● 摘要
对等网络（Peer-to-Peer Network）作为一种全新的网络模式，在资源共享、多媒体传输和分布式协作等方面得到了广泛的应用。P2P网络中的资源分布在每一个节点上，信息量十分丰富，节点之间可以进行资源共享和信息交流。一个有效的资源搜索机制可以在系统开销较小的条件下保证用户在P2P网络中快速、准确地搜索到所需要的资源，提高用户体验的满意度。因此，如何从大量的网络资源中快速搜索到所需要的资源成为了研究P2P网络的关键问题之一。本文介绍了P2P网络的课题背景和国内外研究现状，分析了非结构化P2P网络中的资源搜索算法，并对非结构化P2P网络中资源搜索算法的改进策略进行了分析总结。针对非结构化P2P网络中资源搜索效率低、冗余消息较多的情况，提出一种基于兴趣因子的蚁群资源搜索算法（IACO）。该算法充分考虑了节点价值对资源搜索的影响，在传统蚁群算法中引入节点的兴趣因子，以动态调整节点价值和信息素在计算转发概率时的权重关系，有效地指导了资源查询路径的生成。并针对网络中稀有资源搜索成功率较低的问题，在IACO算法的基础上提出一种稀有资源搜索策略。该策略通过一种稀有资源探测方法来确定网络中的稀有资源，利用节点价值和信息素来确定IACO算法中的路由节点，并通过在这些路由节点上进行稀有资源备份提高稀有资源的网络占有率，进而提高IACO算法中稀有资源的搜索成功率。最后，对本文提出的IACO算法和稀有资源搜索策略进行仿真验证。通过Peersim仿真软件模拟了Gnutella网络的环境，分别从资源搜索成功率和网络中的消息数量等方面对IACO算法和稀有资源搜索策略进行了仿真实验，验证了算法的可行性和有效性。