u，流量松弛量為正的候選BT用戶pu歸為第2類BT用戶pu，流量松弛量小于 或等于〇的候選BT用戶pu歸為第3類BT候選用戶pu。
[00511 B3、找出第2類候選BT用戶pu中流量松弛量ru的最大值，令該最大值等于rm，然后將 第1類候選BT用戶pu的流量松弛量ru改為rm;
[0052]計(jì)算第3類候選BT用戶pu依附的節(jié)點(diǎn)j的流量松弛量心的最小值，令該最小值等于 Rmin，然后更新第3類候選BT用戶pu的流量松弛量ru，
，其中，ε為任意小 的正實(shí)數(shù)；
[0053] Β4、將第1類候選BT用戶pu和第2類候選BT用戶Pu合并為優(yōu)選BT用戶pu，第3類候選 BT用戶pu作為次選BT用戶pu。
[0054] B5、如鄰居BT用戶的給定數(shù)量小于優(yōu)選BT用戶pu的數(shù)量，則將未被選出的優(yōu)選BT 用戶Pu的流量松弛量ru的歸一化值作為其選擇概率，從優(yōu)選BT用戶Pu中使用輪盤(pán)賭選擇法 選擇出給定數(shù)量的優(yōu)選BT用戶pu，作為優(yōu)選鄰居BT用戶建立鄰居關(guān)系；
[0055]如鄰居BT用戶的給定數(shù)量等于優(yōu)選BT用戶pu的數(shù)量，則選擇出全部?jī)?yōu)選BT用戶pu， 作為優(yōu)選鄰居BT用戶建立鄰居關(guān)系；
[0056]如鄰居BT用戶的給定數(shù)量大于優(yōu)選BT用戶pu的數(shù)量，則選擇出全部?jī)?yōu)選BT用戶pu 作為優(yōu)選鄰居BT用戶，建立鄰居關(guān)系;并將未被選出的次選BT用戶pu的流量松弛量ru的歸一 化值作為其選擇概率，從次選BT用戶pu中使用輪盤(pán)賭選擇法選擇出不足數(shù)量的次選BT用戶 Pu作為次選鄰居BT用戶，建立鄰居關(guān)系；所述的不足數(shù)量為鄰居BT用戶的給定數(shù)量與優(yōu)選 BT用戶pu的數(shù)量之差；
[0057]本例的步驟C中BT用戶p周期性地從鄰居BT用戶中選擇出給定數(shù)量的鄰居BT用戶 進(jìn)行疏通，形成被疏通BT用戶的具體操作如下：
[0058] C1、獲取鄰居BT用戶pu的數(shù)據(jù)傳輸速率tu，如果BT用戶p是只提供其他鄰居BT用戶 下載的種子用戶，則數(shù)據(jù)傳輸速率tu指鄰居BT用戶pu從BT用戶p處的下載速率;否則，數(shù)據(jù)傳 輸速率tu指鄰居BT用戶pu對(duì)BT用戶p的上傳速率;如果鄰居BT用戶pu的數(shù)據(jù)傳輸速率t u都為 0,則都更新為1;
[0059] C2、分別將鄰居BT用戶pu的流量松弛量^和數(shù)據(jù)傳輸速率tu進(jìn)行歸一化處理分別 得到鄰居BT用戶pu的流量松弛量歸一化值^和數(shù)據(jù)傳輸速率歸一化值^ :，并將取二者中的 最小值作為選擇權(quán)值wu，即Wu=Olin (^，);其中，min表示取最小值運(yùn)算。
[0060] C3、如被疏通BT用戶的給定數(shù)量小于優(yōu)選鄰居BT用戶Pu的數(shù)量，則將未選出的優(yōu) 選鄰居BT用戶pu的選擇權(quán)值 Wu的歸一化值作為其選擇概率，從優(yōu)選鄰居BT用戶pu中使用輪 盤(pán)賭選擇法選擇出給定數(shù)量的優(yōu)選鄰居BT用戶p u進(jìn)行疏通；
[0061] 如被疏通BT用戶的給定數(shù)量等于優(yōu)選鄰居BT用戶Pu的數(shù)量，則選擇出全部?jī)?yōu)選鄰 居BT用戶pu進(jìn)行疏通；
[0062]如被疏通BT用戶的給定數(shù)量大于優(yōu)選鄰居BT用戶pu的數(shù)量，則選擇出全部?jī)?yōu)選鄰 居BT用戶pu進(jìn)行疏通，并將未選出的次選鄰居BT用戶pu的選擇權(quán)值Wu的歸一化值作為其選 擇概率，從次選鄰居BT用戶p u中使用輪盤(pán)賭選擇法選擇出還需數(shù)量的次選鄰居BT用戶?11進(jìn) 行疏通;所述的還需數(shù)量為被疏通BT用戶的給定數(shù)量與優(yōu)選鄰居BT用戶p u的數(shù)量之差。 [0063]仿真實(shí)驗(yàn)：
