基于优化理论的社区无标度网络模型

当前建模社区无标度网络的研究多基于组合法,即先构造无标度特征再构造社区特征,或者先构造社区特征再构造无标度特征.基于组合法的模型能生成令人满意的社区无标度网络,但是该方法需要满足社区大小相等、社区特征和无标度特征间的顺序依赖等特定条件,而这些特定条件在真实网络的演化中往往并不存在.值得注意的是,多数学者同意社区网络起源于网络节点之间的类别距离,如地理距离、兴趣距离、偏好距离等,但现有研究尚未确证社区结构与类别距离之间的因果关系.针对组合法的缺点和社区特征起源的问题,该文建立了一个优化模型,该模型以无标度属性为优化目标,以类别距离为约束条件.仿真结果表明该模型揭示了类别距离与社区特征间的因果关系,能生成多种参数下的社区无标度网络,更好地拟合了现实世界中的社区无标度网络.     

无线传感器网络密钥预分配算法研究

研究优化无线传感器性能提高抗攻击能力,密钥预分配是无线传感器网络最重要的安全问题.无线传感器网络通信中必须对传感器结点间传递的信息进行加密.无线传感器节点自身资源的限制,使传统网络中使用的密钥分配算法不适用于无线传感器网络.为了提高网络通信的安全性,在对已有无线传感器网络密钥预测分配算法的基础上,提出了一种改进的随机密钥预分配算法.利用节点的部署和位置信息来提高网络的连通性和减小传感器节点所需存储空间.仿真结果表明,改进方法提高了网络抗攻击能力,为无线传感器网络的安全及能耗设计提供了有效的方法.     

系统抗攻击能力评估技术研究

本文从评估系统抗攻击能力的角度来研究系统的安全性问题，本文从选取影响抗攻击能力的指标入手，借助网络熵差法，构建了抗攻击能力评估系统和相应的模型。为评价系统的安全性提供了新的思路。     

基于自适应算法的BA网络模型及其聚类分析

BA模型是经典的无标度网络模型,具有一定小世界特性,但聚类系数随着点数增多趋近于零。为进一步优化BA网络模型的平均路径长度和聚类系数的特性,设计了一种基于自适应算法的无标度网络改进模型。改进模型优化了系统与网络节点的关联度,通过计算得到关联度的最优值及此时网络各参数的值,从而获得理想的网络模型。通过对自适应算法中关联度的数学分析,可知系统平均路径长度呈带有条件的收敛状态。仿真结果表明,改进后网络模型在平均路径长度和聚类系数方面,有进一步优化。不同于BA无标度网络的是,改进模型优化后具有较明显的聚类特性,更符合小世界网络特性。     

基于中介中心性提高复杂网络容量的方法

对于像互联网这样具有无标度特征的网络,节点的重要程度差别很大,少数中枢节点成为制约网络容量的瓶颈.引入中介中心性对网络拓扑进行优化和拥塞预测,通过理论分析和仿真实验,考察了网络中节点的介数的和、标准差,两点间最短路径长度,最短路径通过的中枢节点的个数等参数与网络容量的关系.最终提出在具有无标度特征的复杂网络中,依据网络中节点的介数以及介数的标准差增加一些捷径路径的方法.该方法简单易行,能有效平衡中枢节点的负载,缓解拥塞状况,提高网络容量.     

一种基于无标度局域世界演化网络模型的 无线传感器网络拓扑构建

无标度网络具有场景适应性强,且应对随机性打击效果较好等特点.为提高无线传感器网络的抗毁性能,从网络拓扑演化角度入手,构建具有无标度特性的网络拓扑.结合无线传感器网络中每个节点都有其通讯范围的特点,将无标度网络引入到无线传感器网络,且在择优演化过程中,各节点度不得超过设定值,构建基于无标度局域世界演化网络模型的无线传感器网络拓扑,并对模型进行仿真.从结果可明显看出,优化的模型中连边较短,即优化的模型平均最短路径降低,可有效减少数据收发过程中能量的消耗,延长网络生存周期,提高网络抗毁性.     

支持QoS的无线传感器网络容错拓扑控制算法

针对附加QoS需求的无线传感器网络,给出一种满足生命期和干扰服务要求的无线传感器网络无标度容错拓扑控制算法（scale-free fault-tolerance topology supporting quality of service,简称QoS-SFT）.通过分析无标度拓扑的度分布属性与其生命期和干扰性能的关联关系,量化出生命期和干扰联合优化的无标度拓扑度分布表达式,进而以无标度拓扑的度分布表达式为设计目标,采用偏好依附规则实现QoS-SFT算法设计,形成能够满足生命期和干扰联合优化要求的容错拓扑.理论分析和仿真结果表明,QoS-SFT算法不仅能够保证无标度拓扑的强容错性,还有效提升了无标度拓扑的生命期和干扰性能.     

