一种无结构对等网络资源发现方法

无结构对等模型应用于很多领域,但其常用的Flooding等盲目搜索方式产生大量冗余消息,限制了带宽,易造成网络拥塞。针对传统发现方法中存在的问题,提出了一种基于节点兴趣相似度的资源发现方法,在分组的基础上,根据节点的兴趣相似度将相似节点划分为域,请求消息首先在域内同组节点中转发,搜索过程中动态调整网络拓扑,有效减少路由跳数,降低冗余消息量。通过仿真试验对该方法的搜索效率进行了分析验证。     

基于IPv6网络的远程视频负载仿真研究

随着IPv4网络协议在远程传输中诸多问题逐渐暴露出来,开始研究新一代网络IPv6的远程视频负载传输特性。在构建网络模型的基础上,对该网络模型加载了一定流量的视频负载,通过仿真及对仿真结果的对比分析,得出了在相同流量的远程视频负载下IPv6不易造成网络拥塞,相比于IPv4更适合大流量网络负载传输的结论。     

P2P网络中资源搜索机制的研究

基于当前Gnutella网络统计特性的分析,重点分析了三个影响搜索性能的因素:超级结点,历史搜索记录以及延迟特性.分析结果表明上述三个指标对于设计一个新的搜索策略非常重要,它们构成了判断节点是否转发搜索请求的重要指标.在据此判断指标所提出的新型搜索机制中,每个节点就可以在选择邻居转发搜索请求时更加有目的性,搜索成功率会更高.实验仿真数据表明,与基于洪泛策略和基于随机行走策略的传统搜索机制相比较,此搜索策略在保持高搜索成功率的前提下能够大大减少消息通信量,从而减少系统开销,提高系统效率.     

拓扑变换时的DSR和TORA路由协议仿真分析

利用OPNET软件仿真,建立有50个节点且一些节点可以移动的Ad hoc网络拓扑,在网络拓扑不变和网络拓扑变化以及网络负载在高、低场景下,仿真分析2种Ad Hoc网络路由协议DSR、TORA在不同场景下对业务量、网络时延和丢包率性能参数的影响.得出在网络拓扑不变,高负载时使用TORA的网络性能比使用DSR协议好,而在网络拓扑变化,低负载时使用DSR协议要好一些.在网络拓扑发生变化时,使用TORA协议FTP的发送量比DSR大的结论.     

基于动态自适应性的语义对等网

 针对P2P网络的聚类性以及网络的逻辑拓扑与物理拓扑不匹配所造成的通信延迟增加、网络开销增大等问题,根据节点的物理位置及节点所包含信息的语义相似度,提出了一种3层结构的语义对等网模型。该模型基于节点物理位置与属性特征动态调整网络结构,自适应地改善自身的资源搜索性能。仿真结果显示,该P2P覆盖网能够以较低的查找时延和代价获得较高的查全率。     

非结构化对等网模型性能研究及仿真

Gnutella和Freenet分别是P2P非结构化模型、文件存储协议的典范。文章对它们从文件存储、文件查询、用户匿名性等3个方面的性能进行深入研究;使用适合分布式网络仿真的新型仿真工具OMNeT++为仿真平台,建立仿真模型,分别从查询响应时间、查询成功率及查询返回数3个方面对Gnutella和Freenet进行仿真实验;结果表明,OMNeT++网络仿真软件能够准确地分析P2P网络的性能和行为。     

P2P系统自组织性研究

分析了P2P自组织系统基本特征,给出自组织系统的形式化定义,在此基础上,以非结构化Gnutella网络和结构化P-Grid网络为例,分别讨论了Gnutella网络节点度的幂律分布,利用幂律度分布在自组织过程中产生一个全局结构化特征,使网络构造过程中系统处于动态平衡之中.同时,分析了P-Grid网络自组织过程中的启动问题和路由维护问题,在讨论P-Grid网络结构的基础上,给出解决启动问题的算法和马尔科夫模型,获得两个负载均衡性属性,并在物理网络变化过程中,通过路由维护机制以保障重叠网的结构化属性的完整.     

基于边权与节点负载的路由策略研究

随着交通网、航空网等包交换网在人类生活中的地位日益提高,包交换网络中的路由策略问题引起了一些学者的关注.运用复杂网络理论的相关研究手段,利用包交换网的静态属性和动态特性,对包交换网的拥塞现象进行了分析,并从以上两个角度分别给出了解决方案.随后提出了基于边权与节点负载的路由策略,该策略根据网络中边的权值和节点的负载情况动态地选择转发路径,与现有策略相比,可以有效地缓解网络拥塞,提升网络效率,具有一定的实用价值.     

基于“伪IP”匹配的P2P Peer选择算法

当前流行的BitTorrent-like,eMule-like P2P系统,主要从系统的健壮性和网络负载均衡性考虑进行Peer的选择,而忽视系统对底层网络流量的影响.为了提高类似对等网络中的网络传输性能,提出基于“伪IP“匹配的Peer选择算法,为每一个加入对等网络的Peer根据其物理拓扑分配一个“伪IP“,通过“伪IP“匹配算法选择物理网络拓扑临近的Peer,使资源的共享优先在物理网络拓扑临近的Peer之间进行.通过构建简化的网络模型分析系统性能,证明了采用基于“伪IP“匹配的Peer选择算法之后,能够显著地降低网络流量,提高整个网络性能.     

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.     

拓扑结构对网络承载能力的影响

 通过建立3 种典型的复杂网络模型及对应的输运模型,数值计算并仿真试验拓扑结构指标和网络承载能力的变化.结果显示:3 种网络承载能力的数值计算结果和仿真试验结果基本吻合;核心节点的存在使得无标度网络的节点最大介数值所占比重高于其他网络,导致网络的承载能力最小;随机网络的节点最大介数值所占比重低于其他网络,导致承载能力最大;随着平均度的增大,各类型网络承载能力增加明显,但各种拓扑结构指标对承载能力提升的贡献不同.     

