对等网络流媒体组播策略中遗传寻优算法的应用
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完成流媒体服务器 的资源调度 、负载 的减小 和更 加有 效地 响应用户操作等任务 。
不考虑用户动 态行 为而调度媒体流 ［ 。采用这种形式 的视频服务 网站一般会在 网页中嵌 入 ｆ ｌ ａ ｓ ｈ 插件 ， 用该
本文 Ｐ ２ Ｐ流媒 体组播模 型几个重要 的假设条件 如
下。
插件直接播放从服务器推送来的流媒体 视频 。动态调
节点。
３ ） 节点 Ｎ 一旦响应某个播放请 求后 ， 在一 定时间 内不会 中断 。
源节点 、如何保障 Ｐ ２ Ｐ网络环境 中媒体源 的数据完整
性及节 点用户计算 资源和 网络资 源 的 占用率等 问题 。 解决好这些 问题 。 将对 Ｐ ２ Ｐ组播技术产生积极 的影响。
４ ） 每个节 点都具有初 步 的并 发响应能 力 （ 至 少能 响应 ３ 个并发访 问请求 ） 。 遗传算 法是 以编 码空 间代 替问题 的参 数空 间 ， 以
共享 同一数据 流 ， 从 而降低服务器带 宽资源 的消耗 ［ 。
为此 ， 学者们提 出了众多的解决方案 ， 但 随着对等 网络 （ 下 文简称 Ｐ ２ Ｐ ） 数据传 输技术 的发展 ， 该领 域 又产生
了许多新 的问题 ，如如何选择 同一 网络组 中的优势资
２ ） 在一 次播 放请求 中， 媒体块 Ｍ 只能有一个 支撑
杨棉 绒
（ 新 乡学院 计 算机 与信息工程 学院， 河南 新 乡 ４ ５ ３ ０ ０ ３ ）
摘 要： 提 出一种 针 对 网络环 境 中流媒 体 传播 与数 据调 度 策略 的 改进 方案 ， 充 分利 用对 等 节点 网络 中子 节点 的 资源 来减
轻服 务 器 负载压 力 。基 于遗 传算 法建 立一 种 资 源寻优 策略 ， 对 服务 器 和对 等 网络 节点 中的数 据 资 源进 行 更加 优化 的 分 配 与 调度 。 通过 实验验 证 了算法 的有 效性 。 关键 词 ： 对 等 网络 数 据调 度 ； Ｐ ２ Ｐ数 据传 输 ； 遗传 算 法 ； 调 度 策略
度算法采用客户端拉模式 ，即媒 体流的调度 由用户请 求驱动 。 在这种模式下 ， 服务器根据用户请求到达的情 况做 出响应 ， 动态选择调度方案 ， 尽可能使不 同的用户
１ ） 在某 个时 间点 ｔ ， 网络 中的某个 资源节点 Ｎ （
１ ， ２ ， ３ ，… ， ｎ ）只能为一个媒体块 Ｍｉ 提供数据调 度支 撑。
２ 个体 基 因编码的生成
在本 文中 ，一个 流媒体文件被分 为大小相等 的若
干个 片段 ， 每个片段 代表一次调度任务 ， 由网络 中的某 个 资源节点负责为该 任务提供媒体数据 ，并 以此 为前 提建立流媒体调度 Ｄ Ｎ Ａ模 型。模 型分两部分 ： 第 一部 分为流媒体文件 的片段序号 ，第二部分为每个 片段所
中图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ７ 文 献标 识码 ： Ａ 文 章编 号 ： ２ ０ ９ ５ — ７ ７ ２ ６ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ９ — ０ ０ ４ ０ — ０ ３
目前．网络中流媒体服务基本都采用 Ｃ ／ Ｓ 工作方
式， 即使是播 放嵌入 到网页中的媒体文件 ． 也是通过调 用安装在本地 浏览器上 的多媒体播放 插件来 实现 的 ． 从本 质上来 讲 ， 仍然属 于基 于 Ｃ ／ Ｓ 工作模式 。Ｃ ／ Ｓ 模式 下流媒体数据调度 算法分为两大类 ：静态调度算 法和
第３ ２卷 第 ９期
Ｖｏ１ ．３ ２ Ｎ Ｏ．９
新 乡学院学报
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｘｉ ｎ ｘ ｉ ａ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
