面向流媒体基于蚁群的副本选择算法
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国家自然科学基金(61272364);广东高校省级重大科研项目(201612008QX);广东省学科建设专项资金(2013WYXM0122);广东省大学生创新创业训练计划项目(201613177024,201713177036);深圳市科技计划项目(JCYJ20160428153620486,JCYJ20170303140803747);深圳市智能媒体和语音重点实验室资助项目(201762005)


Replica Selection Algorithm Based on Ant Colony Algorithm for Streaming Media
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    摘要:

    本文针对流媒体Cloud-P2P存储模式中的副本选择,提出一种基于蚁群算法的改进算法(replica selection algorithm in Cloud-P2P based on ant colony algorithm,C2P2RSA2),建立副本选择度量标准(副本节点的网络带宽、网络延时等)与蚁群信息素的映射,定义了副本信息素概率,最后得到一组副本资源的最优解.实验表明,与PARSA算法(Pheromone-base Ant colony Replica adaptive Selection Algorithm in cloud storage)和最佳副本选择算法比较,在平均访问时间增加2%–5%的情况下,本文的算法对云副本节点的负载率减少15%–25%.

    Abstract:

    Replica selection algorithm for streaming media in Cloud-P2P (C2P2RSA2) is proposed based on ant colony algorithm in this study. In replica selection model based on ant colony, a copy select metrics (copy node network bandwidth, network delay, etc.) is mapped by ant colony pheromone. The replica pheromone probability formula is proposed. Through constantly iterate the optimal replica resource is selected. The experimental results show the average access time of C2P2RSA2 is increased by 2%-5% than that of PARSA (pheromone-base ant colony replica adaptive selection algorithm in cloud storage) and best copy selection algorithm, the cloud replica node load factor of C2P2RSA2 is decreased by 15%-25%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨戈,刘智鹏.面向流媒体基于蚁群的副本选择算法.计算机系统应用,2019,28(2):190-195

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  • 收稿日期:2018-03-03
  • 最后修改日期:2018-03-19
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  • 在线发布日期: 2019-01-28
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