基于网络流的无线传感网负载均衡问题算法

在大规模无线传感器网络中,普通节点与有较大能源和计算能力的网关节点相连,由网关融合成员节点的数据并实现数据的长距离路由转发.网关节点负载均衡问题是无线传感器网络路由中的关键问题,Low给出了负载均衡问题一个近似度为3/2的算法,我们举出反例证明此算法的近似度不可能为3/2,并设计了一种新的近似度为2的基于网络流的算法.实验仿真表明,在节点数较多的大规模传感网络中,新算法的近似度更低.     

软件网络中结构洞与紧密度的研究

针对传统的软件度量方法已不能对大型软件进行有效度量的问题,以学科交叉融合为背景、以量化软件度量为目标,主要研究了复杂网络中的结构洞、紧密度.通过对这两个特征量的计算、统计,与软件网络中的度进行关系拟合,可查看在软件网络中,度与结构洞之间的相关性呈幂函数曲线,度与紧密度的相关性呈梯形分布.因此将其作为参考特征量引入到软件网络中,对软件网络中的节点依赖程度和中心化程度进行量化.     

软件宏观拓扑结构标准结构熵和度的演化分析

现代软件生存周期可以看做是一个软件结构的演化过程.基于大量开源软件的统计数据,分析了标准结构熵、高度值节点数量和新增节点中低度值节点所占比例的演化,然后分析了度中心化指标较高的节点数量和新增节点中该指标较高的节点数量的演化.结果表明,标准结构熵和度中心化指标较高的节点数量普遍呈下降趋势,高度值节点数量呈上升趋势,新增节点大都为低度值节点.由此得出,成功实践的软件演化过程中,软件网络和软件结构的复杂性增长速度是逐步降低的.本研究对于指导软件开发有重要的作用.     

基于网络流的无线传感网负载均衡问题算法

在大规模无线传感器网络中,普通节点与有较大能源和计算能力的网关节点相连,由网关融合成员节点的数据并实现数据的长距离路由转发．网关节点负载均衡问题是无线传感器网络路由中的关键问题,Low给出了负载均衡问题一个近似度为3／2的算法,我们举出反例证明此算法的近似度不可能为3／2,并设计了一种新的近似度为2的基于网络流的算法．实验仿真表明,在节点数较多的大规模传感网络中,新算法的近似度更低．     

环境监测传感器网络构建与性能分析

为实现大气测量,构建一个无线传感器网络,给出了WSN节点的硬件结构配置.根据应用需求特点,采用S-MAC作为传感器网络的接入协议,重点对该协议的理论性能进行了分析,定量计算网络的延时、信道利用率和占空比等主要参数,最后采用仿真软件NS2对一跳网络和多跳网络分别进行仿真测试,仿真结果与理论分析结果一致.     

警报传播过程建模及影响因素

为了研究警报在社会关系网络环境中的传播特征及影响因素,基于多主体建模软件Repast仿真平台,以复杂系统和复杂网络理论为指导,在ER随机网络和WS小世界网络模型的基础上建立了警报的传播模型.对社会关系网络结构和信息源节点规则进行不同设置,通过对模拟结果的研究发现具有高聚类系数的网络结构和信息源选择高连接度的节点时,警报通知的传播效率明显提高.     

针刺过程中大脑功能性网络特性的演化

根据脑电图数据建立大脑功能性网络, 并使用功能性网络图、 聚类系数、 熵等复杂网络分析方法对5组实验数据形成的功能性网络进行分析, 给出了针刺治病的内在机理. 分析结果表明: 在针刺前、 中、 后网络结构和网络中各节点间的相关性有明显变化;  针刺可以影响高级神经中枢的放电活动, 增强大脑各功能区的信息传递.     

