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P2P(Peer-to-Peer)技术的大量应用对目前的网络应用提出了巨大挑战,它的Peer端平等性,正在带来因特网的革命,而基于P2P网络的搜索效率研究是推动P2P网络进一步发展的关键问题,Intel公司和IBM公司每年都花费巨大的资金进行研究,因为它在商业上的应用有很大的空间,很多领域尚未探索,像企业资源的优化配置,企业管理的高效等。在软件发展上,带来了协同软件技术发展的快速进步,这所有的一切都要基于P2P网对资源的高效搜索和高效利用,而目前像Google搜索引擎对资源的召回率不到1/3。随着越来越多的数据存储到P2P系统中,上层应用就需要底层构架来提供关键的数据定位和搜索能力。本文旨在研究一种新的P2P搜索和拥塞控制模型,论文阐述了P2P搜索技术目前的研究背景和发展状况,并且对一些典型的模型和算法进行了详细分析,指出了它们的优点及存在的不足。通过对MLW(多局域世界)模型、WS小世界模型、NW小世界模型的研究,提出了一种搜索控制模型:基于多局域、聚态的P2P搜索模型。研究了产生的拥塞现象,对P2P搜索模型进行优化,提出了一种拥塞控制解决方案。目前的P2P搜索根据其拓补结构主要分为泛洪和随机漫步两种,本文提出的MRW模型在逻辑上是一种半结构化拓补结构,其给所有P2P资源节点按照资源特性、物理路径进行分类,建立一种聚态的、多局域世界。论文给出组内搜索、组间搜索具体的算法,通过组关系的建立解决动态网络环境问题,对在搜索过程中的拥塞现象给出了控制算法。在资源传输过程中产生的拥塞问题,根据最少优先片段选择原则确立了一种具体的拥塞控制算法。通过网络特性的公式推导,从最短路径、聚类特性分析了模型的可行性,优越性。其中在动态网络环境下对系统的状态更新方法是本文的重要创新,对搜索和拥塞控制的综合考虑,也是论文研究的难点区域。最后,通过一些实验数据对模型的网络特性进行了比较,并对模型的应用进行了介绍。最后,通过一些实验数据对模型的网络特性进行了比较,对模型的应用进行了介绍。