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.     

时序超网络上重要节点挖掘方法研究

在如何识别时序超网络上的重要节点方面取得了一定的进展。定义了该类网络上度量节点重要性程度的8个中心性方法及随机移除节点的基线方法，分别侧重于网络不同的拓扑结构性质和时间特征，从多个角度综合考虑了该类网络上节点的重要性。同时，构建了时序超网络上的SI传播模型，基于该模型提出了新的评估方法来衡量所提出的中心性方法的有效性。研究表明，在时序超网络上，基于最快到达路径的介数中心性方法是评价该类网络上节点重要性的良好指标。此外，基于时间分辨率的度和超度中心性方法通过寻找网络的最佳时间分辨率，可以进一步优化普通的度和超度中心性方法，弥补了普通方法不能有效考虑网络时间信息的缺点，且在多个真实网络上表现出与介数中心性方法相当的性能。     

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...     

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.     

AS级Internet拓扑基本特征量演化分析

基于CAIDA项目授权的海量数据,结合复杂网络的研究理论和方法,进行了AS级Internet拓扑的CCDF-degree幂律分析和节点时效分析.结果表明,随着AS级Internet拓扑结构的演化,高度值节点部分较为稳定,保持了网络的聚集特性和幂律性,但这部分节点随时间变化逐渐丧失有效连接,同时度值较低的节点的活动比较动荡,Internet的拓扑结构呈缓慢均匀化的趋势.     

基于多关系网络的边转移扩容策略

为缓解网络拥塞、提高网络容量,利用真实网络中节点间存在多种关系的特性,基于多子网复合复杂网络模型提出了一种适用于多关系网络的边转移扩容策略。通过改变网络的拓扑结构,删除高介数节点之间的边,同时,在最短路径较长的节点对之间添加边以此来达到扩大网络容量的目的。研究结果表明,边转移策略降低了网络中节点介数的最大值,有效地缩短了网络平均最短路径,均衡了节点之间的信息负载,最大化的提高了网络容量。     

基于距离的IPv6校园网拓扑发现整合算法

针对IPv6网络拓扑发现方法存在的不足,提出一种基于距离的IPv6校园网拓扑发现整合算法.该算法利用开放式最短路径优先(OSPF)路由协议里的子网信息,以节点之间的最短距离作为度量,将基于Traceroute6的和基于OSPF路由协议的两种拓扑发现方法的结果进行整合,并根据子网前缀、接口等信息进行修正.在实际网络中对该算法进行了测试,并与基于跳数的整合算法进行了比较.结果表明:该算法能迅速有效地整合拓扑发现的结果,提高拓扑信息的完整性和准确性.     

基于AS级Internet拓扑生长模型的设计与实现

研究工作基于CAIDA Skitter项目授权的2002年1月~2006年6月的海量数据,分析了AS级网络节点生死的连接倾向和节点的度分布.并根据连接倾向和度分布的动态分析,选择了度分布为幂律分布的PFP模型作为原型,给出了一种面向AS级Internet拓扑模型.实验证明,在保证节点度分布呈幂律分布时,该模型能更好地体现AS级Internet拓扑的生长过程.     

MPLS网络流量工程中的动态在线路由算法

提出了一种用于MPLS网络流量工程中的动态在线路由算法NORA.该算法在网络拓扑结构基础上定义了链路关键度,根据链路的带宽利用率定义了链路繁忙度,利用链路关键度、链路当前可用带宽及链路繁忙度确定链路权重,并依据该权重运用最短路径优先算法思想为到达的LSP建立请求选择权重优化路径.该算法在动态建立有带宽保证路径的同时可以均衡网络负载,并降低LSP建立请求服务拒绝率.仿真实验表明,与SPF及MIRA算法相比,该算法在降低LSP建立请求服务拒绝率以及均衡网络负载等方面表现出更好的性能.     

