基于重叠节点的社会网络最短路径算法

通过路径发现和分析可以挖掘社会网络中人与人之间的关系及其连接特性,特别是在犯罪网络的应用中具有重要意义。通过社区发现算法获得社区间的重叠节点,并构造目标网络的分层网络模型;基于社会网络的高聚集系数特性及幂律分布拓扑特征,提出了基于重叠节点的分层网络路径发现(HOLN)算法,以核心节点距离代替社区间距,优化路径搜索方向;优先搜索重叠节点,简化对节点的遍历,实现源与目标间最短路径的快速发现。实验结果表明,本文提出的HOLN算法在计算精度和运行效率上都有令人满意的表现。     

一种基于社交网络的社区关键节点的最短路径算法

随着社交网络的兴起,对于社交网络分析算法的性能提出了更高的要求和现实网络中最短路径的分布规律。提出一种基于社交网络的社区关键节点最短路径算法,该算法对社交网络进行社区划分,确定每个社区内的核心节点与非核心节点的最短路径,再与其它社区进行相关联,最终确定全局最短路径就在这些社区间的核心节点与非核心节点的链路上。     

无线传感器网络自适应拥塞控制的路由算法分析

无线传感器网络中节点的覆盖范围有限,因而采用多跳路由传输方式.无线自组网中的多跳路由是由普通节点协作完成的,选择不同的转发节点,会对网络的信息传输产生不同的影响.对不同路由(洪泛路由、最短路径等)算法下的网络自适应拥塞控制进行了分析,研究了不同路由算法下的网络性能和拥塞控制效果.根据节点跳数与缓存占用的关系,提出一种基于节点跳数和缓存占用的性能函数的改进最短路径算法,算法选取使性能函数值最小的节点作为转发节点.最后,通过实验比较了最短路径算法与改进路由算法的网络性能,发现改进路由算法相比最短路径算法,具有较好的网络性能和服务质量.     

基于段路由的单节点故障路由保护算法

针对已有的路由保护方案没有很好权衡路由保护算法的故障保护率和路径拉伸度之间的关系,该文提出了一种基于段路由(SR)体系结构的快速重路由算法IPFRRBSR。IPFRRBSR为每个源-目的对计算两条路径,其中一条是最短路径,另外一条是利用段标签构造的备份路径。当网络没有故障时利用最短路径转发报文,当网络出现故障时利用备份路径转发报文。最短路径和备份路径(除去源和目的)没有公共节点,因此二者几乎不会同时发生故障。实验结果表明:该算法不仅可以应对网络中任意的单节点故障情形,并且具有较小的路径拉伸度。     

卫星时变网络中基于连接计划的最短路径优化算法

在卫星时变拓扑网络中,针对Dijkstra最短路径算法不能时刻保证路径最优的问题,结合卫星节点运动规律的确定性,研究分析了卫星网络拓扑动态变化的周期性特征,提出了一种基于连接计划(contact plan,CP)的最短路径算法(CP-Dijkstra).在低轨(low earth orbit,LEO)卫星系统中,首先根据不同时刻星间链路的时变连接情况形成动态CP,然后根据CP是否发生改变对信息进行不同的处理:当节点检查到CP未改变,则根据之前计算的最短路径进行转发;反之,则根据当前最新的CP重新计算到达目的节点的最短路径,直至信息成功转发到目的节点,从而确保信息经过的一系列路径序列为最短路径.仿真结果表明,与卫星时变网络中常用的动态虚拟拓扑路由(dynamic virtual topology routing,DVTR)算法相比,CP-Dijkstra算法不仅能够较好地提升网络吞吐量,而且可以有效地降低网络平均时延和丢包率.     

基于最短路径的关键蛋白质识别研究

关键蛋白质的识别有助于从系统水平上理解生命活动过程,基于蛋白质相互作用网络拓扑特征的关键蛋白质识别可以有效地提高识别精度和速度.通过蛋白质节点的最短路径数和点介数可以作为衡量其节点中心度的方法,但计算速度和计算规模有限.根据所预测蛋白质相互作用网络的特点,提出了基于最短路径技术的关键蛋白质识别方法,选择合理的识别阈值和...     

基于节点通信监听机制的高效感知消息传输机会网络路由研究

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在冗余转发的问题,设计节点通信监听机制,构建了新的消息传输策略,以高效感知邻居节点社区属性信息;并充分考虑携带移动设备的人的移动轨迹特点,设计了社区移动模型;嵌入时间片轮回机制,对网络节点进行动态划分社区;最终提出了基于节点通信监听机制的高效感知消息分发机会网络路由算法。在社区内转发消息时,选取与目的节点通信范围重叠区域内的邻居节点作为下一跳,若不存在这样的节点则将消息转发给与目的节点相遇概率较大的邻居节点或目的节点;在社区间转发消息时,算法选取与目的社区通信概率较大的中继社区节点转发消息,通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:与当前机会路由算法相比,新算法的传输成功率以及转发效率更高、平均端到端时延与平均存储时间更低。     

基于云计算的城市路网最短路径遗传算法求解

针对城市路网最短路径求解过程中计算量庞大的问题,在分析遗传算法特征和缺陷的基础上,提出了基于MapReduce的并行遗传算法,并以长春市路网特征数据为基础验证了该算法的有效性.实验结果表明:基于MapReduce的并行遗传算法较传统遗传算法收敛速度快,运行时间短;随着并行节点数的增加,节点间的通信负荷加重,因此恰当地选择节点数尤为重要,合适的节点数可以提高运行效率.     

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。     

基于AS拓扑结构与网络服务分布的AS节点关键度分析

为了评估AS节点在实际网络中的关键度,有效发现实际网络中的关键AS节点,提出了基于加权有效最短路径定义的介数评估AS节点关键度的方法.首先根据valley-free原则计算有效最短路径,避免了一些在实际网络中无效的路径对衡量关键度的影响.进一步通过DNS测量网络重点服务在自治域内的分布情况,结合节点的网络服务权值衡量节点的实际关键度,克服了单纯从拓扑性质上无法较好地反映实际网络中关键度的问题.实验中根据AS关系数据集构建国内范围的AS拓扑模型,利用该方法对AS节点进行排名,并通过与基于介数和基于有效最短路径定义介数的评估方法的比较,验证了该方法能更好地分辨出节点对于实际网络中流量传输、服务提供的关键度.