[发明专利]一种多目标优化的对等网络流媒体系统数据调度算法

说明书

本发明公开了一种多目标优化的对等网络流媒体系统数据调度算法，该算法包括：一个多目标优化数学模型和多目标粒子群数据调度算法两部分；首先，本发明构造一个包括优化视频播放质量和网络吞吐量两个优化目标的数学模型；然后，根据该多目标优化数学模型的优化目标，设计一个多目标粒子群数据调度算法，确定接收节点滑动窗口内每个视频片段应选择的最佳发送节点，据此完成流媒体播放系统中的数据调度。通过本发明，能同时有效地提高对等网络流媒体播放系统中的视频播放质量和网络吞吐量，并且更好地实现了发送节点的负载均衡。

技术领域

本发明涉及计算机网络、对等网络技术、流媒体技术领域，具体是一种多目标优化的对等网络流媒体系统数据调度算法。

背景技术

随着宽带网络的发展和普及，用户通过互联网观看视频的需求日益增长。互联网视频主要采用流媒体技术进行传输，在将流媒体视频由服务器传输到广大客户端时，早期的流媒体播放系统陆续采用了客户端/服务器(C/S，Client/Server) 模式、内容分发网络(CDN，Content Delivery Network)模式。由于用户规模的剧增，C/S模式或CDN模式存在服务器性能的瓶颈，无法满足扩展性的要求。而对等网络(Peer-to-Peer，简称P2P)技术能免费利用每个节点提供的资源，可扩展系统的资源提升系统的服务能力。因此，基于对等网络技术的流媒体播放系统获得了广泛部署和应用。基于对等网络技术的流媒体播放系统，包含两个核心模块：一个是覆盖网构造，建立节点之间的传输路径；一个是数据调度，决定视频数据在哪些节点之间传输。本发明主要针对基于对等网络技术的流媒体播放系统的数据调度模块。

在P2P流媒体播放系统中，每个节点所需的视频片段来自于邻居节点或服务器。当一个节点的邻居节点无相应视频片段时，才会向服务器请求。这样就节省了服务器带宽，利用了每个节点的资源。目前，一些数据调度算法以最大化网络吞吐量为目标进行构建，以最大化利用节点的资源，降低服务器带宽开销。在最大化网络吞吐量时，视频片段的稀有性是重要影响因素。还有一些数据调度算法以最大化视频播放质量为目标，视频片段的紧急性和视频片段质量属性是重要考虑因素。

然而，最大化网络吞吐量与最大化视频播放质量往往会产生冲突。如果一个视频片段是稀有的，那么该视频片段对网络吞吐量影响较高，需要优先传输。但是，该视频片段有可能紧急性较低，或者其对播放质量的影响较低，无需优先传输。这就产生了冲突。因此，最大化网络吞吐量并不一定能保证最大化视频播放质量，反之亦然。于是，在数据调度过程中，仅仅追求单一优化目标(最大化网络吞吐量或最大化视频播放质量)，并不能带来最佳性能。而同时追求最大化网络吞吐量与最大化视频播放质量，才能带来最佳性能。为此，需要设计一种多目标优化算法解决同时优化两个目标的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足,而提供一种多目标优化的对等网络流媒体系统数据调度算法,该算法可以解决数据调度过程中同时优化视频播放质量和网络吞吐量的问题，以提高系统服务质量并且降低服务器带宽开销。

实现本发明目的的技术方案是：

一种多目标优化的对等网络流媒体系统数据调度算法，包括一个多目标优化数学模型和一个多目标粒子群数据调度算法；首先，根据优化视频播放质量和网络吞吐量这两个优化目标，构造一个多目标优化数学模型；然后，根据该多目标优化数学模型的优化目标，设计一个多目标粒子群数据调度算法；最后，利用多目标优化粒子群算法求解该数学模型的最佳解，即确定接收节点滑动窗口内每个视频片段应选择的发送节点，据此完成流媒体播放系统中的数据调度。

所述的多目标优化数学模型，由优化视频播放质量的目标函数、优化网络吞吐量的目标函数和流媒体数据调度问题中需考虑的约束条件综合构成；