51、比特洪流系统协作与互联网坐标系统中三角不等式违规检测

比特洪流系统协作与互联网坐标系统中三角不等式违规检测

比特洪流系统协作

在传统的比特洪流(BitTorrent)系统中,不公平性是上传容量和参数 (P_0) 的函数。当给予乐观解除阻塞(optimistic unchokes)的上传量与通过乐观解除阻塞获得的下载量不一致时,即 (P_0 · u_i \neq d_i(\text{optimistic})),不公平性就会出现。这是因为通过乐观解除阻塞的下载是基于在所有对等节点中随机选择,所以其收益对节点 (i) 的策略选择不敏感。

而在伙伴增强型比特洪流(buddy - enhanced BitTorrent)系统中,不公平性是上传容量和 (P_B) 的函数。随着伙伴连接数量的增加,(P_B) 趋近于 0,这会减少乐观解除阻塞的上传。因此,对等节点通过最大化伙伴连接数量能获得更多好处。而且,系统中伙伴连接数量的增加会降低通过乐观解除阻塞获得的平均下载量。如果所有节点都选择考虑伙伴的策略,将 (P_B) 最小化并减少用于不公平不等式的上传,系统的不公平性就会降低。

从博弈论的角度来看,伙伴增强型比特洪流系统存在纳什均衡。当所有理性的下载者都是考虑伙伴的节点时,这种均衡就会出现。因为考虑伙伴的节点的效用不低于其他任何策略的效用,所以如果所有节点都选择考虑伙伴的策略,就没有节点有动机改变其策略。

为了验证伙伴增强型协议的效果,对现有的开源比特洪流客户端进行了修改,在 Enhanced CTorrent 3.2 版本的基础上实现了伙伴协议。修改后的客户端可以在伙伴模式或常规模式下运行。在常规模式下,它就是普通的比特洪流;在伙伴模式下,增加了伙伴节点维护其伙伴状态的功能。

Enhanced CTorrent 的

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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