[0064]為了驗(yàn)證本發(fā)明的性能，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了以下的仿真實(shí)驗(yàn)。
[0065]使用BT模擬器GPS進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)GPS進(jìn)行了適應(yīng)性修改，實(shí)現(xiàn)了本發(fā)明的方法。 仿真實(shí)驗(yàn)使用真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜土髁烤仃嚁?shù)據(jù)，對(duì)多種大小的用戶群進(jìn)行評(píng)估。其中，網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)浜土髁繑?shù)據(jù)包括Abi I ene網(wǎng)絡(luò)（12個(gè)節(jié)點(diǎn)30條有向邊，如圖2所示)和germany50網(wǎng)絡(luò)(50 個(gè)節(jié)點(diǎn)176條有向邊，如圖3所示）分別于2004年09月10日和2005年02月15日的真實(shí)流量矩 陣數(shù)據(jù)，時(shí)間粒度為5分鐘，1天總共有288個(gè)流量矩陣。
[0066] 實(shí)驗(yàn)中用戶群大小（即BT用戶的數(shù)量)分別為100、200和300。每個(gè)用戶群包括1個(gè) 種子(seed)、1個(gè)tracker和若干個(gè)下載者。用戶群的構(gòu)建方法如下:BT用戶被隨機(jī)地分布于 網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)BT用戶與節(jié)點(diǎn)的接入鏈路的上下行帶寬都為20Mb/s。用戶群都分享1 個(gè)IGB大小的文件，該文件共分成1024個(gè)片段(pieces)，每個(gè)片段大小為1MB，每個(gè)片段分成 16個(gè)塊(blocks)，每個(gè)塊的大小為64KB。
[0067] 我們將1天分為24個(gè)流量平穩(wěn)期（即Sections)，每個(gè)流量平穩(wěn)期為1小時(shí)，并分為 12個(gè)時(shí)隙（即Slots )，每個(gè)時(shí)隙為5分鐘。每個(gè)流量平穩(wěn)期的峰值流量為該流量平穩(wěn)期內(nèi)的 12個(gè)時(shí)隙的真實(shí)流量的最大值。在模擬試驗(yàn)中，將每個(gè)時(shí)隙的真實(shí)流量數(shù)據(jù)作為背景流量， 因?yàn)檫€將產(chǎn)生新的BT流量，背景流量與BT流量疊加后才是網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前流量。
[0068]首先，通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)流量的穩(wěn)定性。圖4為Abilene網(wǎng)絡(luò)在用戶群大小為200時(shí) 下載期間的流量分布和流量松弛量分布，圖5為Germany50網(wǎng)絡(luò)在用戶群大小為300時(shí)下載 期間的流量松弛量分布，其它大小的用戶群具有相似的結(jié)果，由于篇幅所限，只以圖4和圖5 為例進(jìn)行說(shuō)明。
