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【24h】

LAAPS: an efficient file-based search in unstructured peer-to-peer networks using reinforcement algorithm

机译:Laaps:使用强化算法在非结构化的点对点网络中基于基于文件的基于文件的搜索

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摘要

An efficient searching algorithm in the absence of control over the object locations is a challenging issue in the design of unstructured peer-to-peer (P2P) networks. In this paper, we report files searching constraints in the unstructured P2P systems. Hence, we exploit learning automata adaptive probabilistic search (LAAPS) algorithm for those constraints which are distributed entirely with adequate bandwidth. LAAPS optimize the learning automata using file container nodes which are leveraged with the types of file. In the simulation, we compare the proposed algorithm with the random probabilistic walk, adaptive search algorithm, and improved adaptive probabilistic search algorithm. The numerical result demonstrates that LAAPS improves the number of hits per query, achieving high success rate with significant message reduction.
机译:在对象位置的控制中没有控制的有效搜索算法是非结构化点对点(P2P)网络的设计中的具有挑战性的问题。 在本文中,我们报告文件搜索非结构化P2P系统中的约束。 因此,我们为这些约束进行了用于学习自动机的自适应概率搜索(Laaps)算法,其完全具有足够的带宽分布。 Laaps使用文件容器节点优化Learning Automata,该文件包含文件类型的类型。 在模拟中,我们将所提出的算法与随机概率步行,自适应搜索算法和改进的自适应概率搜索算法进行比较。 数值结果表明,LAAPS改善了每个查询的命中数,实现了高成功率,具有显着的消息。

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