优化P2P分域网络：准瓶颈节点干扰优化算法QIA

本文主要探讨了P2P分域网络中的动态负载均衡调度策略，针对干扰这一严重影响Ad hoc网络性能的关键问题。Ad hoc网络作为无线自组织网络的一种，因其灵活性和无基础设施的特点，在无线通信中占据重要地位。然而，共享无线信道导致的干扰问题是其面临的挑战之一，它会降低网络吞吐率，增加冲突和重传。 已有研究如LMST、CBTC和K-NEIGH等经典拓扑控制算法，通过稀疏化网络结构来减少干扰。但单纯追求拓扑稀疏并不足以优化全局干扰，因此文献[8]提出了低干扰森林建立者(LIFE)算法，关注链路级别的干扰。然而，[9]指出链路级模型不能全面反映整体干扰，因此提出了平均路径干扰优化(average path interference, API)算法，考虑了路径级别的干扰。 然而，这些算法忽视了准瓶颈节点的影响，这些节点虽然不是网络中的主干节点，但其邻居集的独特性使得它们成为干扰的关键因素。文章中提到，这类准瓶颈节点可能导致局部干扰放大，因为它们连接了不同的子集，信息传输必须依赖于它们的中继，增加了网络的复杂性和干扰程度。 为了克服这个问题，作者提出了新的抗脆弱性策略——准瓶颈节点基的干扰优化算法(QIA)，该算法通过分布式方法识别准瓶颈节点，构建局部最小生成树，以减小这些节点对网络的干扰。QIA算法在保持网络连通性的前提下，通过对网络拓扑结构的动态调整，有效地降低了网络的整体干扰水平。 仿真结果显示，与传统的干扰优化算法相比，QIA算法显著提高了网络吞吐率，大约提升了10%至30%，证明了其在优化网络性能方面的有效性。这表明，对于P2P分域网络，不仅要关注局部干扰的降低，还要全面考虑网络中的关键节点及其对整体性能的影响，以实现更有效的动态负载均衡和干扰管理。