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基于Android系统的一致性计算开题报告

 2020-04-06 13:06:31  

1. 研究目的与意义(文献综述)

基于android系统的一致性计算,主要涉及在对等网络中,gossip算法的聚合计算方面的应用。应用gossip算法主要有一下几点意义:1)采用随机行走模式进行数据传输,很好的避免了热点区域;2)由于不需要建立和维护路由,相比传统的洪泛算法减少了协议开销,消耗能量更少;3)gossip算法能避免路由失效问题,提高了网络的可靠性;4)在网络中增加节点只会增加算法收敛时间,能更好地利用网络资源。

gossip算法自1987年被demers等人首次提出,因为cassandra而名声大噪,在分布式计算领域受到了广泛的关注。gossip算法在一个有界网络中,每个节点都随机地与其他节点通信,经过一番杂乱无章的通信,最终所有节点的状态都会达成一致,天然具有分布式容错的优点,在信息传播、负载均衡、路由算法等诸多领域得到了应用。

david kemple等人在gossip-based computation of aggregate information中提出了一个新的框架,用于在分散设置中处理多种类型的聚合查询。使用小型消息和八卦式本地通信来提供简单的容错协议尝试使用(分散)技术来更多地了解拓扑结构,并尝试调整机制以加速通信。一方面,考虑如何明智地使用远程连接,或者如何加快随机漫步;另一个方向是为其他复杂类型的查询开发协议。

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2. 研究的基本内容与方案

一、 基本内容:

1、了解gossip算法及其实现方法,学习分析此类算法的收敛速度的方法。

2、学习android相关的的基本知识。

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3. 研究计划与安排

(1).2018/02/19—2018/03/04:查阅有关的参考资料并完成开题报告;阅读顶级会议论文和相关参考文献.

(2). 2018/03/05—2018/04/01:采集相关社交网络数据,并对异构社交网络数据进行分析,完成前期测验工作。

(3). 2018/04/01—2018/05/20:进行相关算法和系统的编码、调试、测试工作。其中第10周左右进行毕业设计中期检查,需要提交论文前三章和毕业设计框架。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]bawa m, garcia-molina h, gionis a, et al. estimatingaggregates on a peer-to-peer network[j]. submitted for publication, 2003.

[2] wang h, liao x, huang t. average consensus in sensornetworks via broadcast multi-gossip algorithms[j]. neurocomputing, 2013,117(14):150-160.

[3] sarwate a d, dimakis a g. the impact of mobility ongossip algorithms[c]// infocom. ieee, 2009:2088-2096.

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