２ ０ １ ５年 ห้องสมุดไป่ตู้月
Ｓ ｅ ｐ ． ２ ０ １ ５
对等 网络流媒体 组播 策略 中遗传 寻优 算法 的应 用
适应度 函数为评价依据 ， 以编码 群体 为进化基础 ， 用群
１ 基于遗传 算法的调度策略
总 体上讲 ． Ｐ ２ Ｐ流媒体组 播要解 决 的是异 步资源 调度问题 ．这是 因为 当用户在 网络环境 中播放媒体 资 源时 ．他们 总是根据 自己的需要来调整媒体播放 的方
式和进 度 ， 如从媒体 中间部 分开始播放 、 快进播放 或者
收稿 日期 ： ２ ０ １ ５ — ０ ７ — ０ １
媒体 资源调度 问题 ，首要任务是解决 用来表示受到各
作者 简介 ： 杨棉绒（ １ ９ ７ ９ 一 ） ， 女， 陕西兴平人 ， 讲师 ， 硕士 ， 研 究方向： 软件 工程和计 算机 网络。
杨棉绒 ： 对等网络 流媒体组播策略 中遗传寻优算法的应用
动态 调度算 法 。 静态调度算法采用服 务器推模式 。即视频 服务器
度 问题 ， 包括： 如何 选择 网络 中的资 源节点 ， 如何保 障
某个 网段资源节点 中媒体数据的完整性 ，如何让请求 资源 的用户得到最快速的数据响应等。 可见 ， 流媒体异 步资源调度 问题其实是多约束并发优化 问题 ，因此无 法给 出完全满足每一个约束条件的最优答案。 本文将建立基于遗传寻优算法 的数据模型 ，用来
・ ４１・
种约束 的流媒体资源基 因个体编码 的问题 。
据： 而用来表示流媒体调度方案 的 Ｄ Ｎ Ａ是否优秀 的关 键在于 ， 该Ｄ Ｎ Ａ所代表的调度方案能不能让用 户 以更
快 的速度通过 网络获得整个媒体文件 。客户端获取媒 体文件速度 的主要 约束条件 有 ：一 次调度 周期 中资源 节 点的上行带 宽 、 资源节点的并 发响应能力 、 是否存在
体 中个体位 串的遗传操作 实现选择和遗传机制 ，建立
起 的一个迭代过程［ ３ ］ 。在多次迭代过程中 ， 每次都要对
新一代 的个 体位 串通 过适应 度 函数进 行优选 鉴别 ， 形 成更接近最优 目标 的个体 。要利用遗传算法来 解决流
回看某个媒体片段 。这些需求带来 了一 系列 的资 源调
不考虑用户动 态行 为而调度媒体流 ［ 。采用这种形式 的视频服务 网站一般会在 网页中嵌 入 ｆ ｌ ａ ｓ ｈ 插件 ， 用该
本文 Ｐ ２ Ｐ流媒 体组播模 型几个重要 的假设条件 如
下。
插件直接播放从服务器推送来的流媒体 视频 。动态调
节点。
３ ） 节点 Ｎ 一旦响应某个播放请 求后 ， 在一 定时间 内不会 中断 。
源节点 、如何保障 Ｐ ２ Ｐ网络环境 中媒体源 的数据完整
性及节 点用户计算 资源和 网络资 源 的 占用率等 问题 。 解决好这些 问题 。 将对 Ｐ ２ Ｐ组播技术产生积极 的影响。
４ ） 每个节 点都具有初 步 的并 发响应能 力 （ 至 少能 响应 ３ 个并发访 问请求 ） 。 遗传算 法是 以编 码空 间代 替问题 的参 数空 间 ， 以
共享 同一数据 流 ， 从 而降低服务器带 宽资源 的消耗 ［ 。
为此 ， 学者们提 出了众多的解决方案 ， 但 随着对等 网络 （ 下 文简称 Ｐ ２ Ｐ ） 数据传 输技术 的发展 ， 该领 域 又产生
了许多新 的问题 ，如如何选择 同一 网络组 中的优势资
２ ） 在一 次播 放请求 中， 媒体块 Ｍ 只能有一个 支撑
杨棉 绒
（ 新 乡学院 计 算机 与信息工程 学院， 河南 新 乡 ４ ５ ３ ０ ０ ３ ）
摘 要： 提 出一种 针 对 网络环 境 中流媒 体 传播 与数 据调 度 策略 的 改进 方案 ， 充 分利 用对 等 节点 网络 中子 节点 的 资源 来减
轻服 务 器 负载压 力 。基 于遗 传算 法建 立一 种 资 源寻优 策略 ， 对 服务 器 和对 等 网络 节点 中的数 据 资 源进 行 更加 优化 的 分 配 与 调度 。 通过 实验验 证 了算法 的有 效性 。 关键 词 ： 对 等 网络 数 据调 度 ； Ｐ ２ Ｐ数 据传 输 ； 遗传 算 法 ； 调 度 策略
