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对等网络中改进蚁群智能搜索算法研究

Intelligent Search Study Based on Improved Ant Colony Algorithm in P2P Networks
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摘要 为了提高蚁群算法在P2P网络资源搜索中存在搜索盲目、搜索效率低的问题,论文将多态蚁群算法和应用到了P2P网络搜索。针对搜索一段时间后网络中发起的对新的文件请求,引入合成信息素的概念,以减少搜索初始阶段消息转发的盲目性。对无结构P2P网络中的洪泛算法、蚁群算法、引入合成信息素后的蚁群算法进行模拟实验,实验结果表明所提出的算法可有效提高P2P网络的搜索性能。 In order to enhance the practicality of ant colony algorithm and improve the search efficiency of peer-to-peer networks, this paper presents a new approach of unstructured P2P information re-trieval based on the polymorphic ant colony algorithm. In order to meet the new file requirement after a while of searching, the conception of generated pheromone is imported to decrease the blindness of pack forwarding in early searching stage. Based on the simulator framework, simu-lating the flooding, ant colony algorithm, ant colony algorithm with generated pheromone in un-structured peer-to-peer networks, and analyzing the experience data, the experience results indi-cate that the algorithm is effective and can enhance the performance of peer-to-peer networks.
出处 《数据挖掘》 2014年第3期19-26,共8页 Hans Journal of Data Mining
基金 国家自然科学基金项目(71173248) 陕西社会科学基金(13Q081) 西安邮电大学青年教师科研基金项目(ZL2012-30)。
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