基于蚁群算法的非结构化p2p网络资源搜索研究

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1、＇学校代码：１０００４密级：公开如＃、交道乂肇．ＢＥＩＪＩＮＧＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕ｚｂ专业学位论文基于蚁群算法的非结构化Ｐ２Ｐ网络资源搜索研究＇＞■＾作者姓名张赫男．工程领域计算机技术ｆ指导教师于双元副教授培养院系计算机与信息技术学院■ＭｉｒａＡｉｆｌ與系、交道乂攀硕古专业学位论文基于蚁群算法的非结构化Ｐ２Ｐ网络资源搜索研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＲｅｓｏｕｒｃｅＳｅａｒｃｈｉｎＢａｓｅｄｏｎＡｎｔＣｏｌｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍｉｎｇｙｇＵｎｓ

2、ｔｒｕｃｔｕｒｅｄＰ２ＰＮｅｔｗｏｒｋｓ作者：张赫男导师：于双元北京交通大学２０１６年５月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北巧交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提、、供阅览服务，并采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编Ｗ供査阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和礎盘。学校可レッ为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：綱胃师签名：

3、＾签字曰期：年ｈ奇曰签字曰期：年ｂ月＾曰如ｉＩｊ学校代码：４１０００密级：公开北京交通大学硕±专业学位论文基于蚁群算法的非结构化Ｐ２Ｐ网络资源搜索研巧ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＲｅｓｏｕｒｃｅＳｅａｒｃｈｉｎＢａｓｅｄｏｎＡｎｔＣｏｌｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍｉｎｇｙｇＵｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄＰ２ＰＮｅｔｗｏｒｋｓ作者姓名；张赫男学号：１４１２５２１６导师姓名：于双元职称：副教授专业学位类别：工学学位级别：硕±北京交通大学２０１６年５月致谢时光菩巧，研巧生的生活就要过去了，，在

4、送两年的学习生活中我学会了很多知识、，也锻炼了各方面的能力。这所有的收获和进步都离不开老师的悉屯培养和同学的无私帮助，更离不开家人的支持和鼓励。因此，在论文完成之际，对他们表示真必的感谢。衷也感谢我的导师于双元老师，她不仅传授给我知识，更重要的是她严谨的治学态度和髙尚的人格品德在无形么中教会了我许多为人处事的道理。并且在论文研巧和撰写工作中给我提出了宝贵的意见。她的悉也指导为我指明了前进的方向，她每一次的鼓励让我一直坚持不放弃。感谢给予我转载和引用权的资料、图片、文献、研究思想及设想的提出者和所一有者，每次遇到的困惑都因你

5、们的智慧而得到启迪，我们虽素不相识，但你们的一一知识成果帮助我解决了个又个问题，是你们为我打开了通往知识世界的大口。感谢研巧生期间的同学，徐远卓、曾儒艺、代娇、赵宇、严程、赵思纯、彭弼代。是他们让我的大学生活别样丰富多彩。他们的香智和勤勉，他们的帮助和鼓励，都是我一生的财富。感谢我的父母一一，是他们在我每次跌倒时给我再次奋斗的力量，在我每次失意时给我最温暖的安想和关怀，是他们的爱让我更加坚强。感谢在百忙之中审阅此稿的专家和《师，感谢你们提出的宝贵患见和建议。！感谢所有在我成长中给予我关怀和帮助的人们巧后，，感谢岁月于世间之欢

6、愉与悲苦，许宽宏。１１北京々巧大学硕±专业学仿论义摘要对等网络（Ｐ巧）技术有效整合互联网的资源，为人们在大规模信息中获取目标资源提供了更有效的途径。其中非结构化Ｐ２Ｐ网络具有网络拓扑简单，容易维护，支持模糊査询等优点，但由于其巧扑结构巧单、松散，其资源捜索与定位效率－直是研巧和关注的问题。传统的非结构化Ｐ２Ｐ网络资源搜索算法使用泛洪算法（Ｆｌｏｏｄｉｎｇ）来定位资源，但随着网络规模的扩大，这种通过Ｆｌｏｏｄｉｎｇ来定位资源的方法会产生大＊的兀余信息，使得网络负载加大，导致捜索效率较低。为了解决非结构化Ｐ２Ｐ网络资源

7、一搜索的效率问题，种可行的方法是精确的选择邻居节点进行査询转发，从而减少冗余信息的产生，降低捜索时间，最终提高捜索算法效率。蚁群算法起源于对蜗蚁觅食行为的观察一，是种模巧进化算法，它具有正反馈机制，这种化制可Ｗ使算法。巧确的选择邻居节点进行査询转发，提窩捜索效率论文在对传统蚁群算法解决非一结构化Ｐ２Ｐ网络资源搜索问题研巧的基础上，给出了种基于改进蚁群算法的非结构化Ｐ２Ｐ网络资源捜索算法。传统的蚁群算法只有一种信息素指导査询转发，没有考虑节点之间的联系，并且在搜索后期，由于信息素的累积，算法只会对局部网络资源进行捜索，使搜索过

8、早陷入停滞状态。针对１＾上问题，论文对传统的蚁群算