一种有效提高无标度网络负载容量的管理策略

现有研究表明明显的社团结构会显著降低网络的传输性能. 本文基于网络邻接矩阵的特征谱定义了链路对网络社团特性的贡献度, 提出一种通过逻辑关闭或删除对网络社团特性贡献度大的链路以提高网络传输性能的拓扑管理策略, 即社团弱化控制策略(CWCS 策略). 在具有社团结构的无标度网络上分别进行了基于全局最短路径路由和局部路由的仿真实验, 并与关闭连接度大的节点之间链路的HDF 策略进行了比较. 仿真实验结果显示, 在全局最短路径路由策略下, CWCS策略能更有效地提高网络负载容量, 并且网络的平均传输时间增加的幅度变小. 在局部路由策略下, 当调控参数0<α<2, 对网络负载容量的提升优于HDF策略. 关键词： 复杂网络 社团特性 负载容量 拓扑管理     

无标度网络中基于能量的混合路由策略

针对节点能量受限的静态无标度网络,提出了一种基于能量和最短路径相结合的路由策略.该策略综合考虑邻居节点的能量水平和其到目的节点的最短路径长度,利用控制参数β调节二者的权重.仿真结果表明,存在最佳的β值使得网络生存时间和数据包到达数达到最大值.最后,基于提出的路由策略研究了网络结构特征与网络生存时间之间的关系.     

一类基于随机行走机理的优化路由改进策略

在对随机行走过程的研究中发现:单个粒子通过某条特定路径的时间正比于该路径上所有节点度的连乘积.据此,文章提出基于随机行走机理的优化路由改进策略.该策略以节点度连乘积最小化为原则,通过调节可变参数,建立节点处理能力均匀分布的情况下最佳路由策略.通过分析比较不同路由策略条件下平均路由介数中心度,网络的临界负载量,平均路径长度以及平均搜索信息量等性能指标,研究结果表明,此改进路由策略在保证网络平均路径长度较少增加的前提下,使网络的传输能力获得最大幅度的提升. 关键词： 复杂网络 路由策略 负载传输     

复杂网络的一种加权路由策略研究

复杂网络的传输能力是其功能正常运转的重要保障,提高网络的吞吐量有着重要意义.提出一种新的高效路由策略,以提高复杂网络的传输能力,称之为加权路由策略.即对网络的每一条边加权,权值与该边的两端节点的度相关,然后数据包按照这个加权网络的最短路径路由.这样的路径可以更均匀地经过各个节点,发挥它们的传输能力,极大地提高网络的吞吐量.可以避免数据包集中地通过个别度大的节点,在这些节点发生拥塞.仿真显示,该策略比传统的最短路径策略优越,对很多结构的网络,可以提高几十倍的吞吐量. 关键词： 复杂网络 路由策略 吞吐量 拥塞     

基于最短路径长度的空间网络路由

以通信网、电力网、交通网为代表的很多复杂网络以传输负载为基本功能.在这些网络中,网络的吞吐量是衡量网络传输性能的重要指标,如何提升网络的吞吐量是研究热点之一.不少研究人员提出了不同的路由算法,通过调节传输路径来提高网络吞吐量.但之前的研究很少考虑网络中节点的空间位置.本文针对空间网络提出了一种高效的路由策略,通过节点位置得到路径长度;采用该算法,负载从源节点沿着最短长度的路径传输到目标节点.为了检验算法的有效性,采用网络从自由流状态转变成拥塞状态的相变点Rc来衡量网络的吞吐量.在匀质和异质空间网络上的仿真表明,与传统的最少跳数路由策略相比,本文提出的基于最短路径长度的路由算法能有效提高空间网络的吞吐量.     

基于社团结构的负载传输优化策略研究

研究表明网络社团结构特征对负载传输有影响,明显社团结构特征会降低网络的承载能力.由于最短路由策略在选择路由时有一定的随机性,本文提出了一种基于社团结构的负载传输策略,减少最短路由经过的社团数量,从而降低社团边缘节点的介数.实验结果显示,该策略在保证最短路由小世界特性的同时,提升了网络的承载能力,社团划分得越准确传输优化策略效果越显著. 关键词： 优化路由策略 社团结构 复杂网络 负载传输     

无标度复杂网络负载传输优化策略

提出了一种能够显著提高无标度复杂网络负载传输性能的优化路由策略.实现了负载在核心节点与边缘节点间的合理分配.分析表明该策略使得网络的负载处理能力正比于网络规模的平方,而与单个节点的度值无关.实验结果显示优化路由策略在保持了最短路由策略小世界效应的同时,成倍地提升了网络的负载传输能力,且随着网络平均节点度的增加其优势越趋显著.此外,与有效路由策略的比较进一步验证了优化路由策略的优异性能. 关键词： 优化路由策略 复杂网络 负载传输 网络阻塞     

一种复杂网络路由策略的普适优化算法

现有的复杂网络路由策略很多,改进算法也不断涌现,但是目前还没有一个统一的标准来衡量算法是否达到网络最佳传输效果.针对这一问题,本文提出一种适用于现有路由策略的普适优化算法.首先通过理论分析指出制约网络传输能力的关键因素是最大介数中心度,因而"最大介数中心度是否已经最低"成为评判路由策略是否最优的标准.在此基础上,采用"惩罚选择法"避开网络中介数中心度值比较大的节点,使网络介数中心度值分布更均匀,均衡网络中各个节点的传输负载.仿真结果显示,该优化算法针对现有路由策略均能降低最大介数中心度值,大幅度提高网络的传输能力.     

