复杂金融网络中的系统性风险与流动性救助:基于不同网络拓扑结构的研究

以支付结算网络为例,通过构建复杂网络中的流动性循环模型,基于仿真模拟研究了不同网络拓扑结构和不同风险场景下的系统性风险与流动性救助问题.研究发现:1)网络拓扑结构对系统稳健性有显著影响,系统呈现出"稳健而脆弱"的特点,即网络节点间差异越小、相互连接越紧密,系统性风险发生的概率越小,但风险一旦形成,则后果更为严重;2)由于系统性风险的程度与系统流动性正缺口规模呈现线性正相关关系,在进行流动性救助时,基于节点流动性正缺口的救助资金配置方案均不劣于平均分配或基于冲击规模分配的方案,但在不同网络拓扑结构下,方案间的差异程度存在显著差异;3)在基于节点流动性正缺口的配置方案下,网络拓扑结构对不同救助顺序的效果也存在影响,但仅在网络节点间差异较大且中等救助规模下,影响才是显著的.     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。     

冲突避免的水声网络拓扑发现协议

当水声网络的所有节点完成在目标区域的部署后,每个节点除了自己的节点ID已知外,对新网络的信息一无所知,而这些信息是网络顺利运行的必要前提。因此,一个能够完成网络中所有节点和链路发现的网络拓扑发现协议是非常必要和重要的。水声拓扑发现协议完成的效率,往往依赖于信道接入策略的选择,但它不能完全使用已有的水声多路访问控制(multiple access control, MAC)协议,因为在网络建立的初始阶段拓扑未知,已有传统水声MAC协议不能完成拓扑发现,所以需要根据这一阶段的特殊状态来设计拓扑发现协议。基于此问题,提出了一种高效的冲突避免的水声网络拓扑发现(简称为CFVE)协议,该协议利用网络中节点ID的唯一性,在其特定时隙接入信道,节点无冲突地发现控制分组的交换,最终实现网络中所有链路和节点的发现。仿真结果表明, CFVE协议可以以较低的发现时延和能耗完成全网拓扑的发现,是一种适合于多跳水声网络的拓扑发现协议。     

微波接力组网的节点再优化研究

为进一步完善常规方法构建的微波接力网组网拓扑,提出了一种基于最优链路集的网络节点再优化方法。该方法综合考虑节点吸引系数、链路衰落概率、节点通信冗余等因素,借助网络拓扑优化的思想,采用遗传算法构造了微波接力网的最优链路集;以节点在该集合中的度为依据,通过对节点的合理排序,以部分用户节点代替非必要的干线节点,完善了组网拓扑。在修改链路和节点价值集后,该方法还可解决其他网络干线、中继节点的选择问题。     

自适应的无线融断网络路由算法研究

无线融断网络具有长延时、高动态拓扑、链路不稳定等特点,伴随着网络联接缺乏源端到目的端的持续性,为解决网络通信困难的问题,将多头绒泡菌的智能性和自适应性引入,提出一种自适应的无线融断网络路由算法。搭建无线融断网络模型,推导出链路容量的数学表达;设计下一跳节点的选择策略和最佳路由选择策略,实现在融断网络环境下的数据尽力投递。仿真实验表明,该算法能够在网络开销率较低的情况下,达到良好的数据投递,且平均延迟小。     

基于traceroute的多特征子网发现与分析

互联网测量的研究促进了路由器级拓扑发现的发展，而网络层的子网能为其提供更详细的中间互补视图.针对子网边界条件以及完整性考虑不足引起的准确率较低问题，提出了一种多特征结合子网发现算法.研究了同一子网IP的traceroute路径特征，将多个特征结合设计更精准的子网边界判定条件.通过筛选子网的完整性，缩小候选子网的搜索空间，启发式求解子网发现问题.实验结果表明，本文算法与现有其他算法相比，能更准确地发现子网，有效地减少子网误报情况，同时效率有所提高.最后，对六个地理上分散的ISP进行子网推断，并分析了这些ISP之间常见的各种子网特征.     

基于快速图挖掘的网络拓扑局部调节区域算法

针对IP骨干网重新配置中繁重工作量的问题,提出一种快速图挖掘算法来解决网络拓扑的局部调节区域问题,解决了从网络拓扑中找到组件时子图同构的NP-hard问题,减少了网络重构的操作工作量.该文提出的启发式图挖掘算法顶点,称为顶点目标搜索(vertex targeting search,VTS)算法,通过考虑网络操作条件减少了搜索空间的大小.实验结果表明,该文方法可以快速得到搜索网络模式图,与其他方法比较,该文具有较少的搜索时间,说明该文方法具有可行性和有效性.     

基于拥塞避免的卫星网络路由算法

提出一种基于低轨道和静止轨道星座的双层网络新路由算法, 利用低轨道卫星及其星间链路构成的网状拓扑对星上路由进行计算, 并通过拥塞避免和数据包分类机制进行优化, 解决了卫星网络中由于业务流量大而导致的网络拥塞问题. 仿真结果表明, 该方法降低了网络平均端到端的时延和平均丢包率, 从而提高了网络性能.     

多目标拓扑优化下电动汽车头部结构优化设计

为了优化某全概念设计的新型纯电动汽车头部结构,采用有限元仿真与正交设计相结合的方法,在保障碰撞安全性的前提下,以实现最优比吸能和轻量化为目标,对纯电动汽车头部进行优化,并将优化得到的头部结构进行碰撞安全性分析验证,从而确定满足目标的最优结构。     

多机械臂系统分布式主从同步控制算法与仿真

针对多机械臂系统同步控制问题,提出一种分布式多机械臂同步控制算法。运用通信拓扑学的知识,定义主从机械臂间同步误差;基于无向图放松约束条件,设计同步控制算法;根据李雅普诺夫函数进行了稳定性分析。2自由度多机械臂系统仿真表明:应用该控制算法,主从机械臂间的同步误差能渐近收敛到零;与集中式同步控制相比具有更高的稳定性。