| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图序 | 第9-10页 |
| 表序 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·本文的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·P2P 技术及其网络结构 | 第12-14页 |
| ·P2P 技术简介 | 第12-13页 |
| ·P2P 网络结构 | 第13-14页 |
| ·P2P 网络信任问题 | 第14-15页 |
| ·论文工作及结构安排 | 第15-17页 |
| 2 P2P 网络信任模型研究现状 | 第17-28页 |
| ·P2P 信任模型的关键问题 | 第17-18页 |
| ·现有的主要 P2P 信任模型 | 第18-25页 |
| ·基于超级节点的信任模型 | 第18-20页 |
| ·基于数字签名的信任模型 | 第20页 |
| ·基于公钥基础设施 PKI 的信任模型 | 第20页 |
| ·基于推荐的信任模型 | 第20-21页 |
| ·基于名誉的信任模型 | 第21-22页 |
| ·基于反馈的信任模型 | 第22-24页 |
| ·基于博弈论的信任模型 | 第24-25页 |
| ·基于贝叶斯网络的信任模型 | 第25页 |
| ·几种 P2P 网络信任模型的比较 | 第25-26页 |
| ·现有 P2P 信任模型存在的问题 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 蚁群算法相关理论 | 第28-34页 |
| ·蚁群行为的特征 | 第28页 |
| ·蚁群算法分析 | 第28-31页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第28-29页 |
| ·基本蚁群算法的数学模型 | 第29-30页 |
| ·蚁群算法的优点 | 第30-31页 |
| ·现有的主要蚁群算法 | 第31-33页 |
| ·蚁群系统算法（Art Colony System） | 第31-32页 |
| ·最大-最小蚁群系统 | 第32页 |
| ·基于蚁群算法的相遇算法 | 第32页 |
| ·多态蚁群算法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于改进蚁群算法的信任模型(TMACA)的设计及实现 | 第34-41页 |
| ·改进的蚁群算法 | 第34-37页 |
| ·信息素更新 | 第34-35页 |
| ·路径的质量 | 第35页 |
| ·蚂蚁的移动和停止条件 | 第35-37页 |
| ·基于改进蚁群算法的信任模型(TMACA) | 第37-40页 |
| ·TMACA 的设计 | 第38-39页 |
| ·满意度评估 | 第39页 |
| ·惩罚机制 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 5 仿真实验及结果 | 第41-48页 |
| ·仿真实验设计思想 | 第41页 |
| ·仿真类型设置 | 第41-42页 |
| ·TMACA 与现有 P2P 信任模型的比较 | 第42-45页 |
| ·实验一：静态网络 | 第42-43页 |
| ·实验二：动态网络 | 第43-44页 |
| ·实验三：振荡网络 | 第44-45页 |
| ·TMACA 与现有蚁群算法应用在 P2P 信任模型中的比较 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 6 总结与展望 | 第48-49页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 个人介绍 | 第57-58页 |
| 作者读研期间发表的学术论文和研究成果 | 第58页 |
