發(fā)布時間：2018-03-24 12:42

  本文選題：P2P　切入點：文件共享系統(tǒng)　出處：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展,P2P(peerto peer)文件共享技術(shù)得到了越來越廣泛的應(yīng)用。據(jù)統(tǒng)計,P2P文件共享已成為承載大部分網(wǎng)絡(luò)流量的主流互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。因此,對P2P文件共享系統(tǒng)進(jìn)行建模研究具有重要的意義。在P2P文件共享系統(tǒng)中,加入系統(tǒng)的所有用戶節(jié)點構(gòu)成了一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。整個文件共享網(wǎng)絡(luò)無中心控制機(jī)制,按照一種自組織的方式運行。由于網(wǎng)絡(luò)中用戶行為的隨機(jī)性以及其它一些隨機(jī)因素的影響,用戶節(jié)點加入和退出網(wǎng)絡(luò)也是隨機(jī)的。節(jié)點的加入和退出會引起系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化。為了更加精確地刻畫節(jié)點行為的隨機(jī)性,更加準(zhǔn)確地描述系統(tǒng)的演化過程,本文在系統(tǒng)建模中引入了節(jié)點在線概率的概念,建立了基于在線概率的動力學(xué)模型。本文所做的工作主要集中在以下幾個方面:第一,研究了 P2P文件共享系統(tǒng)中的用戶行為問題。首先,本文運用泊松分布分析了系統(tǒng)中節(jié)點的上下線行為,并且給出了節(jié)點加入系統(tǒng)的上線概率表達(dá)式。然后,我們對節(jié)點加入和退出系統(tǒng)的行為進(jìn)行分析,得出了節(jié)點在線概率近似服從正態(tài)分布的結(jié)論。第二,研究了基于在線概率的動力學(xué)建模問題。本文從借貸關(guān)系的角度出發(fā),對P2P文件共享系統(tǒng)的運行過程進(jìn)行了分析,定義了系統(tǒng)模型中的有關(guān)變量。然后,分析了影響系統(tǒng)演化的主要因素,包括用戶行為、文件屬性、硬件條件和軟件算法,隨后,通過引入在線概率以及對系統(tǒng)演化過程的分析,建立了基于在線概率的P2P文件共享系統(tǒng)的動力學(xué)模型。第三,對P2P文件共享系統(tǒng)中的相關(guān)算法進(jìn)行改進(jìn),提出了基于在線概率的節(jié)點選擇算法、帶寬分配算法和節(jié)點阻塞算法。進(jìn)一步,我們根據(jù)算法的具體表達(dá)式得到了系統(tǒng)具體的基于在線概率的動力學(xué)方程。第四,通過仿真實驗,驗證了基于在線概率的動力學(xué)模型的正確性。本文首先設(shè)計了兩個仿真實例,分別分析了當(dāng)系統(tǒng)節(jié)點上傳帶寬遠(yuǎn)大于文件請求速率和節(jié)點上傳帶寬遠(yuǎn)小于文件請求速率時的動力學(xué)模型中的節(jié)點狀態(tài)演化曲線,進(jìn)而對動力學(xué)模型的正確性進(jìn)行了驗證。然后通過對采用等概率算法和在線概率算法的動力學(xué)模型分別進(jìn)行仿真分析,驗證了基于在線概率動力學(xué)模型的正確性。最后對當(dāng)在線概率服從不同正態(tài)分布時的系統(tǒng)動力學(xué)模型進(jìn)行仿真,分析不同在線概率對系統(tǒng)演化過程的影響,進(jìn)而對在線概率越大,節(jié)點的狀態(tài)演化曲線的抖動頻次越小,完成文件傳輸所需的時間越短這一結(jié)論的正確性進(jìn)行了驗證。
[Abstract]:With the continuous popularization of the Internet and the rapid development of network technology, the P2P file sharing technology has been more and more widely used. According to statistics, P2P file sharing has become the mainstream Internet application carrying most network traffic. It is of great significance to model P2P file sharing system. In P2P file sharing system, all users who join the system form a complex network. The file sharing network has no central control mechanism. Run in a self-organized manner. Because of the randomness of user behavior in the network and other random factors, In order to describe the randomness of node behavior more accurately and accurately describe the evolution process of the system, the user nodes join and exit the network is also random. In this paper, the concept of node online probability is introduced in system modeling, and a dynamic model based on online probability is established. The work in this paper is mainly focused on the following aspects: first, In this paper, the problem of user behavior in P2P file sharing system is studied. Firstly, Poisson distribution is used to analyze the upper and lower line behavior of nodes in the system. We analyze the behavior of node join and exit system, and get the conclusion that the node online probability approximate from normal distribution. Secondly, the dynamic modeling problem based on online probability is studied. This paper analyzes the running process of P2P file sharing system, defines the relevant variables in the system model, and then analyzes the main factors that affect the evolution of the system, including user behavior, file attributes, hardware conditions and software algorithms. By introducing online probability and analyzing the evolution process of P2P file sharing system, the dynamic model of P2P file sharing system based on online probability is established. Thirdly, the related algorithms in P2P file sharing system are improved. The node selection algorithm, bandwidth allocation algorithm and node blocking algorithm based on online probability are proposed. Furthermore, according to the specific expression of the algorithm, we obtain the specific dynamic equation of the system based on online probability. The correctness of the dynamic model based on online probability is verified by simulation experiments. Two simulation examples are designed in this paper. The node state evolution curves in the dynamic model are analyzed when the system node upload bandwidth is much larger than the file request rate and the node upload bandwidth is much lower than the file request rate. Then, the correctness of the dynamic model is verified. Then, the dynamic model with equal probability algorithm and online probability algorithm is simulated and analyzed, respectively. The correctness of the online probabilistic dynamics model is verified. Finally, the system dynamics model with different normal distribution is simulated, and the influence of different online probabilities on the evolution of the system is analyzed. Furthermore, the correctness of the conclusion that the higher the online probability, the smaller the jitter frequency of the state evolution curve and the shorter the time required to complete the file transfer are verified.
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.0

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本文編號：1658341