Abstract-Medan peer-to-peer (P2P) video streaming system har uppnått lovande resultat, de införa ett stort antal onödiga crosser länkar, vilket leder till betydande nät ineffektivitet. För att ta itu med detta problem och uppnå bättre streaming prestanda, föreslår vi att möjliggöra samarbete mellan "gruppkamrater", som är geografiskt angränsande kamrater med stora intra-gruppuppladdning och ladda ner bandbredder. Med tanke på kamraternas själviska natur formulerar vi det kooperativa streamingproblemet som ett evolutionärt spel och härleder, för varje kamrat, den evolutionärt stabila strategin (ESS), som är den stabila Nash-jämvikten och ingen kommer att avvika från. Dessutom föreslår vi en enkel och distribuerad inlärningsalgoritm för kamraterna att konvergera till ESS. Med den föreslagna algoritmen bestämmer varje kamrat om han ska vara en agent som laddar ner data från kamrater utanför gruppen eller en freerider som laddar ner data från agenterna genom att helt enkelt kasta ett mynt, där sannolikheten för att vara ett huvud för myntet lärs från motpartens egen tidigare payoff historia. Simuleringsresultat visar att en kollegas strategi konvergerar till ESS. Jämfört med de traditionella icke-kooperativa P2P-systemen uppnår det föreslagna kooperativa systemet mycket bättre resultat när det gäller social välfärd, sannolikheten för streaming i realtid och videokvalitet (källhastighet).
Dessutom antar REF en evolutionär spelstrategi i P2P-videosystem för att studera samarbetet mellan geografiskt närliggande kamrater, för att förbättra videokvaliteten.
Cooperative peer-to-peer streaming: An evolutionary game-theoretic approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}