导读:本文包含了流媒体调度技术论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:粒子群算法,BitTorrent流媒体,数据调度,片段选择
流媒体调度技术论文文献综述
杨青青[1]（2015）在《基于改进粒子群算法的BitTorrent流媒体调度技术的研究》一文中研究指出在P2P流媒体系统中,合理的调度策略可以使得系统达到服务能力强、吞吐量大、启动延时小和视频播放连续度好的目的。多数研究认为网状模型可以降低节点失效带来的网络波动,Bit Torrent系统是一种分布式的网络结构,本文根据粒子群算法的寻优思想和Bit Torrent流媒体数据调度中节点选择算法的特点,提出一种新的基于改进粒子群算法的Bit Torrent流媒体数据调度方法。首先,改进Bit Torrent原有的片选机制,引入自适应的双窗口片段选择算法。Bit Torrent协议片段选择算法的核心是稀有数据块优先,这种机制不适合对媒体片段有严格时间要求的点播服务。本文根据视频点播请求,将媒体文件划分到紧急窗口和普通窗口两个窗口中,不同的窗口采用不同的片段选择算法。为确保当前视频具有良好的播放连续度,引入自适应的窗口算法,使得系统能够根据视频播放情况和网络带宽情况自适应改变两个窗口的大小。其次,提出基于改进粒子群算法的邻居节点选择IPSO-NPS(Neighbor Peer Selection based on Improved Particle Swarm Optimization)算法。本文为克服粒子群算法容易陷入局部最优的问题,提出改进的粒子群优化IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)算法;并定义该算法应用到流媒体数据调度中的编解码方法,提出基于节点能力度的适应度函数;再通过寻求粒子群最优解确定提供数据片资源的邻居节点集。最后,设计实验方案,对实验结果进行分析对比。本文以对六大基准函数的收敛速度和收敛精度为评价指标,对IPSO算法分析验证。为了证实自适应双窗口算法的有效性,从视频播放连续度方面验证该算法与顺序策略、最少优先策略的不同。并且从启动延迟、视频播放连续度和网络负载这叁个性能指标对本文提出的IPSO-NPS算法和随机策略、最少请求节点策略进行分析对比。(本文来源于《燕山大学》期刊2015-05-01）
马小鹏[2]（2015）在《基于P2P数据调度的移动医疗流媒体技术研究》一文中研究指出移动医疗流媒体是一种新兴业务,在医疗诊断、医疗会议和医疗教学等方面具有广阔的应用前景。而移动网络中不同的网络制式带来的不同速率,无线信道的变动等问题给移动医疗流媒体技术提出了新的挑战。本文在移动P2P传输网络中,分别针对移动医疗流媒体的低清晰度业务(如医疗教学和医疗会议等)和高清晰度业务(如医疗诊断和医疗影像传输等)建立基于分层流媒体的优先级缓存模型,并提出相应的数据调度算法,提高了医疗流媒体在移动环境中的传输质量。对于低清晰度业务,本文从减轻服务器的负载,均衡网络流量,提升流媒体流畅度的角度研究,提出一种基于斜纹优先级缓存模型的低清晰度数据调度算法。通过仿真验证了该算法能够降低流媒体的中断概率和服务器的负载率,提高节点上传带宽利用率和节点平均下载速率。对于高清晰度业务,本文从提高流媒体的清晰度和流畅度的角度研究,通过改进了分区域缓存模型,提出一种基于混合优先级缓存模型的高清晰度数据调度算法。通过仿真验证了该算法能够提高分层流媒体的层到达率、降低流媒体的中断概率和无用包率。本文在OMNET++平台的DenaCast系统上,设计了移动消息交互协议,并设置了网络配置和相关参数来模拟移动P2P医疗流媒体业务。该平台实现了移动P2P医疗流媒体业务场景的仿真。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2015-01-14）