[0069]圖4(a)表示Abilene網(wǎng)絡(luò)在第1個(gè)時(shí)隙內(nèi)的流量分布，橫軸為業(yè)務(wù)需求ID，按照業(yè) 務(wù)需求的峰值（圖中用sec_maX標(biāo)識(shí))從大到小排列，縱軸表示業(yè)務(wù)需求值。注意，兩個(gè)實(shí)驗(yàn) 網(wǎng)絡(luò)的下載完成時(shí)間都短于1個(gè)流量平穩(wěn)期（如圖6 (a)和圖7 (a)所示，Abi I ene和Germany 50 網(wǎng)絡(luò)的完成時(shí)間分別為760s~904s與941s~1089s，即分別包含3個(gè)和4個(gè)時(shí)隙。）。從圖4(a) 中可發(fā)現(xiàn)，首先，本發(fā)明的方法（圖中用alto標(biāo)識(shí)）比原始的BT協(xié)議（圖中用native標(biāo)識(shí)）的 BT流量更穩(wěn)定。在總共的132個(gè)業(yè)務(wù)需求中，原始的BT協(xié)議有56個(gè)業(yè)務(wù)需求超過(guò)了其峰值 (即流量松弛量為負(fù)），而改進(jìn)的BT協(xié)議則少得多，超過(guò)峰值的業(yè)務(wù)求只有24個(gè)。其次，超過(guò) 峰值的業(yè)務(wù)需求都集中在橫軸的后半部分，即流量相對(duì)較小的業(yè)務(wù)需求。這表明BT流量對(duì) 網(wǎng)絡(luò)流量矩陣的影響主要集中在流量較小的業(yè)務(wù)需求，本發(fā)明的方法考慮了網(wǎng)絡(luò)的流量狀 態(tài)，會(huì)盡量減小對(duì)流量值較小的業(yè)務(wù)需求的影響，從而增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)流量矩陣的穩(wěn)定性，表現(xiàn)在 超過(guò)峰值的業(yè)務(wù)需求的數(shù)量的減少。由于超過(guò)峰值的業(yè)務(wù)需求可反映流量矩陣的穩(wěn)定性， 接下來(lái)本文將用核心網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間的流量松弛量分布來(lái)說(shuō)明本發(fā)明的方法增強(qiáng)流量矩陣穩(wěn)定 性的情況。
[0070]圖4和圖5的其它子圖為用戶群在下載期間的每個(gè)時(shí)隙的流量矩陣對(duì)應(yīng)的流量松 弛量分布，其中圖4(b)是圖4(a)對(duì)應(yīng)的流量松弛量分布。圖中按照流量松弛量從小到大的 順序排列，橫軸表示業(yè)務(wù)需求的數(shù)量，縱軸表示流量松弛量的大小。這些子圖都表明，首先， 本發(fā)明的方法與原始的BT協(xié)議相比可大大減小流量松弛量為負(fù)的業(yè)務(wù)需求數(shù)量。其次，本 發(fā)明的方法除了少數(shù)業(yè)務(wù)需求的流量松弛小于原始BT協(xié)議的流量松弛量外（圖中alto曲線 小部分位于native的下方），大部分的業(yè)務(wù)需求的流量松弛量都比原始BT協(xié)議的大（圖中 a I to曲線大部分位于nat i ve的上方）。注意業(yè)務(wù)需求的流量松弛量越大，說(shuō)明流量超過(guò)峰值 的量越小，流量矩陣越穩(wěn)定?？傊?，無(wú)論從流量松弛量為負(fù)的業(yè)務(wù)需求的數(shù)量還是流量松弛 量的大小來(lái)看，與原始的BT協(xié)議相比，本發(fā)明的方法可顯著增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)流量矩陣的穩(wěn)定性。 [00 71 ] 其次，通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估用戶群的下載時(shí)間。圖6和圖7分別為A