基于混合模型的复杂信息系统节点重要度评估

定义复杂信息系统的拓扑结构和基于连接度、介数特性的节点结构重要度。综合考虑节点的结构重要度与功能重要度,提出基于节点脆弱性权值的复杂信息系统节点重要度评估混合模型及算法。实验算例表明,该方法融合复杂信息系统中的各项风险要素和结构属性,能进一步有效区分网络中的节点重要度差异,可作为大规模复杂信息系统节点重要度评估的理论基础。     

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。     

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.     

基于辐射扩散的机会网络社区构建算法

针对在计算分布式k社团成员间的介数中心性时需要获取所有最短路径问题,基于核心节点辐射量计算和扩散模型,提出了基于辐射扩散的机会网络社区构建算法.该算法主要利用节点之间的辐射关系来表示节点的介数中心性,并以这种辐射关系为基础建立以一确定节点为核心的辐射社区,由于节点可以定期接收到核心节点的辐射量,避免了节点间最短路径的计算过程.当消息转发进入目标节点的辐射社区后,即可沿着最优的方向转发至目标节点,从而获取较高的辐射社区内部消息转发效率.实验结果表明,当社区结构相对稳定时,在保证一定消息转发成功率情况下,可以取得低于Epidemic的消息转发延迟.     

SDWSN中基于非合作博弈的拓扑控制算法

为了节省无线传感器网络中节点的能耗,延长网络的生命周期,提出一种在软件定义无线传感器网络中基于非合作博弈的拓扑控制算法.首先,基于软件定义架构设置网络模型.然后,提出一种非合作博弈拓扑控制算法,该算法由控制器基于全局信息为每个节点与其他节点进行博弈,博弈过程中综合考虑节点的剩余能量、传输功率和链路跳数,使每个节点都能找到最利于自己的发射功率,从而在保证网络连通的前提下延长网络寿命.仿真结果表明,所提算法与其他基于博弈论拓扑控制算法相比,各节点能耗更加均衡,延长了网络生命周期.     

基于Internet AS图的紧凑路由算法研究

紧凑路由算法一直被认为是未来Internet上可扩展路由算法的有力候选者,因为它实现了近似最短路径路由机制的同时,路由表也比BGP(border gateway protocol)路由协议更加紧凑.TZ紧凑路由算法初始地标点的选取是随机生成的,没有充分利用网络拓扑信息,不是很适合真实网络.故分别提出了基于节点度和基于PageRank算法的地标节点选取机制,用于改进TZ紧凑路由算法.在2000年和2006年的Internet AS图上对两种改进算法和TZ算法进行仿真,实验结果表明,两种改进算法的平均路由表大小和平均伸长系数相比于TZ算法均有明显的改进.     

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.     

基于最短路径相似度的复杂网社团识别算法

基于最短路径的思想,定义新的节点相似度,利用谱平分算法来识别复杂网络的社团结构.首先根据节点间最短路径的思想计算改进的共享最近邻(SNN)相似度,将其标准化后求出标准化矩阵的特征值及特征向量,然后根据网络选取一定数目的第一非平凡特征向量作为聚类样本,利用FCM算法可识别网络的社团.实验结果表明,该算法对于社团结构不明显的网络划分效果很好.     

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.     

生成因特网AS级拓扑局部视图的方法

为获得因特网的简洁视图,以研究其拓扑特征,提出了一种基于RouteViews数据获取因特网全部或特定区域自治系统(AS:Autonomous System)级网络拓扑的方法GNTRD(Generating Network Topology via Route-Views's Data).该方法广泛使用散列技术,以提高算法效率,以三维图形方式显示As级拓扑,并能统计分析As节点/链路的数量和节点度数等参数.对比分析了GNTRD方法获得的中国日本美国3国的AS级拓扑.结果表明,GNTRD是一种能获得全球任意地区AS级网络拓扑的通用方法,采用三维图形方式能显示大规模拓扑图,且算法具有线性复杂性.