高羽[3]（2014）在《分布式流媒体资源调度技术研究》一文中研究指出随着信息技术和网络技术的飞速发展,以多媒体为核心的现代网络流媒体技术得到非常广泛的应用。为了应对流媒体的应用中出现的大量消耗CPU、带宽等资源的问题,单机服务器已经不能承受高并发用户的访问,因此分布式的解决方案应运而生。本文针对分布式流媒体调度技术进行研究,在分布式的流媒体服务子节点的部署环境中,每个子节点均作为流媒体的服务器。为保证流媒体服务的质量,设计了基于蚁群的资源调度算法来获取传输的最佳路径。(本文来源于《计算机光盘软件与应用》期刊2014年21期）
方正[4]（2014）在《协同化移动流媒体系统中QoS感知的优化调度技术研究》一文中研究指出近年来,智能手机行业的高速发展见证了移动互联网的蓬勃繁荣。手机作为第一大上网终端,已成为中国网民增长的主要驱动力,并促成移动流媒体服务跃升为移动互联网第五大应用。然而传统基于基站接入的流媒体构建方案因蜂窝网络容量有限、下行速度抖动和资费昂贵等原因限制了移动流媒体的应用普及。为此近年来学术界提出基于蜂窝网络及WiFi网络混成融合架构的移动流媒体系统构建方案,即移动用户一方面通过B2D连接(蜂窝网络接口)与视频服务器连接,一方面通过D2D连接(WiFi)与邻近用户组成移动自组网(MANET)以共享数据。混合网络的P2P移动流媒体系统主要分为两类：第一类为基于单跳广播的P2P移动流媒体系统。系统用户基于P2P协同技术分别下载视频数据的不同部分,然后通过无线网络MAC广播进行节点间数据的分享。系统的优点为数据传输速度快,传输效率高,缺点为用户必须都处于彼此的通信覆盖范围,限制了系统的规模。第二类为基于多跳路由的P2P移动流媒体系统。系统中用户首先尝试通过D2D连接利用Ad-Hoc多跳路由机制从周边节点获取数据,失效时通过B2D连接从远程流媒体服务器获取数据。系统的优点为可以覆盖更多的用户和资源,缺点为数据传输会出现带宽瓶颈,且系统的蜂窝网络负载存在优化空间。在基于多跳路由的P2P移动流媒体系统中数据调度链路的实际拓扑,包括链路长度,转发节点的负载决定了调度的性能,当数据需要经过多个节点进行转发时或转发节点负载很大时,数据调度会出现带宽瓶颈,影响系统的服务质量;其次蜂窝网络负载仍存在优化空间,用户存在重复下载同一数据的现象,且用户的蜂窝数据流量不平衡,影响系统的可扩展性和实际应用。针对上述问题论文对基于旁助节点’协同的流调度优化机制和QoS保障的蜂窝网络负载优化策略开展了研究。本文的主要工作如下：1.本文针对基于智能手机自组网的P2P移动流媒体系统中的数据调度出现的带宽瓶颈问题,提出了基于旁助节点协同的流调度优化机制,通过将系统中的用户和D2D连接建模为加权有向图,将数据调度优化问题规约为最短路径问题,提出了基于Dijkstra算法的最短路径算法,最后通过实验验证了算法随着节点规模的扩大性能稳定优良,具有移动的可扩展性,且算法在不同节点密度,不同旁助节点比例和不同旁助节点缓存上限情况下都能有稳定且优良的性能。2.针对基于多跳路由的P2P移动流媒体系统中蜂窝网络负载优化的问题,在保证QoS的前提下,将此问题建模为求最小下载节点集合的问题,并证明了该问题是一个NP-Hard问题。在此基础上提出了优化蜂窝网络负载和平衡节点蜂窝网络下载数据量的启发式贪心算法。通过实验的验证,算法可以有效的降低系统整体的蜂窝网络流量和平衡用户节点的蜂窝网络下载数据量。(本文来源于《南京大学》期刊2014-05-01）
姚彬[5]（2013）在《P2P流媒体系统数据调度和传输层优化技术研究》一文中研究指出近年来,随着互联网的发展,P2P技术凭借其无限度的可扩展性、强大的传输能力,迅速成为各种应用的主要分发手段,甚至成为互联网的重要发展方向之一。流媒体技术是指使用流式传输的方式在网络上传输文件,具有高效实时的特点。但是,在传统的C/S模式下,流媒体服务的发展面临带宽和可扩展性等多方面制约,因此采用P2P模式解决流媒体服务的瓶颈问题受到了广泛的重视。