设计无标度网络的一种新方法

提出了一种设计生成满足任意指定幂律要求的无标度网络的新方法.该方法利用了无标度网络的一个重要性质,即无标度网络的最终形成是受其度的几何均值控制的.为此提出了一个算法,该算法从一个合理的小世界网络开始,通过富者愈富的原则不断地对当前网络实施删边和加边操作,同时保证网络中的节点个数、网络中的总边数和网络的连通性不变,直到网络中节点度的几何均值达到了一个特定的值为止,生成一个预定的无标度网络.数据仿真验证了该方法总可以生成一个满足指定幂律要求的无标度网络.     

基于BA无标度网络的WSNs拓扑优化模型

由于无线传感器能量受限,最大化网络生命周期成为优化网络拓扑首要考虑的问题。基于BA无标度理论,提出了一种WSNs拓扑优化模型(WTOM)。在网络中引入超级节点,结合粒子群算法合理地划分整个网络;在节点间建立多因素为导向的虚拟力场,利用虚拟力调整超级节点的部署位置,实现网络能量的均衡消耗,通过对关键节点的保护,提高网络的抗毁鲁棒性。经理论分析和实验证明,该网络不仅继承了BA无标度网络的特征还具有小世界特性;同时该动态拓扑延长了网络的生命周期,提高了网络面向数据收集的节能性。     

基于两种不同择优概率下的无标度网络模型

基于标准的无标度网络模型,建立了一般的网络动力系统所符合的偏微分方程,不仅给出无标度网络的一个拓扑性质,而且讨论了其中每个功能函数的实际意义.接着本文扩展了BA网络模型增长的"度优先连接机制"原则,从更一般的情形出发,建立了一类具有2种不同优先连接概率共存的网络模型,通过理论分析,得知该模型具有无标度特性.最后对无标度网络的幂律指数γ的取值范围与多种择优概率并存现象之间的相互关系做了探索,并依据节点在整个网络中的"贡献度",提出了一类优先连接概率.     

基于定向天线的无线自组网拓扑控制算法

为采用定向天线的特点解决无线自组网中节点异构、能量有限、带宽受限的问题,提出了一种基于定向天线的异构无线自组网拓扑控制算法K-DRNG.该算法包括三个阶段:信息收集阶段,节点控制发射功率,通过扇区转换机制收集邻域拓扑信息;拓扑构建阶段,节点根据链路权重和节点剩余能量构建定向邻近图;拓扑优化阶段,构建初始拓扑子图及添加或删除方向性链路,确保生成拓扑的双向连通性.仿真结果表明,算法能够降低网络中的节点平均能耗,提高无线资源空间复用性,改善网络性能.     

单测量源点的位置对网络拓扑测量结果的影响

在用网络测量手段发现网络拓扑中,测量源点位置的选择通常被认为起着至关重要的作用.单点测量中源点的位置是否会导致测量结果有显著差异是值得研究的问题.通过在仿真环境中产生不同的拓扑模型,分析了单侧量源点在发现链路(节点)数量方面的统计特性.实验表明,在随机和无标度拓扑中,单个源点发现的节点或链路数量都可近似地用正态分布描述;不同源点在获取链路(节点)数上的最大差值具有稳定性,与目标节点的比例无关;源点的度对其测量结果没有影响.单测量源点在拓扑发现中的测量差异并不明显.     

地铁网络无标度特性分析

以经过地铁车站的拓扑线路数目作为评价地铁网络度分布的量化标准,通过最小二乘法(OLS)对统计数据非线性回归拟合,得到地铁网络度分布函数.首先,定义了地铁网络拓扑线路;其次,提出节点度和节点度分布的计算方法;最后,对52个地铁网络样本做非线性回归拟合.结果显示,52个地铁网络节点度分布能够被漂移幂律函数拟合,且地铁车站数目大于300的地铁网络,标度系数-b在2～3之间,且常量a在0～1范围内,这表明地铁网络度分布介于指数分布和幂律分布之间,这一结果与实际现象相吻合.     

基于时空影响域的加权地震网络拓扑特性分析

针对加利福尼亚地震网络,为了研究网络中节点间的相互影响关系,首先基于时空影响域,以平均震级比对边权值进行定义,从而生成加权地震网络.其次,选取零模型为参照物,分析了加权地震网络的拓扑特性.同时对边权值和节点权值的分布进行分析.结果发现:加权地震网络具有无标度和小世界特性,且节点和边权值都具有幂律分布特性;节点的权值与其最大震级值存在正相关.本文基于地震数据所构建的加权地震网络更符合实际情况.     

一种动态的无标度网络模型

针对BA无标度网络模型模拟现实世界的局限性,同时参考其它扩展模型的结果,提出一种新模型,该模型包含新节点的加入和旧节点的删除,旧节点之间择优的再生连接和反择优的删除连接.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,并计算出了它的严格解,导出了该模型的度分布和幂律指数的表达式.分析结果表明该模型能自组织演化成无标度网络,其幂律指数在1-3范围内,调节参数就可与现实中的许多复杂网络的幂律指数相吻合,因此,该模型更具有一般性.     

