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Erschienen in:
Video Event Detection Using Kernel Support Vector Machine with Isotropic Gaussian Sample Uncertainty (KSVM-iGSU) Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Collaborative Q-Learning Based Routing Control in Unstructured P2P Networks

verfasst von : Xiang-Jun Shen, Qing Chang, Jian-Ping Gou, Qi-Rong Mao, Zheng-Jun Zha, Ke Lu

Erschienen in: MultiMedia Modeling

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Query routing among peers whilst locating required resources is still an acute issue discussed P2P networking, especially in unstructured P2P networks. Such an issue becomes worse when there is frequent in and out movement of the peers in the network and also with node failures. We propose a new method to assure alternative routing path to balance the query loads among the peers under higher network churns. The proposed collaborative Q-learning method learns the networks parameters such as processing capacity, number of connections, and number of resources in the peers, along with their state of congestion. By this technique, peers are avoided to forward queries to the congested peers. Our simulation results show that the required resources are located more quickly and queries in the whole network are also balanced. Also our proposed protocol exhibits more robustness and adaptability under high network churns and heavy workloads than that of the random walk method.

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Metadaten
Titel
Collaborative Q-Learning Based Routing Control in Unstructured P2P Networks
verfasst von
Xiang-Jun Shen
Qing Chang
Jian-Ping Gou
Qi-Rong Mao
Zheng-Jun Zha
Ke Lu
Copyright-Jahr
2016
Buch
MultiMedia Modeling

Print ISBN: 978-3-319-27670-0

Electronic ISBN: 978-3-319-27671-7

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-27671-7_76

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