大规模软件宏观拓扑结构的核数分析

针对大规模软件宏观拓扑结构体现出的层次特征,基于大量开源软件结构核数的统计数据,分析了节点核数的分布及与度值的相关性、最高核节点对各层的影响力,以及软件结构核数的演化趋势.分析结果表明,软件结构的核数普遍不大,节点核数分布具有无尺度特征,最高核节点影响力巨大;低度值节点的核数与其度值具有一定的正相关性,但是核数达到一定值后不再随节点度值增大,软件演化中其核数以及核心框架保持稳定.     

软件宏观拓扑结构紧密度的演化分析

选取大量开源软件的多个版本作为样本,以复杂网络作为研究工具,分析了软件结构的平均紧密度的演化趋势、平均紧密度稳定值、紧密度的分布、新增节点紧密度的分布、紧密度最高的前10个节点的演化.分析结果表明,软件网络的平均紧密度最终会趋向于一个稳定值;紧密度分布整体上呈现明显的单峰特性,说明软件中存在少数紧密度大的模块,这些节点处于软件网络的核心,是研究的重点.由此可知,软件网络的紧密度是度量软件的一个有效参数,对指导软件开发有重要作用.     

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.     

互联网中的标准结构熵的时间演化分析

通过对Internet标准结构熵随时间变化规律的分析发现,Internet的标准结构熵具有随时间而逐渐降低的趋势,以riesling节点获得的Internet监测数据的计算结果为例,Internet标准结构熵从2000年4月的最大值0.379下降至2004年5月的0.318,月平均下降幅度为0.12%,即由高熵值拓扑结构向低熵值拓扑结构的状态变化.由此可知Internet的宏观拓扑结构在演化过程中存在着拓扑结构的信息代谢.     

基于软核结构的软件复杂性分析与度量

针对大规模软件的复杂性难以度量和控制,以致严重影响了软件质量的问题,提出了一种基于软件基础结构的软件复杂性度量方法.通过对软核结构的提取和扩展操作,对软件结构中节点的继承深度进行了分析,从继承关系的角度对软件结构的复杂性进行度量.根据节点的继承深度与入度的关系,提出一种软件结构缺陷的检测方法,该方法可以在软件设计阶段及时检测出软件结构中的缺陷,以减少日后软件测试与维护的开销.     

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.     

AS级Internet网络拓扑的中心性测量

复杂网络的中心化研究讨论的是网络中节点的中心化程度,对复杂网络的中心化测量可以实现在结构复杂、规模庞大的网络中准确而迅速地发现中心化节点,从而对网络进行有效的管理.研究了AS级Internet的中心化测量问题,基于CAIDA 2011年2月的AS级探测数据,分析计算了Internet的度中心值、介数中心值以及紧密度中心值,进一步探讨了三者之间的关系.经研究发现三者均能有效地找到网络中的中心化节点,但是紧密度指标较之前两者更能体现网络全局性,其准确度要高于度指标和介数指标.     

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.     

多重边融合复杂网络动态演化模型

针对多个性质不同、相互融合的复杂网络演化过程时变非均衡,网络结构层级交织,特点规律难以测度的问题,提出了一个多重边融合复杂网络动态演化模型。首先,定义多重边融合复杂网络的相关概念,分析融合关系与层级关系的转化过程,按照节点、边性质的差异,拆分融合节点和重合边,将多重边融合复杂网络转化成交织型层级复杂网络;其次,定义节点的度值饱和度和吸引因子,提出交织型层级复杂网络的演化算法和局域世界演化模型,讨论了4种典型的节点演化情形,运用平均场方法分析了模型演化的度分布规律;最后进行了数值仿真分析,结果表明,演化过程结束后,未达到饱和状态的节点度值服从指数分布且误差不超过6%,已达到饱和状态的节点度值服从其连接容量的分布规律且误差不超过3%,网络交织系数与最高的新增节点概率、初始边数呈正相关性。研究结果验证了模型的可行性和有效性,为探索多重边融合复杂网络演化过程与规律提供了新的思路和方法,在交通网、通信网、社交网等结构与动力学研究方面具有良好的应用前景。     

基于k-核的大规模软件核心框架结构抽取与度量

对大规模开源软件结构层次性的实证分析发现其具有扁平层次结构特征.在此基础上,利用k-核对软件系统结构进行层次划分,抽取出软件系统的核心框架结构CFS(core frame structure);通过对CFS与其他层节点的加权连接度统计,发现CFS与其他层联系紧密,CFS的节点对其他层的节点有巨大影响.通过对CFS网络结构特征量的度量,发现CFS具有无尺度网络特征和小世界网络特征,体现了较高的软件复用程度,在软件系统整体结构中处于支配地位.     

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.     

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.     

基于随机进程代数的软件体系结构建模与性能评价

软件体系结构是应用系统的逻辑框架,在设计阶段分析软件体系结构的各种性能指标,可以改进软件系统设计·提出一种基于随机进程代数(stochasticprocessalgebra简称SPA)的软件体系结构建模方法,该方法把软件体系结构建模与性能评价相结合,从而可以在系统设计阶段分析软件体系结构的性能·实践验证该方法更简单、有效     

基于多属性决策的PCAS-SNIF关键节点分析

预先计划的近距空中支援(PCAS)是一种典型的空军进攻作战样式,在现代战争中有着举足轻重的作用,研究PCAS信息流转过程对于提高PCAS的作战效能具有重要意义。针对PCAS作战过程难以建模分析的问题,引入超网络理论,通过研究PCAS作战的基本流程以及作战网络中各节点之间的交互关系,构建了“两层五网”的PCAS信息流转超网络模型。之后,仿真分析了PCAS信息流转超网络节点的度中心性、介数、聚类系数和接近中心性4个方面的拓扑特性,通过多属性决策节点重要性综合评价方法得出网络关键节点。最后,通过网络攻击实验验证了超网络模型和多属性决策算法的合理性和有效性,为研究作战信息流转问题提供了新的思路。     

基于精准k核的复杂网络节点重要性评估方法

由于k核存在破坏网络整体结构信息、忽略邻居节点影响力等缺点,导致每个节点难以量化区分.为了提高关键节点的识别精度,首先改进了k核的分解过程,提出了精准k核Ak.考虑到网络中局部特征信息和全局结构信息对节点的影响,将精准k核应用到重力中心性中,并提出了精准重力中心性AGC.信息学中的香农熵在网络关键节点识上具有良好的扩展性,通过结合邻域度中心性、邻域精准k核以及精准重力中心性三者的香农熵,最终提出了混合中心性MC对节点重要性进行多元评估.在7种真实网络下,对MC和其他节点评估指标分别从单调性和准确性上进行了一系列实验,实验结果表明MC具有更好的关键节点识别性能.     

基于构件的软件生产过程模型

在对基于构件的软件工程（CBSE）研究的基础上，建立了一种基于构件的软件生产过程模型。指出了基于构件的软件生产过程与传统的瀑布模型之间的联系与区别，以及各个阶段的关键活动及其产品。此外，对软件工厂的组织结构、车间划分、构件的标准化生产和管理等问题提出了一些可供参考的看法。近期的3个应用软件项目的开发实践表明，采用基于构件的软件生产过程模型，平均开发时间可缩短31％，成本降低28％。