度算法采用客户端拉模式 ，即媒 体流的调度 由用户请 求驱动 。 在这种模式下 ， 服务器根据用户请求到达的情 况做 出响应 ， 动态选择调度方案 ， 尽可能使不 同的用户
１ ） 在某 个时 间点 ｔ ， 网络 中的某个 资源节点 Ｎ （
１ ， ２ ， ３ ，… ， ｎ ）只能为一个媒体块 Ｍｉ 提供数据调 度支 撑。
２ 个体 基 因编码的生成
在本 文中 ，一个 流媒体文件被分 为大小相等 的若
干个 片段 ， 每个片段 代表一次调度任务 ， 由网络 中的某 个 资源节点负责为该 任务提供媒体数据 ，并 以此 为前 提建立流媒体调度 Ｄ Ｎ Ａ模 型。模 型分两部分 ： 第 一部 分为流媒体文件 的片段序号 ，第二部分为每个 片段所
中图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ７ 文 献标 识码 ： Ａ 文 章编 号 ： ２ ０ ９ ５ — ７ ７ ２ ６ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ９ — ０ ０ ４ ０ — ０ ３
目前．网络中流媒体服务基本都采用 Ｃ ／ Ｓ 工作方
式， 即使是播 放嵌入 到网页中的媒体文件 ． 也是通过调 用安装在本地 浏览器上 的多媒体播放 插件来 实现 的 ． 从本 质上来 讲 ， 仍然属 于基 于 Ｃ ／ Ｓ 工作模式 。Ｃ ／ Ｓ 模式 下流媒体数据调度 算法分为两大类 ：静态调度算 法和
第３ ２卷 第 ９期
Ｖｏ１ ．３ ２ Ｎ Ｏ．９
新 乡学院学报
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｘｉ ｎ ｘ ｉ ａ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
２ ０ １ ５年 ห้องสมุดไป่ตู้月
Ｓ ｅ ｐ ． ２ ０ １ ５
对等 网络流媒体 组播 策略 中遗传 寻优 算法 的应 用
适应度 函数为评价依据 ， 以编码 群体 为进化基础 ， 用群
１ 基于遗传 算法的调度策略
总 体上讲 ． Ｐ ２ Ｐ流媒体组 播要解 决 的是异 步资源 调度问题 ．这是 因为 当用户在 网络环境 中播放媒体 资 源时 ．他们 总是根据 自己的需要来调整媒体播放 的方
式和进 度 ， 如从媒体 中间部 分开始播放 、 快进播放 或者
收稿 日期 ： ２ ０ １ ５ — ０ ７ — ０ １
媒体 资源调度 问题 ，首要任务是解决 用来表示受到各
作者 简介 ： 杨棉绒（ １ ９ ７ ９ 一 ） ， 女， 陕西兴平人 ， 讲师 ， 硕士 ， 研 究方向： 软件 工程和计 算机 网络。
杨棉绒 ： 对等网络 流媒体组播策略 中遗传寻优算法的应用
动态 调度算 法 。 静态调度算法采用服 务器推模式 。即视频 服务器
度 问题 ， 包括： 如何 选择 网络 中的资 源节点 ， 如何保 障
某个 网段资源节点 中媒体数据的完整性 ，如何让请求 资源 的用户得到最快速的数据响应等。 可见 ， 流媒体异 步资源调度 问题其实是多约束并发优化 问题 ，因此无 法给 出完全满足每一个约束条件的最优答案。 本文将建立基于遗传寻优算法 的数据模型 ，用来
・ ４１・
种约束 的流媒体资源基 因个体编码 的问题 。
据： 而用来表示流媒体调度方案 的 Ｄ Ｎ Ａ是否优秀 的关 键在于 ， 该Ｄ Ｎ Ａ所代表的调度方案能不能让用 户 以更
快 的速度通过 网络获得整个媒体文件 。客户端获取媒 体文件速度 的主要 约束条件 有 ：一 次调度 周期 中资源 节 点的上行带 宽 、 资源节点的并 发响应能力 、 是否存在
体 中个体位 串的遗传操作 实现选择和遗传机制 ，建立
起 的一个迭代过程［ ３ ］ 。在多次迭代过程中 ， 每次都要对
新一代 的个 体位 串通 过适应 度 函数进 行优选 鉴别 ， 形 成更接近最优 目标 的个体 。要利用遗传算法来 解决流
回看某个媒体片段 。这些需求带来 了一 系列 的资 源调
