Publication:
Computación evolutiva aplicada a la simulación de entornos P2P puros

Loading...
Thumbnail Image
Identifiers
Publication date
2009-09
Defense date
2009
Tutors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Impact
Google Scholar
Export
Research Projects
Organizational Units
Journal Issue
Abstract
Las redes peer-to-peer totalmente descentralizadas se han difundido rápidamente porque no necesitan una gestión centralizada, sino que cualquier nodo de la red actúa como cliente y servidor, proporcionando de esta manera autosuficiencia a la red. Un ejemplo de este tipo de redes son las redes para compartir archivos, como por ejemplo Kademlia, Ares Galaxy, Gnutella, etc… En este trabajo fin de carrera se han realizado importantes avances enfocados a analizar el comportamiento de los nodos dentro de una red P2P. La aportación se basa fundamentalmente en el uso de dos paradigmas, la Computación Evolutiva y la Teoría de Juegos. Se podría decir que Teoría de Juegos es un área de la matemática aplicada que utiliza modelos para estudiar interacciones en estructuras formalizadas de incentivos (los llamados juegos) y llevar a cabo procesos de decisión. El juego en cuestión es “Piedra-Papel-Tijeras”. Este juego se compone de tres acciones, y cada una de estas acciones gana a otra, formado un ciclo en el cual una acción gana a una y pierda contra la otra, es decir, para toda acción posible en el juego existe la posible victoria o derrota, dependerá de la acción elegida por el oponente. Por otra parte, a partir de la computación evolutiva han surgido principalmente tres corrientes: la programación evolutiva, las estrategias evolutivas y los algoritmos genéticos. En este proyecto se ha implementado un algoritmo genético para poder lograr los resultados esperados. Los algoritmos genéticos fueron propuestos por John H. Holland en 1975 y su motivación inicial fue la de proponer un modelo general de proceso adaptable. La implementación del algoritmo genético se basa en la evolución de la población, es decir, se genera la siguiente población con nodos que contengan jugadas mejores, de esta manera en cada iteración se mejora la población y se obtiene la mejor solución al cabo de un número de iteraciones, aunque en nuestro caso buscaremos una estrategia evolutiva estable en la población. Para ello, se ha diseñado e implementado una aplicación en .NET, con la cual se puedan realizar simulaciones que dependerán de los parámetros elegidos por el usuario y obtener las conclusiones más relevantes.
Description
Keywords
Redes peer-to-peer, Computación evolutiva, Algoritmos computacionales, Arquitectura de redes
Bibliographic citation