简介：混合云点对点对点（点对点）系统，利用用户的能力来缓解云的带宽压力，被广泛用于内容分发。然而，由于对大尺寸文件的需求迅速增长，这是一个挑战，以支持高速下载体验，同时在不同的群与有限的云带宽资源，在这样的系统。因此，它需要一个优化的云带宽分配，以提高整体下载体验的用户。在本文中，我们提出了一个系统的性能模型，它的特点是云的上传带宽和用户下载速度之间的关系。在该模型的基础上，我们研究了云上传带宽分配，以优化用户体验质量（QoE）的目标，主要取决于所需的内容下载速率。此外，为了降低计算复杂度，我们提出了一个启发式算法来近似最优解。仿真结果表明，我们的启发式算法能获得更高的用户体验与两种典型的带宽分配算法比较。
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