本文对P2P流媒体播放流畅性从两个方面进行了深入研究,一方面改进P2P流媒体自身数据选择算法,另一方面合理降低P2P数据类应用(如BT文件共享)带宽占用率,提高P2P流媒体应用的带宽占用。本文首先分析P2P流媒体的研究现状,然后重点研究基于邻近性的自适应缓存数据选择算法,从改进数据调度策略方面,提高P2P流媒体视频播放的流畅性；接着从传输层分析研究TCP Reno算法,并对Reno算法进行改进,达到降低BitTorrent等P2P文件共享应用的网络带宽占用率,从而进一步提高了P2P流媒体视频的播放流畅性。本文主要做了以下叁个方面的工作：一、研究P2P流媒体系统的缓存数据选择机制,提出基于邻近性的自适应缓存数据选择算法。节点在准备下载下一步缓存数据时,首先考虑节点的位置信息,确定节点与邻居节点之间的带宽、延迟等条件,计算节点当前的综合“邻近性”。若“邻近性”较大,则优先下载速率最高的数据块,若“邻近性”较小,则优先下载播放序列最前端的数据块,从而保证流媒体视频播放的流畅性。二、研究TCP Reno算法,合理降低BitTorrent等基于TCP协议的P2P文件共享应用带宽占有率,提高基于UDP协议的P2P流媒体视频带宽占用。在Reno中改进基于丢包反馈的拥塞判断机制,加入对RTT的参考。在拥塞避免阶段,通过对RTT与平均RTT的对比,对网络拥塞进行预判断；在拥塞控制阶段,根据实时RTT,动态减小拥塞窗口阈值,更大程度上减少网络拥塞时TCP的发包量。将改进后的拥塞算法应用于BitTorrent协议,从应用层看,减少了BitTorrent下载时对带宽占用率,提高了P2P流媒体视频流的吞吐量,从而进一步提高P2P流媒体视频的播放流畅性。叁、提出了一个基于Android平台的P2P流媒体视频下载与播放的原型系统NexusBT的设计框架,为现实环境下进行P2P流媒体关键技术的研究奠定了基础。本文的研究成果对于提高P2P流媒体视频播放流畅度具有一定的应用价值。(本文来源于《浙江大学》期刊2013-01-01）
刘建生,魏楠青,乐光学,熊小峰,宋佳佳[6]（2011）在《P2P大规模流媒体调度技术研究》一文中研究指出随着宽带、IPV6、3G等技术的日渐成熟,流媒体应用已成为Internet承载的重要业务.调度技术是保证大规模可信流媒体服务质量的关键问题之一.对典型流媒体调度和分发技术进行综述,归纳分析了基于P2P网络环境下树型、网状以及混合拓扑结构的流媒体技术的优缺点,对mesh网下的资源发布于查找、服务节点选择、数据块调度等进行了重点分析和评述.依据流媒体应用的发展趋势,预测了P2P大规模可信流媒体调度技术在适应复杂网络,及结合云技术等方面的研究方向与内容.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2011年08期）
周长奉[7]（2011）在《基于混合架构的流媒体放置和调度技术的研究》一文中研究指出随着流媒体技术的迅速发展和用户对服务质量要求的提高,如何实现流媒体文件的快速稳定的传输已经成为流媒体技术的一个重要质量指标。在网络中开展高质量的可靠地流媒体服务,满足实际运营的需要,对流媒体文件从源服务器到用户之间数据的传输、内容分发系统的有效性和缓存系统的智能型等方面提出了较高的要求。本文首先介绍了P2P网络技术的特点和基于P2P网络的流媒体系统中所涉及的流媒体技术的最新研究成果,并且介绍了CDN数据分发网络产生和发展,以及CDN系统中涉及的流媒体关键技术。总结了P2P和CDN技术各自的优缺点。参考现有P2P和CDN两种技术相结合的框架,本系统引进了P2P-CDN混合架构的流媒体分发系统模型,分析了系统的结构和工作流程。系统是以CDN集中控制为核心,采用两层P2P网络结构,将边缘代理服务器和用户分别采用P2P方式组织起来,最大程度的实现资源的共享。在此基础上,本文还对流媒体系统的两个关键问题进行了研究,也就是本文的核心工作。首先本文通过对流媒体文件的访问特性的分析,得出了不同的自治域对不同类型文件的访问量的存在差别,据此提出了流媒体数据的放置策略,具体包括叁方面的内容,需要放置的内容的确定,放置内容数量的确定以及放置数据的服务器的确定。