基于节点重要性的复合免疫策略研究

为有效抑制病毒在网络中扩散,提出一种基于节点度、介数和聚类系数的复合免疫策略,该算法综合计算三类特征量得出节点重要性并免疫重要性高的节点,在人工生成网络和真实农产品供应链网络上分别进行仿真实验,结果表明:实施该复合免疫后网络中感染节点密度值低于同等免疫比例下的度免疫、节点介数免疫和聚类系数免疫策略,具有更高的免疫效率。此外,该复合免疫算法中节点度占比大小会影响免疫效果,存在一个最优的度权值使免疫效果最优。     

网络图的节点关系算法研究

研究了将原始的施工工序关系分解表转换为网络图的节点关系的算法。在说明了网络计划图的规则和对构造网络图的一个较为经典的“无图直接编号算法”描述后,分析了其算法结果的不足。从理论上探讨了网络图中活动的紧前活动与节点的关系,提出了一个“网络计划图的按类生成算法”。     

有先行者优势的确定性网络

提出了一个确定性网络模型.模型考虑了新生成节点有不同的强弱状态,用节点度刻画节点的强弱,即强节点的度比较大.通过解析计算,得到了网络的特征系数,其特点是幂律度分布、大集聚系数和幂律簇度相关性,即模型生成了一个无标度层次网络.认为网络是无标度的是由于其生成方式上的特点,越早生成的节点拥有的度越大,这与BA(Barabási-Albert)无标度网络生长方式相似.如果节点度代表了个体拥有的资源、能力及社会关系等,那么越早生成的节点度越大,恰好对应于占先策略,即先行者优势.     

基于介数影响矩阵的通信网络节点重要度评价方法

针对网络节点重要度受到多因素影响的问题,提出了一种基于介数影响矩阵的重要度综合评价方法。该方法依据网络拓扑结构对传播重要度的影响,采用节点介数作为基础重要度指标,刻画了节点对最短路连通的控制能力,然后综合考虑各节点间的节点度、距离、最短路径等因素的影响,描述了节点度、位置和连通分支的差异;通过引入距离衰减控制影响的强弱,给出了直接与间接影响间的差异,最后结合提出的基于贡献的介数计算，实现了对节点重要度的客观评价。     

大规模软件宏观拓扑结构度分布及其演化分析

基于大量开源软件源代码度量数据,根据大规模软件宏观拓扑结构体现出来的复杂网络特征,将软件结构抽象为网络拓扑.在这基础上,采用复杂网络的度量分析方法,分别从无向图网络的度分布和有向图网络的出入度分布两方面讨论了大规模软件宏观拓扑结构度分布所体现出的无尺度特征.认为随着软件演化,度分布系数和入度分布系数呈下降趋势,最大节点入度值则呈增大的趋势;而出度分布系数和最大节点出度值则变化有限.然后结合软件工程实践探讨了上述现象形成原因,认为软件系统其结构还有进一步优化的空间.     

软件网络中的层次和群落

首次对软件网络的层次和群落性进行研究,从软件工程角度定义了层次和群落以及首领,交连度等相关概念.群落性反应了软件的模块化和容错性,层次和交连度反映了软件模块的耦合性.然后分别选取部分软件作为研究对象,发现当软件网络节点数大于1000时,以0-层中最大群落数的首领节点为首领的各层群落中的节点个数随着路径长度的增长符合对数函数趋势,而交连度与节点数之间并无明显关联性.结果对软件开发具有指导意义,提供了新的软件测度集.     

特长公路隧道运营网络通风技术

为了给特长公路隧道运营通风提供设计依据,以流体力学为基础,藉以图论理论与方法将隧道通风系统转化为通风网络,利用节点法通风计算软件解算隧道通风网络,根据公路隧道通风照明设计规范及依托工程交通量等具体情况,对隧道左右线各不同交通工况进行通风计算,以按需分风为原则确定合适的通风设备开启数量。在通风解算过程中,将交通风压拟合为隧道内通风量的三次多项式,以轴流风机形式加入通风网络,改变以往采用常量交通风压的计算方法。计算结果表明：隧道近远期通风设计方案均能够满足隧道通风要求,节点法网络通风技术的可行性及适用性较强;左线近期通风中交通风压随着交通车速的降低迅速减小,其在总风压中所占到的比例在5.94%～28.37%之间。     

