文化算法是一种模拟生物进化规则的进化算法,用于求解问题的最优近似解。文化算法起源于遗传算法,是在遗传算法之上增加了一个信念空间,用于存放指导种群个体进化的知识。由于有了知识的指导,种群空间中的个体能够快速准确的逼近最优解。目前文化算法已应用于资源调度、函数优化、图像处理、数据挖掘、故障诊断等领域。P2P技术是”点对点”(Point-to-Point)网络技术的缩写。与传统的C／S结构相比,P2P结构中将资源分散到各个Peer点来存储,Peer点之间可直接进行通信,避免了集中式服务器带来的瓶颈问题。P2P技术目前被广泛应用于文件共享、分布式计算、搜索引擎、网络游戏、即时通信、网络教育等方面。基于P2P技术的网络教育平台中通常采用的是混合P2P结构,即系统中存在着一些充当服务器角色的超级节点(Super-Peer),每个超级节点(教师端)可以为多个普通的节点(学生端)提供定位及连接等服务。混合P2P结构不仅避免了集中式服务器负载过大,同时也避免了完全P2P结构缺乏管理带来的隐患。由于混合P2P结构中仍然存在着超级节点,因此必须考虑如何将众多的登录请求迅速均衡地分配到系统中的各个超级节点上的负载均衡问题。北方工业大学多媒体技术实验室曾将遗传算法用于该平台的负载均衡调度算法中,取得一定的效果。但是由于遗传在进化的初期阶段有一定的盲目性,容易造成收敛速度慢和陷入局部最优。由于系统中节点的数量随机变化,在某些情况下系统负载难以迅速均衡。为解决上述问题,本文将文化算法应用于该即时通信教育平台中。本文首先深入研究了文化算法,并对平台中现存的问题进行了分析。给出了基于文化算法的负载均衡方案。最后基于该方案实现了一个原型系统。对系统的测试结果表明,系统中Super-Peer点的负载能够更快的趋于平衡。