另外本文给出了边缘服务器层基于负载均衡的数据调度策略,包括点播请求下数据的分发和拥塞控制策略两方面。在点播阶段对数据的分发是在网络中搜索负载情况和传输代价最合适的节点进行数据分发,保证了系统的负载均衡,但是为防止失衡的发生,通过周期性的拥塞控制进一步调节负载均衡程度。最后,通过实验对流媒体的放置策略进行了测试,结果表明,该策略在降低用户的访问延迟和提高服务器利用率方面得到了良好的效果。另外,对基于负载均衡的数据分发策略进行了模拟测试。实验显示,在访问延时和负载均衡方面该策略都有所改进。(本文来源于《辽宁大学》期刊2011-05-01）
刘伟[8]（2009）在《分布式流媒体资源调度系统关键技术研究》一文中研究指出信息技术不断发展,对网络资源共享平台提供了新的发展契机与挑战。普通高等学校有较丰富的教学资源和长期积累的教学经验,如何将这种优势转化为适合学生自主学习的网络教育资源?这是普通高校开展网络教育所面临的挑战。现代信息技术的发展为网络教育资源共享提供了便捷条件,资源共享是降低开发成本、优势互补、提高教学质量的有效途径,构建一个具有教学案例资源获取、存储、传递、共享、转化和应用的资源共享平台具有十分重要的意义。教学案例资源是包含有大量文本、图形和音视频等文件的资源集。这样的资源集在互联网上传播时会产生非常大的数据量,对服务器产生比较大的压力,怎样实时监控服务器负载与将负载分配到各服务器子节点间,从而保证流媒体服务质量成为案例学习系统必须要解决的一个问题。在案例学习系统中涉及到2个方面的参与者:案例资源提供者、案例资源消费者。案例资源提供者可能是高校、合作试验校或者独立的第叁方资源供应商,案例资源消费者可能是高校教师、中小学教师或者其学生,如何把各方提供的资源有效的过滤聚合起来,形成有效的信息交互,构成一个稳定的、扩展灵活、运行高效的系统是资源共享平台必须要解决的另外一个问题。根据案例库知识管理系统(TCKMS)在试运行中暴露出的问题:①系统服务器的压力非常大,系统的反应迟缓、由于视频案例占用空间较大不能提供足够的视频资源。本研究进一步分析现今网络教育资源共享平台的不足之处与改进方法,同时为保证网络环境下教育资源共享,建立一个高效稳定的资源共享平台,运用流媒体技术,结合基于流媒体的网络教学模式,有效的促进教师与学生的信息过滤、获取,分享,聚合与管理。②流媒体的引入,也带来了一些弊端,由于流媒体对资源的消耗大包括CPU、内存、网络带宽等,单台标准服务器很难承受较高的用户并发访问,所以而面对有限的存储空间,大量高质量流媒体信息,最好的解决方案是分布式存储。再者,面对多并发访问,长时间连接服务器,最好的解决方案是资源的优化调度。为了改进案例库知识管理系统,使其满足高访问多并发的要求,本文提出一种能支持大量用户并发访问的分布式流媒体资源调度系统。以下是实现本系统的主要研究内容:1.建立流媒体服务节点即系统子节点,使每个子节点服务器成为流媒体服务器,实现流媒体资源的分布式部署。2.建立基于WEB的分布式播客子系统,运用分布式数据库理论设计数据库,实现大文件上传,单点登录及资源搜索。运用分布式认知理论,创设基于网络的合作学习环境,提供一个便于教师交流、共享、反思的平台。3.为保证流媒体的服务质量,在热门视频传播的过程中设计并实现了基于蚁群算法的资源优化调度中心,根据蚁群算法得出的概率结果去选择最优路径4.为满足高访问量,高并发的需求,通过实时取得各服务器上的性能参数,实现负载均衡调度器。(本文来源于《首都师范大学》期刊2009-05-01）