基于感知流量算法的复杂网络拥塞问题研究

研究了在具有感知流量的路由策略下,复杂网络的拓扑结构对网络中传输流量的影响.为了描述数据包传输过程的有效性,通过引入一个状态参数,利用由稳态到拥塞的指标流量相变值来刻画网络的吞吐量.基于每个节点的数据包处理能力与该节点的度或介数成比例提出两种模型并进行仿真.仿真结果表明,平均度相同的情况下,模型Ⅰ中,WS小世界网络比ER随机网络和BA无标度网络更容易产生拥塞;模型Ⅱ中,所有网络容量都得到较大的提高,尤其是WS小世界网络.但当网络的基本连接参数改变时,哪种模型更利于网络的流量传输,还要依据网络本身的结构特性 关键词： 复杂网络 无标度网络 感知流量 拥塞     

基于DIJKSTRA的无线传感器网络分簇路由算法

为加快无线传感器网络最优路径搜索速度、减少路径寻优能量消耗和延长网络寿命,提出了基于改进的DIJKSTRA算法的无线传感器网络分簇路由算法;运用DIJKSTRA算法在无线传感器网络内以多跳接力的方式来搜寻从源节点到目的节点的最短路径;结合能耗优化策略,避免网络能耗热点问题,实现网络能耗均衡;通过与基于蚁群算法的路由算法对比分析,基于Dijkstra的网络分簇路由算法能优化网络分簇并建立较优传输路径,其快速收敛性能减缓了网络中簇头节点的能耗,延长了网络寿命,提高了网络鲁棒性。     

基于节能的绿色光网络路由算法的研究

在传统的网络路由算法中,一般采用最短路径算法进行路由选路,最短路径算法以节点间的距离为权重,计算一条由源节点至目的节点的权重最小的路径以完成路由。最短路径算法虽然最小化了距离长度代价,却没有考虑能耗问题,所以使用最短路径算法所得出路径的能耗并不一定是最小的。针对这一问题,提出一种新型的综合性绿色路由算法,设定能耗作为节点间的权重,融合光旁路及业务量疏导,同时考虑路由和波长分配(RWA)问题,将完成每个业务所需要的能耗最小化,实现节能。仿真结果表明,与最短路径算法相比,绿色路由算法在较大规模网络中能够节省约40%的能耗,节能效果相当显著。     

一种应用于含权无标度网络的全局路由算法

针对含权无标度网络提出了一种全局路由算法.该算法利用网络路径上的节点强度信息构建了一种全局路由代价函数,选择使该代价函数最小的路径来传输信息包,有效避开了网络中易发生拥塞的核心节点.实验结果表明,与最短路径算法相比,该算法以较小的平均路径长度的增加为代价,将网络容量提高了十多倍.     

可调聚类系数加权无标度网络建模及其拥塞问题研究

针对实现网络特征的真实情况,提出了一类可调聚类系数的加权无标度网络模型,该模型能够重现现实网络权重和节点度呈幂律分布的统计特性．特别是聚类系数与度之间的非线性关系,恰好符合某些现实网络聚类系数与度之间的平头关系特征．最后研究了可调聚类系数加权网络模型中的拥塞问题．采用基于强度优先传递的局部路由策略,分析了网络中的流量传输问题．     

基于局部路由策略的复杂网络拥塞控制

提出一种复杂网络上的局部路由策略,算法采用节点收缩法评估节点的重要度,发送节点根据邻居节点的重要度及网络的状态自适应地调整向邻居节点转发数据包的概率.在网络处于自由流通状态时充分发挥关键节点的优势,保证数据包快速到达目的地;在网络处于即将拥塞时分散业务,根据节点重要度准确识别网络中的关键节点,通过有效分流予以保护.仿真结果表明:在网络处于自由流通状态时,该局部路由策略能充分发挥网络中关键节点的枢纽作用,保持较低的传输时延;在网络部分关键节点出现拥塞时,该局部路由策略能有效避开拥挤严重的节点,将数据包均匀地分布在各个节点上,有效抑制网络拥塞,提高网络的容量.     