动态网络中基于局部介数的重叠社区发现算法

针对现有静态网络社区发现算法的失真和动态网络社区发现算法时间复杂度较高的问题,本文提出了一种动态网络中的重叠社区发现算法。在网络中,边介数最大的边或分割介数最大的节点是网络中的关键边或点,即联系最不紧密的边或节点,因此,该算法利用去除最大边介数的边和分裂最大分割介数的节点的方法,并将网络社区的动态变化和重叠性考虑在内进行社区发现。最后利用模块度对社区发现进行控制,使发现的社区结构更加合理。     

互联网AS级拓扑中心化度量方法

针对如何能够在规模庞大、结构复杂的互联网AS级中准确而迅速地发现中心节点这一问题,展开对互联网AS级拓扑中心化度量方法的研究.应用三种现在普遍应用的中心化指标——度中心化、紧密度中心化、介数中心化,同时提出一种核中心化的度量法来度量网络中的高核数节点集合.采用节点删除法,通过删除某个节点对网络连通的破坏程度来度量网络中该节点的重要性.经研究发现紧密度中心化在互联网AS级度量上弱于度中心化和介数中心化指标;度中心化和介数中心化在攻击节点数小于0.5%时,有很强的相似性;核中心化度量方法非常适用于查找到网络中度值较高且连接紧密节点所构成的社团.     

个人微博用户网络的节点中心性研究

以新浪个人微博用户为研究对象,建立了一个"关注"与"被关注"的有向网络.将节点度、紧密度、介数和K-壳4个社会网络指标应用到微博有向网络,研究了个人微博用户网络中节点的中心性,得到网络中重要性用户,分析了他们在信息传播中的作用和在网络中所表现出来的特性,体现出该用户的兴趣爱好.研究了社会网络指标与度之间的相关性,体现出网络各指标之间的关系.研究结果有助于识别个人微博用户网络的关键节点,进而分析信息在个人微博用户网络中的传播.     

软件网络的软核研究与软件生长中的S模型趋近

针对软件代码研究的复杂性,研究软件类结构中最重要的核心部分,提取基于软件网络的软核,以降低软件理解与度量的难度.并通过一个以软核概念为基础的软核剥离算法进行了一定样本量上,软件软核的研究.分析结果表明:软核的层次与软件的升级与发展,即软件生长成正比关系.软件网络的软核每个层次中节点数与软件网络总节点数之比在软件生长过程中会趋近S模型.软件软核的S模型趋近现象在软件的生长过程中,可以被用来研究度量软件的层次性构成.软核的提取可以用来简化研究人员对软件的理解,聚焦软件设计、实现、测试时的重点类.     

基于邻介熵和邻度熵的复杂网络中心性算法

识别复杂网络的重要节点是复杂网络研究的关键点,也是网络稳定性判定的重要理论基础.常用的识别节点影响力的中心性指标有介数中心性、度中心性、特征向量中心性和K-core 中心性等,这些指标在识别重要节点时存在一定的局限性.为了解决以上问题,将节点v_i的邻居节点集划分成关联邻居节点集(MR)和非关联邻居节点集(M_UR),结合图的信息熵以及节点的介数中心性和度中心性,提出新的中心性指标,即基于邻介熵(NBE)和邻度熵(NDE)的关联邻居中心性RNC 和非关联邻居中心性URNC.实验通过动态攻击来评估新的中心性指标在一个实验网络模型和五个真实网络上的效率,结果表明,新的中心性比传统的中心性具有更高的识别重要节点的效率.     

基于复杂网络理论的网络容量估算

基于复杂网络理论统计参数的介数概念,给出了网络在发生随机故障后,网络中边的最大介数估算公式.边的介数是指通过该边的最短路径数量,网络中拥有最大介数的边在通信过程中最容易出现拥塞,提出估计公式的意义在于:能够更好的估算在各种情形下网络所能容纳的通信连接的数量,即可以更准确的估计网络容量.实验表明,所提出的估计公式具有合理性,为边的介数估算提供了一种新的方法,也可以为流量工程的设计及网络规划等提供重要依据.