智英建[9]（2008）在《基于新型分布式视频点播架构的流媒体调度技术研究》一文中研究指出随着宽带网络和视频编码技术的飞速发展,以视频点播(Video-on-Demand,VoD)和网络电视(IPTV)为代表的流媒体应用日益广泛,但传统接入网无法满足流媒体业务可控制、可管理和可运营的综合要求。为应对这一挑战,国家863计划专项课题“高性能宽带信息网(3Tnet)”启动了重大子项——“大规模接入汇聚路由器(ACR)系统性能和关键技术研究”。ACR能够保证客户网络接入带宽,提供了一种可承载宽带互动流媒体业务的新型接入网解决方案,是国家科技支撑计划项目“中国互动新媒体网络与新业务科技工程”中的重要设备。流媒体带宽消耗大、持续时间长、实时性强,受I/O能力和网络带宽的限制,视频服务器成为影响流媒体服务质量的重要因素,ACR环境下更是如此。流媒体调度技术负责分配、管理和使用服务器及网络接入带宽,对服务器性能有很大影响。设计简单高效的流媒体调度算法是ACR研发及推广中需要突破的关键技术之一。结合项目需求,针对ACR的推广应用,本文提出一种新型分布式视频点播架构DVoD(Distributed VoD),并着重对DVoD中的流媒体调度技术进行研究。具体而言,本文的主要工作及贡献包括:设计了一种支持大规模用户的视频点播架构DVoD,解决了传统基于单播的VoD系统可扩展性差的问题。基于边缘媒体服务器流化的思想,DVoD在骨干网采用单播传输,在接入网采用组播通信。接入网中的服务器采用基于组播的调度技术,负责视频数据的流化传输。DVoD中采用的流媒体调度算法成为影响系统可扩展性的关键。仿真表明,提出的调度算法支持客户异构性和VCR交互操作,流媒体服务器带宽需求增长率由O(λ)降低为O (?),其中λ为客户请求到达率。提出最大紧迫度优先(Maximum Urgency First,MUF)的请求调度算法。通过把调度算法归结为平均访问延迟最小的优化模型,引入“紧迫度”的概念。紧迫度的定义考虑了视频队列中的客户请求数、客户等待时间和服务该队列所需的流长度等属性。当有空闲信道时,MUF调度具有最大紧迫度的视频队列。根据对客户等待时间的估计方法,分别给出了MUF在批处理机制下的叁种实现方案MUF-I,MUF-P和MUF-M以及流合并机制下的叁种实现方案IMUF-I,IMUF-P和IMUF-M。详细的仿真结果证明,MUF能够在食言率、平均访问延迟和公平性方面取得较好的性能折中。提出了一种支持客户异构性的流媒体调度方案EPatching。针对现有流调度算法在异构环境下性能恶化的问题,EPatching通过引入追赶流,使得具有不同接收带宽的客户能够进行流合并。分析了EPatching的最佳组播调度间隔、所需的平均服务器带宽以及服务器带宽需求分布。基于分析结果,给出了EPatching基于费用的实现策略EPatching-C,并采用IMUF-I进行请求调度。通过详细的仿真实验及与其它方案的比较,证明了EPatching简单高效,可扩展性好。分析了基于客户类的接纳控制机制。分析中假定多个客户类,不同的客户类具有不同的带宽需求,且每类客户占用的信道数目不能超过其对应的信道阈值。提供了递归求解稳态阻塞概率的递归方法,降低了计算复杂度,仿真结果与分析结果完全吻合。从系统收益最大化的角度建立了收益模型,得到确定各个客户类最佳阈值的方法。分析表明,就系统收益而言,通过保证高优先级客户的服务质量,基于客户类的接纳控制策略优于完全共享的接纳策略。提出了一种支持用户交互的流媒体调度方案——常规组播固定调度(Regular Multicast Fixed Scheduling,RMFS)。针对客户VCR交互下流调度算法性能恶化的问题,RMFS每隔固定时间间隔调度常规组播流,保证流合并过程中目标组播流的存在;采用基于客户类的接纳控制机制,保证客户交互请求的服务质量。仿真结果验证了分析模型的正确性和所提方案的可行性。对RMFS在异构环境下的扩展进行了讨论。(本文来源于《解放军信息工程大学》期刊2008-10-20）
