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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/3214| Title: | Algoritmo de Búsqueda Semántica en Redes P2P Complejas |
| Authors: | Aguirre Lam, Marco Antonio. |
| Issue Date: | 2008-12-01 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Ciudad Madero |
| Description: | Muchos sistemas del mundo real son modelados como redes complejas ya que son difíciles de describir debido a su gran tamaño y la interacción dinámica de sus elementos. Las redes complejas poseen una estructura topológica no trivial, lo que ha motivado el estudio de características topológicas de redes del mundo real. El conocimiento de estas características puede ser usado para optimizar el desempeño de los procesos que en ellas se llevan a cabo, tales como la búsqueda de recursos distribuidos, administración de tráfico y diseño de algoritmos de enrutamiento. En este trabajo fue abordado el problema de búsqueda de información en redes Peer-to-Peer complejas usando estrategias locales, tales como, aprendizaje, caracterización y exploración. El proceso de búsqueda es un problema difícil de resolver ya que el ambiente en el cual se lleva a cabo éste proceso se torna complejo debido a que los usuarios realizan búsquedas de diferentes tipos de recursos en momentos diferentes y los nodos así como sus recursos pueden variar de manera dinámica. Las técnicas tradicionales de búsqueda de recursos tales como la caminata aleatoria y la inundación generan enormes cantidades de tráfico, mientras que los algoritmos de búsqueda mejorados basados en tablas hash introducen sobrecarga de recursos para mantener sus sistemas de búsqueda en diferentes nodos. En contraste, los sistemas auto adaptativos tales como los algoritmos de hormigas proporcionan un paradigma adecuado de manera natural para controlar el tráfico de mensajes de consulta sobre redes P2P. En esta tesis, se desarrolló un algoritmo evolutivo basado en algoritmos de colonia de hormigas que toma ventaja de la topología local de la red, aplicando la función de caracterización Coeficiente de Dispersión de Grado (DDC) y un método de exploración local denominado “lookahead”, para encontrar recursos de manera eficiente sobre redes P2P. Los resultados de esta investigación muestran que al incluir información de la estructura local y aprendizaje en el algoritmo de búsqueda la eficiencia en el proceso de búsqueda obtiene una mejora del 75% utilizando instancias de prueba de un sistema real de intercambio de archivos. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Maestría en Ciencias de la Computación |
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