版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、目前對BitTorrent網(wǎng)絡(luò)的研究大都是在真實環(huán)境或模擬環(huán)境下進行的測試研究,因此從理論上分析系統(tǒng)中的核心算法,研究一下系統(tǒng)為什么采用這樣的策略、采用這些策略后會對系統(tǒng)的服務性能產(chǎn)生什么影響,以及這些策略是否存在不足之處等問題,不僅可以對現(xiàn)有的BT網(wǎng)絡(luò)提供理論依據(jù),而且還可以指導我們?nèi)绾稳ジ倪M現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)。因此有重要的理論和現(xiàn)實意義。 本文的主要工作內(nèi)容如下: 1.深入分析了BitTorrent網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)協(xié)議,并對Bi
2、tTorrent客戶端和服務器端的主要功能類進行了詳細介紹,重點對BitTorrent中核心算法的運行機制進行了詳細分析。 2.從不同的角度對Tracker算法和片段選擇算法進行了數(shù)學建模,通過對模型的分析和Matlab仿真,推導出了上述算法中采用的各種不同策略的理論依據(jù),并找出了Tracker算法的不足之處。 3.搭建測試環(huán)境,測試了不同策略對系統(tǒng)服務性能的影響情況,測試結(jié)果與上述理論分析結(jié)果是一致的,說明了上述理論分
3、析結(jié)果的正確性。 4.由于受自身擁有的片段數(shù)目的影響,當節(jié)點處于下載快要完成階段時,從鄰居節(jié)點獲得新片段的概率會減小,因此此時節(jié)點的下載速度會降低,模擬測試結(jié)果也表明現(xiàn)實BitTorrent網(wǎng)絡(luò)中確實存在這樣的問題。針對上述不足提出了改進的Tracker算法,并對原來的Tracker算法和改進后的算法進行了模擬測試,測試結(jié)果表明,改進的Tracker算法進一步提高了系統(tǒng)的服務性能。 本文通過對BitTorrent中的兩個
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于BitTorrent的核心算法分析與改進.pdf
- LED驅(qū)動模式與核心算法.pdf
- 圖像拼接的核心算法研究.pdf
- 數(shù)字助聽器語音處理核心算法研究.pdf
- 疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)核心算法的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于JPEG2000標準核心算法的研究與探索.pdf
- 基于FPGA的超聲成像核心算法研究.pdf
- BitTorrent協(xié)議的分析與改進.pdf
- 連續(xù)相位調(diào)制系統(tǒng)核心算法與實現(xiàn)技術(shù)研究.pdf
- 人臉識別核心算法及matlab代碼
- 人臉識別核心算法及技術(shù)解析
- 高校自動排課系統(tǒng)核心算法的設(shè)計與實現(xiàn).pdf
- 模糊綜合評估系統(tǒng)核心算法的設(shè)計與實現(xiàn).pdf
- 圖像配準核心算法的硬件實現(xiàn)研究.pdf
- 指紋識別系統(tǒng)核心算法的研究.pdf
- JPEG2000標準中核心算法EBCOT的研究與實現(xiàn).pdf
- 智能土木(橋梁)結(jié)構(gòu)理論及其核心算法研究.pdf
- 基于MapObjects和Geodatabase警用GIS的設(shè)計與核心算法.pdf
- BITTORRENT原理分析及改進.pdf
- PLCC型元件基于視覺檢測的核心算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論