一种基于拥塞发现的强化学习p2p网络视频点播预取策略

在p2p(peertopeer)网络视频点播中设计合理的视频内容预取策略,可以有效地解决视频观看中出现的缓冲等待时间过长、服务器负载过大等问题。而现有的p2p网络视频预取方法往往考虑了视频内容的发现而忽略了节点本身的状态监控,在网络拥塞发生时存在视频播放观看不佳的情况。提出了一种基于拥塞发现的强化学习p2p网络视频点播预取策略,通过监测节点的拥塞状况以及带宽等参数,采用q-learning学习算法综合评估网络节点,引导视频预取节点的选择,减少了对网络拥塞节点视频内容的预取。实验结果表明,该方法能提高视频播放流畅性,避免用户在节点发生拥塞时等待时间过长,提高了视频播放效率。