摘要
自适应层次化聚类算法将单层拓扑映射为一个层次化结构,改善了应用层多播算法的可扩展性。但它也引入了较高的根节点度数,无法有效控制多播树的形态,不适合用于多媒体等内容的多播通信。通过“剪枝重置”和“构建顶层拓扑”操作,可以弥补自适应层次化聚类算法的缺陷。仿真试验表明,前者可以减少树的层数和同一个聚类中的节点密度;后者可以减轻多播树根节点的负担。相对于采用传统路由算法得到的单层拓扑多播树,该文得到的多播树在开销、时延和度数方面都有显著的优化。
Adaptive hierarchical clustering algorithm （AHCA） maps a flat topology to a hierarchical one while it almost always introduces a bad degree metric and is not suitable for data distribution. Prune-relocate operation and top topologies operation are proposed to make up AHCA＇s shortcoming. Numerical simulation shows that prune-relocate operation reduces the total levels and the average number of hosts in a top cluster. Top topologies operation reduces the load of root. The multicast trees by AHCA and the two operations optimize the overall performance of single-level topology protocol.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期97-99,102,共4页
Computer Engineering
基金
国家自然科学基金资助重点项目(60432030)
关键词
多播
应用层多播
聚类
自适应聚类
自适应层次化聚类
Multicast
Application layer multicast
Clustering
Adaptive clustering
Adaptive hierarchical clustering
作者简介
程鹏（1979-），男，博士生，主研方向：应用层多播协议设计与优化，流媒体通信模型与服务质量；E-mail：chengpeng00@mails.tsinghua．edu．cn
吴秋峰，教授
戴琼海，教授