一种通信网络节点重要性的计算公式

针对基于节点的移除可能导致网络拓扑结构变化的不足,提出了一种确定通信网络节点重要性的评价公式.该公式综合考虑了节点在网络中的全局性影响,能精确地评价网络节点重要性,尤其对解决卫星网络的节点重要性评价方面.该计算公式定义了网络中节点重要性取决于该节点在网络中的位置信息和其他节点对该节点的贡献度.节点的位置由节点介数确定,其他节点对该节点的贡献度与其他节点的介数及紧密度相关.利用该公式对典型网络的节点重要性进行分析,并与其他评价方法进行对比,结果表明,该公式能精确并正确评价节点对网络的控制能力.     

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。     

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.     

基于网络感知的两阶段虚拟机分配算法

提出了一种基于网络感知的两阶段虚拟机分配算法(NWTP).首先,针对现代数据中心网络拓扑的随机性(树形、服务器和光纤混合),根据交互对象的不同,将虚拟机的带宽请求分为网内带宽和网间带宽两种.其次,将虚拟机的分配过程分解成带宽区域划分和物理主机分配两个彼此连续的阶段,建立网络感知模型.然后,利用流水线技术将带宽区域划分和物理主机分配看作两个连续的工序,并发进行分配处理.在带宽区域划分环节,利用节点介数和聚集系数动态感知物理主机的稳定性,通过差异化的分配策略为虚拟机子集选择合适的物理主机区域.在物理主机分配环节,将更多的虚拟机分配到负载方差最大的物理主机上,提高虚拟机网内带宽的节约度,均衡物理主机的资源负载.最后,对NWTP,遗传GA,模拟退火SA,贪婪GR四种算法进行大量的仿真实验,从分配时间、延迟、吞吐率、CPU利用率、带宽利用率和物理主机使用情况六个方面验证了NWTP算法的性能.     

无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法研究

传统启发式分簇拓扑控制方法通信开销大、负载均衡性差,忽略剩余节点能量,导致拓扑结构连通性和骨干网健壮性差,无线传感网络生命周期短。为此,提出一种新的无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法。给出无线传感网络模型。利用粒子完成分簇,对簇内负载与簇间负载进行分析,保证负载均衡性。引入一种描述节点间能耗及鲁棒性的行向量,以全面分析骨干节点通信开销与剩余能量对簇头挑选的影响。将最小生成树作为网络的基础结构,引入表示网络连接状态的列向量,以描述网络通信开销情况,获取目标函数。通过粒子群法求最优解,实现簇头选择。通过簇头组成骨干网,实现无线传感器网络拓扑控制。实验结果表明,所提方法能够保证拓扑结构的连通性与骨干网健壮性,延长网络生命周期。     

基于网络局部和全局特性的组合中心性度量措施

阐述了复杂网络中节点的中心性(即节点的重要性)对网络鲁棒性的重大影响,评估节点的多种重要性方法各自的优点与局限性.结合逆和指数ISI、度中心性DC以及介数中心性BC提出一种基于两种人工网络和两种真实网络的组合中心性度量方法IDB,利用删除节点前后网络的最大连通子图的变化对节点的重要性进行刻画仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性.仿真结果表明,提出的组合中心性度量方法在节点重要性排序性能优于单一节点重要性排序性能.     

基于介度熵的复杂网络节点重要度识别方法

现有复杂网络通常会受到随机攻击和蓄意攻击,导致复杂网络拓扑结构的可靠性性能下降.为了解决以上问题,基于图熵,结合节点的介数中心性和其所有邻居节点的度中心性,提出一种新的攻击策略,即介度熵( BE),用来识别网络中的重要节点并加以保护.实验分别通过静态攻击和动态攻击来评估攻击策略在3个标准网络模型和3个真实网络上的效率,通过比较,介度熵比传统的攻击策略具有更高的攻击效率.     

香港恒生指数的波动性分析

利用粗粒化方法建立了香港股票市场的恒生指数和交易量之间关系的复杂网络模型,得到了该网络的一些重要拓扑特性,它们揭示了香港股票市场恒生指数和交易量联合波动的变化规律.通过计算网络的介数指标(BC)和反比参与率,找到网络的重要性节点,这些节点表示的波动模式在股票市场上控制和传递信息方面发挥重要的作用,对我们理解股票市场恒生指数和交易量的联合变化具有重要意义.最后将网络模型与随机网络进行比较,说明香港股票市场的恒生指数和交易量的联合变化具有统计稳定性.     

特种设备安全事故时间序列拓扑网络特征研究

 为揭示特种设备安全事故时间序列的非线性动力特征,以2005—2020年中国不同类型特种设备安全事故时间序列为对象,采用可视图法将特种设备安全事故时间序列转化为拓扑网络图,生成拓扑网络结构模型;利用拓扑网络理论分析节点度、网络密度、加权聚类系数、幂律指数、介数中心性等拓扑网络特征参数,挖掘特种设备事故发生的时间序列规律。结果表明：各类特种设备安全事故时间序列的拓扑网络具有小世界特性和无标度特性;拓扑网络的聚类系数均较大,社团结构明显;介数中心性越大的节点,对应年份发生事故概率越大。采用的拓扑网络分析方法能更简洁、直观地展示特种设备安全事故时间序列的拓扑网络结构,更全面地表征特种设备安全事故时间序列的非线性动力特征,可为特种设备安全事故预测提供理论基础。