基于移動結(jié)點與基于父結(jié)點的信息預(yù)報馬爾可夫模型比較分析

劉少林

摘要；約束P2P系統(tǒng)性能的重要原因是節(jié)點擾動，當用戶（移動結(jié)點）進入P2P網(wǎng)絡(luò)中進行點播或直播觀看節(jié)目時，它接收來自其他節(jié)點的數(shù)據(jù)塊，具有不確定性。本文通過對兩個模型的比較分析，得出：對服務(wù)端傳信息給用戶的概率進行評估，保證用戶視頻觀看是穩(wěn)定及流暢的有一定的參考意義。

關(guān)鍵詞：移動結(jié)點；父結(jié)點；預(yù)報；馬爾可夫模型

中圖分類號：TP311 文獻標識碼；A 文章編號：1009-3044（2017）07-0231-03

1簡介

與傳統(tǒng)客戶端，服務(wù)器模式相比，P2P（點對點）技術(shù)使得眾多Peer節(jié)點（個人計算機）既是信息提供者（服務(wù)端），也是信息接收者（客戶端），能非常有效分散服務(wù)，迅速提升網(wǎng)絡(luò)處理能力。

點播與直播占了P2P流量較大份額。當用戶觀看點播或直播時，用戶被不穩(wěn)定的流量，過慢的下載速度，不流暢的視頻而苦惱。P2P系統(tǒng)性能受到上行、下行速率，帶寬等諸多因素的影響，約束P2P系統(tǒng)性能的重要原因是節(jié)點擾動，當用戶（移動結(jié)點）進入P2P網(wǎng)絡(luò)中進行點播或直播觀看節(jié)目時，它接收來自其他節(jié)點的數(shù)據(jù)塊，具有不確定性。

為了解決上述問題，本文在綜述對移動結(jié)點（用戶）建立馬爾可夫模型，父結(jié)點（信息提供者）建立馬爾可夫模型的基礎(chǔ)上，通過比較分析兩個模型，對父結(jié)點傳信息給移動結(jié)點進行概率評估，為移動結(jié)點提供一個參考，保證移動結(jié)點在一定程度上觀看視頻是穩(wěn)定及流暢的。

1.1基于移動結(jié)點的信息預(yù)報馬爾可夫模型

1.2基于父結(jié)點的信息預(yù)報馬爾可夫模型

（1）當α=β=γ=δ=0，圖2狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖可簡化為圖3：

由圖可知，狀態(tài)0（NN），狀態(tài)I（SN）經(jīng)過2步狀態(tài)遷移最終停留在狀態(tài)3（SS）；狀態(tài)2（NS）經(jīng)過1步狀態(tài)遷移最終停留在狀態(tài)3（SS）；狀態(tài)3（SS）一直停留在狀態(tài)3（SS）；即起始狀態(tài)不管是什么，經(jīng)過有限步，最終將一直停留在狀態(tài)3（SS），即父結(jié)點1一直在發(fā)送信息。

（2）當α=β=γ=δ=1，圖2狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖可簡化為圖4：

由圖可知，狀態(tài)2（NS），狀態(tài)3（SS）經(jīng)過2步狀態(tài)遷移最終停留在狀態(tài)O（NN）；狀態(tài)1（SN）經(jīng)過1步狀態(tài)遷移最終停留在狀態(tài)O（NN）；狀態(tài)O（NN）一直停留在狀態(tài)0（NN）；即起始狀態(tài)不管是什么，經(jīng)過有限步，最終將一直停留在狀態(tài)O（NN），即父結(jié)點1一直不在發(fā)送信息。

（3）當α=β=γ=δ=1/2，圖2狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖可簡化為圖5；

1.3基于移動結(jié)點與基于父結(jié)點的信息預(yù)報馬爾可夫模型比較分析

比較1.1基于移動結(jié)點的信息預(yù)報馬爾可夫模型與1.2基于父結(jié)點的信息預(yù)報馬爾可夫模型可知：

（1）1.1是基于主體（移動結(jié)點）建模的；1，2是基于客體（父結(jié)點）建模的，通過對主體及客體兩個方面建模，然后比較分析，更具說服力。

（2）1.1基于移動結(jié)點的信息預(yù)報馬爾可夫模型是以移動結(jié)點（用戶）擁有父結(jié)點的個數(shù)作為狀態(tài)（分為狀態(tài)0，狀態(tài)1，狀態(tài)2，…，狀態(tài)M，共M+1個狀態(tài)）而建模的，1-2基于父結(jié)點的信息預(yù)報馬爾可夫模型是以父結(jié)點1前一時刻，后一時刻傳與不傳信息看作一個整體作為狀態(tài)（分為狀態(tài)0（NN），狀態(tài)1（SN），狀態(tài)2（N5），狀態(tài)3（55）共4個狀態(tài)）而建模的。

由表3可看出，當σ一定時，初始狀態(tài)不同，但所對應(yīng)的k的最小值均相等，而且不受時刻n（n≥4）的限制。究其原因，是由于

由表4可看出，當σ一定時，初始狀態(tài)不同，但所對應(yīng)的是的最小值均相等，并且與時刻n的取值有關(guān)，即n變化時，k值會變化。究其原因，是由于：

不妨設(shè)α=β=γ=δ=A，1-α=1-β=1-γ=1-δ=B，則

隨著m在變化，矩陣里的數(shù)值在變化，但每行是一模一樣的。當σ增大時，k值逐步減少，偶爾停留，與前一情況相同，可能是σ的跨度過大（現(xiàn)在的跨度是0.1）。

從表5可以看出σ一定時，初始狀態(tài)不同，所對應(yīng)的l的最小值均相等，且與時刻n有關(guān)（當n變化，k值也會變化）。從理論上當σ一定，初始狀態(tài)不同，其所對應(yīng)忌的最小值應(yīng)該不等，推究原因：計算精度不夠，時刻n越大，每行數(shù)據(jù)非常接近，四舍五入后幾乎一樣。