周木林[10]（2007）在《P2P流媒体数据传输调度技术的研究》一文中研究指出在传统的C/S架构的点播系统中。服务器必须通过网络给每个用户发送多份相同的数据。因为多媒体的数据量大,随着客户端数目的增加,服务器常常成为系统瓶颈。为了降低服务器的负载,基于P2P的流媒体技术开始得到研究和发展。近年来,基于P2P的流媒体直播业务得到了迅猛发展,然而由于流媒体点播(VOD)的高度交互性需求(VCR操作),实现的复杂程度较高,使得基于P2P的点播系统很难大规模的应用。视频点播是一个异步的系统,对于播放同一个节目的用户,每个用户的启动时间是不一样的,并且用户会执行暂停、快进、快退和拖动等VCR操作,所以在视频点播中需要更大的本地缓存和更灵活的数据调度策略;在传统的点播系统中,为了减轻服务器的负担,提高系统扩展性,许多学者提出了各种数据调度策略,这些调度策略都不同程度的降低了服务器的负载,改善了系统扩展性和服务质量,但是随着系统容量的扩大,扩展性问题依然存在;P2P技术和流媒体技术的结合,极大地提高了系统的可靠性和扩展性,同时带来了一些新问题,如:请求节点如何找到所需的资源,如何选择节点为其提供高质量的服务,如何降低用户的平均等待时间等等,这些问题的解决对于P2P点播系统具有重要意义。在深入研究传统的流媒体数据调度技术的基础上,提出了一种基于两级索引的资源定位技术QuicTrack和基于拓扑选择的最优发送节点选择策略,并应用到实际的P2P流媒体点播系统中,仿真试验分析表明,新的调度策略大大减轻了Tracker服务器的负担,减少了网络中的消息数量,同时提高了系统的服务质量。(本文来源于《华中科技大学》期刊2007-05-01）
流媒体调度技术论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
移动医疗流媒体是一种新兴业务,在医疗诊断、医疗会议和医疗教学等方面具有广阔的应用前景。而移动网络中不同的网络制式带来的不同速率,无线信道的变动等问题给移动医疗流媒体技术提出了新的挑战。本文在移动P2P传输网络中,分别针对移动医疗流媒体的低清晰度业务(如医疗教学和医疗会议等)和高清晰度业务(如医疗诊断和医疗影像传输等)建立基于分层流媒体的优先级缓存模型,并提出相应的数据调度算法,提高了医疗流媒体在移动环境中的传输质量。对于低清晰度业务,本文从减轻服务器的负载,均衡网络流量,提升流媒体流畅度的角度研究,提出一种基于斜纹优先级缓存模型的低清晰度数据调度算法。通过仿真验证了该算法能够降低流媒体的中断概率和服务器的负载率,提高节点上传带宽利用率和节点平均下载速率。对于高清晰度业务,本文从提高流媒体的清晰度和流畅度的角度研究,通过改进了分区域缓存模型,提出一种基于混合优先级缓存模型的高清晰度数据调度算法。通过仿真验证了该算法能够提高分层流媒体的层到达率、降低流媒体的中断概率和无用包率。本文在OMNET++平台的DenaCast系统上,设计了移动消息交互协议,并设置了网络配置和相关参数来模拟移动P2P医疗流媒体业务。该平台实现了移动P2P医疗流媒体业务场景的仿真。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
流媒体调度技术论文参考文献
[1].杨青青.基于改进粒子群算法的BitTorrent流媒体调度技术的研究[D].燕山大学.2015
[2].马小鹏.基于P2P数据调度的移动医疗流媒体技术研究[D].北京邮电大学.2015
[3].高羽.分布式流媒体资源调度技术研究[J].计算机光盘软件与应用.2014
[4].方正.协同化移动流媒体系统中QoS感知的优化调度技术研究[D].南京大学.2014
[5].姚彬.P2P流媒体系统数据调度和传输层优化技术研究[D].浙江大学.2013
[6].刘建生,魏楠青,乐光学,熊小峰,宋佳佳.P2P大规模流媒体调度技术研究[J].微电子学与计算机.2011
[7].周长奉.基于混合架构的流媒体放置和调度技术的研究[D].辽宁大学.2011
[8].刘伟.分布式流媒体资源调度系统关键技术研究[D].首都师范大学.2009
[9].智英建.基于新型分布式视频点播架构的流媒体调度技术研究[D].解放军信息工程大学.2008
[10].周木林.P2P流媒体数据传输调度技术的研究[D].华中科技大学.2007
标签：粒子群算法; BitTorrent流媒体; 数据调度; 片段选择;