基于引力场理论的复杂网络路由选择策略研究

利用引力场理论对网络传输过程中节点激发的引力场进行了描述,建立了节点的引力场方程,引入α和γ两个参数,用于调节数据传输对节点畅通程度、节点传输能力和路径长度的依赖程度．基于节点的引力场,提出了一种高效的路由选择算法,该算法下数据包将沿着所受路径引力最大的方向进行传递．为检验算法的有效性,引入有序状态参数卵,利用其由自由流到拥塞态的指标流量相变值度量网络的吞吐量,并通过节点的介中心值B分析网络的传输性能和拥塞分布．针对算法在不同α,γ取值条件下的路由情况进行了仿真．仿真结果显示,与传统最短路由算法相比,本文算法将网络传输能力提高了数倍,有效地均衡了节点的介中心值分布,传输路径平均长度（Lavg）随负载量R的增加表现出先增后减的变化趋势,而参数α与γ值的变化对网络传输能力几乎没有影响,说明本文路由算法的性能不依赖于α与γ,对于可行域内任意的α与γ算法都能保证网络传输能力近似相等．     

一种全局同质化相依网络耦合模式

相依网络的相依模式(耦合模式)是影响其鲁棒性的重要因素之一.本文针对具有无标度特性的两个子网络提出一种全局同质化相依网络耦合模式.该模式以子网络的总度分布均匀化为原则建立相依网络的相依边,一方面压缩度分布宽度,提高其对随机失效的抗毁性,另一方面避开对度大节点(关键节点)的相依,提高其对蓄意攻击的抗毁性.论文将其与常见的节点一对一的同配、异配及随机相依模式以及一对多随机相依模式作了对比分析,仿真研究其在随机失效和蓄意攻击下的鲁棒性能.研究结果表明,本文所提全局同质化相依网络耦合模式能大大提高无标度子网络所构成的相依网络抗级联失效能力.本文研究成果能够为相依网络的安全设计等提供指导意义.     

基于引力约束的复杂网络拥塞问题研究

如何在保证网络传输效率的同时提高网络的吞吐量是目前研究的主要问题. 通过研究节点对数据包传递过程的引力作用,提出了一种具有引力约束的路由算法. 为检验算法的有效性,通过引入一个状态参数H, 利用由稳态到拥塞状态的指标流量相变值来度量网络的吞吐量, 同时利用数据包的最大传输时间〈T_max〉 与平均传输时间 〈T_avg〉来分析网络的传输效率. 针对算法在不同引力约束条件下的路由情况进行了仿真.仿真结果表明, 若数据传递过程只考虑路径长度最短,则会导致网络吞吐量较低且流量分布极不均匀; 若只顾及等待时间最短,会导致传输路径过度迂回且大部分节点都会陷入拥塞状态; 同时考虑路径长度和等待时间的引力作用并选取适当引力的节点进行传递, 可以显著提高网络吞吐量并缓解网络的拥塞程度.     

负荷作用下相依网络中的级联故障

研究负荷作用下相依网络中的级联故障具有重要的现实意义, 可为提高相依网络的鲁棒性提供参考. 构建了双层相依网络级联故障模型, 主要研究了外部度和内部度对负荷贡献比、耦合因素、层内度-度相关性对相依网络级联故障的影响. 研究表明, 当外部度和内部度对负荷贡献比达到一定值时, 相依网络抵抗级联故障的鲁棒性最强. 而耦合因素的影响是多方面的, 为了达到较高鲁棒性, 建议采用异配耦合方式和尽可能大的平均外部度, 并尽量使外部度保持均匀分布. 另外, 与不考虑负荷作用时相反, 当表征层内度-度相关性的相关系数越大时, 其抵抗级联故障的能力越强.     

基于Sarsa算法和蚁群优化的监测网络路由控制设计

为了克服已有监测网络路由控制方法所具有的传输路径长和能量消耗高的缺点,设计了一种基于Sarsa算法和蚁群优化算法混合模型的路由控制策略;首先,建立了以MA(Mobile Agent)为基础的路由控制模型,并以访问时间和能耗消耗为基础设计了目标函数,然后,基于改进的蚁群算法设计了一种从数据发送节点到Sink节点的路由设计方法,采用节点之间的距离作为冗余度标准获取合理的下一跳邻居节点集,并采用Sarsa算法来对各路径的信息素进行更新,最后,对基于Sarsa算法和蚁群优化算法混合模型的路由控制算法进行了描述;在NS2环境下进行仿真实验,结果证明文中方法能有效实现网络路由控制,最优路由的获取过程的总仿真时间为300ms,是一种适用于监测网络路由控制的有效方法。      

基于最大权重值纠缠分发的量子无线多跳网络路由协议研究

针对量子节点间建立链路所消耗纠缠资源的差异,使用权重数值来量化现实环境对各个量子节点的影响,并根据权值确定纠缠粒子的分发。在此基础上提出一种针对量子无线多跳网络的路由协议,该协议以纠缠利用率作为路由度量条件,通过基于最大权重值的纠缠粒子分发方式和并行纠缠交换建立量子信道,实现量子态的传输。仿真分析表明,使用该路由协议可以精确找出网络中符合度量条件的量子链路,同时该路由协议中使用并行纠缠交换的交换方式降低了量子态传输的时延,在节点数为15时,并行交换比串行交换的平均时延降低了50%,而且随着链路中节点数的增加,两者的时延差异将会越来越大。为方便分析各仿真节点的权重值均设置为1至15的随机整数,通过对5节点的链路进行多次仿真发现使用基于最大权重值纠缠粒子分发方式能够传送的量子态的平均个数为14,基于串行的分发方式能够传送的量子态的平均个数为7。