Búsqueda de recursos en redes peer-to-peer totalmente descentralizadas basada en redes neuronales artificiales

Las redes Peer-to-Peer (P2P) puras no estructuradas como Gnutella, dónde los nodos se conectan entre sí como pares o iguales, sin roles diferenciados ni jerarquías de ninguna clase, son sistemas distribuidos, dinámicos, sin punto alguno de centralización, que favorecen la robustez y tolerancia a fallos. Sin embargo, la búsqueda de recursos en estos sistemas constituye un problema esencial. El algoritmo de búsqueda BFS de Gnutella genera gran cantidad de tráfico dificultando su escalabilidad. Esta tesis propone un nuevo algoritmo de búsqueda denominado Búsqueda Inteligente Incremental P2P (BII-P2P) en el que los nodos, asistidos por sus redes neuronales locales, propagan selectivamente las solicitudes de búsquedas sólo al subconjunto más apropiado de vecinos. Así se mejora significativamente el algoritmo de Gnutella consiguiendo mayor porcentaje de hallazgos con menor cantidad de tráfico generado sobre la red P2P. El rendimiento de este algoritmo de búsqueda inteligente se ve potenciado por una conveniente estrategia de exploración incremental.Facultad de Informátic