面向物联网的无线传感器网络异构组网技术研究

组网技术是实现大规模WSNs网络的基础之一,网络模型和节点位置部署是研究WSNs组网的重要内容.针对大规模无线传感器网络的特性,在研究和分析WSNs网络结构和物联网需求的基础上,结合Star模型和Mesh模型的优点,提出了一种面向物联网的WSNs新型网络模型;同时,结合密度优先原则和邻节点信息思想对RDF算法进行改进,提出了适合大规模WSNs的网络节点部署的NDF算法,其节省了网络能量、延长了网络寿命.试验表明:通过新型组网模型和NDF算法组建面向物联网的大规模WSNs网络,能够实时、精确的监测和采集测量数据,在节省了网络能量的同时也提高了网络数据的准确度.     

一类点边同时变化的无标度复杂网络模型研究

在BA模型的基础上,提出了一个能较好描述现实复杂网络特征的无标度网络模型.该模型的节点和连边能同时发生变化,即新节点的加入和旧节点的删除,旧节点的再生连接和删除.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,并计算出了它的严格解,导出了该模型的度分布和幂律指数的表达式.研究分析表明:该模型能自组织演化成无标度网络,其幂律指数在1~3范围内,这与现实中的许多复杂网络相吻合,因此,该模型更具有一般性.     

基于多链路无线传感器网络的级联模型及算法

目前关于无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)级联失效的研究主要集中在单链路网络上,很少涉及多链路网络.基于此,提出一种基于多链路无线传感器网络的级联模型,并提出了模因算法(memetic algorithms, MAS)来优化多链路布局,以抵抗级联失效.在新的网络平衡度量“多向网络熵”基础上设计了局部搜索操作算子.仿真表明,所提出的级联模型能够表征多链路WSNs的级联过程,可有效提高系统稳定性能.与现有算法相比,所提的MAS可在短时间内获得更稳定的布局方案.     

《上海理工大学学报》编辑委员会

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,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.     

一种基于社团和分层思想的无标度演化模型

针对复杂网络节点度分布服从幂律分布问题, 给出一种基于社团和分层思想的无标度演化模型. 该模型利用转轮思想和限制节点度改进了无标度模型的优先连接策略; 加入分层结构优化了无标度网络的搜索; 将局域世界模型中的局域世界思想引入到模型中, 并利用社团结构改进了局域世界模型中局域世界的不确定性问题.  理论分析证明了模型的度分布服从幂律分布, 且幂律指数可调.  模拟实验结果表明, 模型有较小的平均路径长度和较大的聚类系数,  且两层网络搜索效率优于单层网络搜索.     

一个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,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.     

一种最小化无线自组网链路冲突的拓扑控制算法

为了在无线Ad Hoc网络中,降低节点传输干扰,实现网络冲突控制,通过分析Ad Hoc网络模型、节点干扰模型和链路干扰模型,提出了一种拓扑控制算法,算法具备t-spanner性质和最小化链路干扰的特性.仿真结果表明,算法在保证网络连通的前提下,消除瓶颈链路,降低链路干扰,提高网络的性能.     

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.     

k-不相交路径的容错拓扑控制算法

针对无线传感器网络中拓扑控制算法优化目标单一的问题,提出一种既能优化网络能量效率,又能保证网络容错性的k-不相交路径的容错拓扑控制算法.首先,构建传感器节点到sink节点的k条不相交路径,通过增加冗余链路以提高网络的容错性;其次,选择路径能耗、路径中节点功率的标准差及路径跳数检测路径质量;最后,建立多目标规划,并利用智能优化算法对其进行求解,根据k值的不同对路径进行择优选择以达到降低网络能耗并延长网络寿命的目的.仿真实验结果表明,由该算法构造的网络拓扑能有效降低网络能耗,延长网络寿命并提高网络的容错性.     

基于TOPSIS的复杂电网节点重要性评估

本文利用复杂网络理论构建了江西电网拓扑模型,对其网络特性进行分析,通过TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)算法评估电网中的重要节点,并利用SIR(susceptible infected recovered model)模型对重要节点的传播影响力进行仿真分析。结果表明江西电网节点度分布服从幂律分布,网络呈现出无标度和小世界特性。网络中的重要度排名前10的节点分别为罗坊、抚州、梦山、鹰潭、乐平、永修、南昌、文山、赣州和红都。SIR仿真结果说明重要节点对网络的传播影响力极大,其中TOPSIS方法下的最终节点感染规模相比单一指标至少有5%的增幅。     

动态演化下的无标度网络生成算法

当无标度网络上的动力学过程导致网络结构动态演化时,随机性会破坏网络的无标度属性.为了解释动态演化下的一些网络具有无标度特征,提出一种无标度网络生成算法(SFNGA),该算法能充分考虑到现实网络随机性强的特性,结合边度优化策略,加入出生率和死亡率等参数来模拟动态演化过程,在面对节点和边的随机增加或删除时,能保证动态演化下的网络一直是无标度的.理论分析及实验结果均表明:动态演化下的无标度网络生成算法确实能在动态演化下保存网络的无标度特征,并能够抵抗随机性的干扰.     

满足链路约束的拓扑聚集度虚拟网络映射算法

高效的虚拟网络映射算法能提高网络收益,降低物理资源的消耗。假如一个虚拟网络能够被满足映射,那么它对物理节点资源的消耗是固定的,对资源消耗的总大小取决于链路映射。为减少链路资源消耗,相邻的虚拟节点在被映射后应该是接近的。本文提出基于满足链路约束的拓扑聚集度映射算法。该算法在计算汇聚度时考虑节点间的链路请求,是一阶段映射算法。此外,本文根据图的广度优先搜索对虚拟节点排名,使连续映射的虚拟节点有较高的关联性。仿真实验表明,所提出的算法提高了长期网络收益和收益花费比。