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

Claudia Gómez Santillán, Laura Cruz Reyes, Eustorgio Meza Conde, Elisa Schaeffer, Guadalupe Castilla Valdez

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.


Palabras clave


Proceso de Búsqueda; Internet; Redes Complejas; Sistema de Colonia de Hormigas; Ambiente Local; Vecindad

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Oscar Zavala