非结构化P2P网络引导型进化博弈算法

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2016009

摘要/Abstract

摘要：

为促进动态开放性对等网络中节点间的合作，在 SLACER（selfish link-based adaptation for cooperation excluding rewiring，基于自私连接排除重构的自适应合作）算法的基础上引入标兵节点，提出了引导型进化博弈算法G-SLACER（guided-SLACER）。通过初始化，网络节点总数的30%为标兵节点；拓扑重构过程中，新增一条到最具优势节点的引导型连接；为鼓励节点相互学习，加大网络整体收益。实验结果表明，G-SLACER算法针对不同规模的网络均具有良好的通用性，网络中CCP（cooperative connected path，合作连接路径）的稳定性增强。与其他进化博弈算法相比，G-SLACER算法形成的P2P网络的合作状态出现得更早、更平稳。

关键词: 对等网络, 标兵节点, 拓扑重构, 引导型, P2P

Abstract:

In order to promote the cooperation among the nodes which exist in dynamic and open peer-to-peer network,G-SLACER algorithm was provided by introducing pacesetter nodes.30% of network nodes were initialized to pacesetter nodes.In the process of topology reconstruction,a guided link to the most advantage node was added.To encourage studies between nodes,the payoff of the whole network was increased.The experimental results show that the G-SLACER algorithm has good generality for different sizes of networks,and it enhances the stability of CCP.Compared with other evolutionary game algorithms,cooperation state of P2P network formed by G-SLACER algorithm appears earlier and more stable.

Key words: peer-to-peer network, pacesetter node, topology reconstruction, guided, P2P

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图/表 10

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peer1/peer2	合作	不合作
合作	（R,R）	（S,T）
不合作	（T,S）	（P,P）

算法	主动学习过程	拓扑重构过程	复位过程	两个节点收益相等
SLACER	i连接到j的L_neighbors	i连接N_rand	设置i收益为0	随机选择一个节点
G-SLACER	根据收益差i连接到j的L_neighbors	i连接N_rand和N_max	设置i收益为V_j	S_i、S_j均为合作策略，随机选择一个节点

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