体服务类型。本项目则将网络资源分配目标由激励用户共享资源转变为优化请求服务的网络用户的满意度,实现面向服务、以用户为中心的资源分配目标,更加贴近用户对网络服务的实际需求。为此,本项目将建立对等网络异构服务资源分配的效用优化模型,借鉴智能优化方法设计分布式的资源分配算法,给出算法在实际网络中的具体实现流程。本项目成果可有效地应用于对等网络服务提供商的资源分配策略中,从而为网络服务提供商实现最优资源分配提供理论指导。
目前针对对等网络资源分配的研究主要侧重于激励策略,鼓励各个节点为其他节点共享自己的资源,但并没有考虑用户需求的具体服务类型。本项目则将网络资源分配目标由激励用户共享资源转变为优化请求服务的网络用户的满意度,实现面向服务、以用户为中心的资源分配目标,更加贴近用户对网络服务的实际需求。.为此,本项目建立了对等网络异构服务资源分配的效用优化模型,而该模型是一个较难处理的非凸优化问题。首先,分析了具有凹效用的弹性服务的资源分配模型,得到了此时各个服务的最优资源分配。然后,分析了与弹性服务共享链路的非弹性服务(S型效用或非连续型效用)的资源分配模型,探讨了为使各类服务均存在非零的最优资源分配,资源提供者的上传带宽应该满足的资源阈值。对于异构服务资源分配的非凸优化问题,项目利用粒子群优化方法提出了一种资源分配算法,该算法相比传统方法能够有效的收敛到最优点。最后,提出了异构服务资源分配算法在实际对等网络中的具体实现流程,并利用数值例子验证了结论的有效性。为了促进对等网络中节点间的合作,从而鼓励各个节点为其他节点提供可用上传带宽资源,项目同时探讨了网络异构服务资源分配的公平性问题,建立了资源公平分配的效用优化模型,利用拉格朗日方法和低通滤波原理提出了一种资源价格机制,有效实现了资源在服务请求者之间的公平分配。.项目执行期间,出版了1本学术专著,发表了10余篇SSCI/SCI检索的学术论文,包括Electronic Commerce Research, Performance Evaluation, International Journal of Communication Systems等知名期刊,申请了3项发明专利。本项目成果可有效地应用于对等网络服务提供商的资源分配策略中,从而为网络服务提供商实现最优资源分配提供理论指导。由于对等网络中绝大部分资源在少数资源提供者手中,定价太高将使大多数网络用户负担不起,无法保障用户间的公平性;定价太低将使网络资源容易被过度消耗,难以解决网络拥塞问题,而利用本项目成果则可以制定并实施合理的资源定价策略,实现面向服务、以用户为中心的网络资源分配目标。
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数据更新时间:2023-05-31
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