Artículo

Sistema de Colonia de Hormigas Autoadaptativo para el Problema de Direccionamiento de Consultas Semánticas en Redes P2P

Centro de Investigación en Computación, Dirección General de Servicios de Cómputo Académico, IPN, publicado en Computación y Sistemas, y cosechado de Revistas UNAM

Procedencia del contenido

Entidad o dependencia
Centro de Investigación en Computación, Dirección General de Servicios de Cómputo Académico, IPN
Revista
Repositorio
Contacto
Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

Cita

Sistema de Colonia de Hormigas Autoadaptativo para el Problema de Direccionamiento de Consultas Semánticas en Redes P2P. (2010). Computación y Sistemas; Vol 13, No 004, 2010. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/29513

Descripción del recurso

Colaborador(es)
Meza Conde, Eustorgio ; Schaeffer, Elisa ; Gómez Santillán, Claudia ; Castilla Valdez, Guadalupe ; Cruz Reyes, Laura
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ciencias Sociales y Económicas
Título
Sistema de Colonia de Hormigas Autoadaptativo para el Problema de Direccionamiento de Consultas Semánticas en Redes P2P
Fecha
2010-08-25
Resumen
En este documento, proponemos un nuevo algoritmo para ruteo de consultas textuales dentro de una red P2P, llamado Neighboring-Ant Search (NAS). El algoritmo está basado en la metaheurística Ant Colony System (ACS) y el algoritmo SemAnt. Además, NAS está hibridizado con estrategias del ambiente local de aprendizaje, caracterización y exploración. Dos reglas de aprendizaje (LR) son usadas para aprender del rendimiento pasado, esas reglas son modificadas por tres Funciones de Aprendizaje (LF). Un Coeficiente de Dispersión del Grado (DDC) es usado como una métrica topológica local para la caracterización estructural. Una adaptación del bien conocido método de exploración de adelanto (one-step Lookahead) es usado para explorar el ambiente cercano. Estas estrategias locales proveen a NAS una capacidad auto-adaptativa que mejora el rendimiento de la búsqueda distribuida. Los resultados experimentales muestran la contribución de cada estrategia propuesta para el rendimiento del algoritmo NAS. Estos resultados revelan que el algoritmo NAS obtiene mejores resultados que los algoritmos propuestos en la literatura existente tales como Random-Walk y SemAnt.
Tema
Proceso De Búsqueda; Internet; Redes Complejas; Sistema De Colonia De Hormigas; Ambiente Local; Vecindad
Idioma
spa
ISSN
1405-5546

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