基于藕合系数的无标度网络建模

经典的无标度网络模型在全局范围内按照一定的概率选取节点进行优先连接,而现实网络很难做到这一点。为了解决这一问题,在BA无标度网络模型的基础上,通过新增两个参数耦合系数和吸引因子来构建基于耦合系数的无标度网络模型,并通过理论计算得出该演化模型的度分布。分析发现,它具有更明显的无标度网络特性。实验仿真结果也表明,其度分布在服从幂律分布的基础上更具有平稳性和广泛的适用性。     

考虑成本时拓扑可调无标度网络鲁棒性研究

为了研究无标度网络拓扑结构对网络鲁棒性的影响,结合对复杂网络鲁棒性有重要影响的节点介数和边权重两种指标,提出一种考虑成本的拓扑可调无标度网络攻击方法。该方法在攻击网络中节点（边）时引入了节点（边）的攻击成本因素,以节点介数（边权重）来近似衡量节点（边）的攻击成本,采用不同节点（边）攻击策略对网络进行攻击,并采用最大连通子图相对值作为网络鲁棒性测度指标,利用该方法对无标度网络的幂率指数、平均度与网络鲁棒性的关系分别进行了研究。结果表明,采用蓄意攻击策略时,对于同一节点（边）攻击成本,无标度网络的幂率指数越小或平均度越大,网络的鲁棒性越强。仿真实验验证了该方法的有效性与可行性。     

无标度网络上名字无关的紧凑路由研究

紧凑路由是一类可扩展路由方法,能够在使用较短路径路由的同时,大幅降低节点路由表的空间开销.为解决Internet的路由扩展问题,无标度网络上的紧凑路由最近引起了关注.然而,以往的紧凑路由方法大多是名字有关的,即必须对网络节点重新命名或编址,这对于真实网络是不太实际的.针对无标度网络提出了一种名字无关的紧凑路由方法,即不需要显式改变节点的名字,任何节点只需要知道目的节点的原始名字就可以将包送达,因此具有更好的实用性.该方法在名字有关的紧凑路由方法基础上,引入一种名字映射系统.路由过程一般分为两个阶段:先由目的节点的原始名字查询其隐藏的地址,然后根据该地址路由.为了优化路由的性能指标,选择无标度网络中度最大的部分节点作为路由用的地标,并在这些地标上均匀且分布地为所有节点建立名字到位置的映射.分析和仿真表明,该路由方法可以在无标度网络上取得很高的路由性能,与以往最优的名字无关紧凑路由方法相比,在拉伸系数和路由表大小方面都有显著提高.     

加权无标度网络病毒传播和局部免疫策略研究

为了进一步描述现实生活中复杂网络的病毒传播问题,改进加权无标度网络模型的传统构造方法,考虑流量带宽和个体抵抗力两个重要因子,利用平均场理论模拟仿真病毒传播过程,对实验数据进行分析,验证该模型的有效性.现实生活中往往只能了解复杂网络的局部拓扑信息,传统病毒免疫策略大多基于全局拓扑信息,在仅了解局部信息的前提下,提出加权无标度网络中基于局部最优的病毒免疫策略,通过动态模拟病毒传播的免疫仿真实验,与随机免疫策略和目标免疫策略对病毒传播影响进行比较,验证局部最优免疫策略的有效性.     

无标度网络中基于最短路径免疫策略的病毒传播研究

传统病毒免疫策略大多基于网络的全局拓扑信息。然而现实生活中的大部分复杂网络仅仅只能了解其局部 拓扑信息。鉴于许多实际复杂网络具有无标度特性,研究了在无标度复杂演化网络中基于网络局部拓扑信息最短路 径免疫策略的病毒传播现象。利用平均场理论建立含个体抵杭力重要因素的无标度网络病毒传播模型,并引入基于 最短路径的免疫策略。比较了随机免疫、目标免疫和最短路径免疫3种策略对无标度复杂网络病毒传播的影响,结果 表明了基于最短路径免疫策略的有效性。     

Complex Network Phenomena in Telecommunication Systems

Many networks such as the Internet have been found to possess scale-free and small-world network properties reflected by power-law distributions. Scale-free properties evolve in large complex networks through self-organizing processes and, more specifically, preferential attachment. New nodes in a network tend to attach to other vertices that are already well-connected. Because traffic is routed mainly through a few highly connected and concentrated vertices, the diameter of the network is small in comparison to other network structures, and movement through the network is therefore efficient. At the same time, this efficiency feature puts scale-free networks at risk for becoming disconnected or significantly disrupted when super-connected nodes are removed, either unintentionally or through a targeted attack or external force. The present paper will examine and compare properties of telecommunication networks for both the United States and Europe. Both types of networks will be examined in terms of their network topology and specifically, whether or not they are scale-free networks to be further explored by identifying and plotting power-law     

Modeling and navigation of social information networks in metric spaces

We are living in a world of various kinds of social information networks with small-world and scale-free characteristics. It is still an intriguing problem for researchers to explain how and why so many obviously different networks emerge and share common intrinsic characteristics such as short diameter, higher cluster and power-law degree distribution. Most previous works studied the topology formation and information navigation of complex networks in separated models. In this paper, we propose a metric based range intersection model to explore the topology evolution and information navigation in a synthetic way. We model the network as a set of nodes in a distance metric space where each node has an ID and a range of neighbor information around its ID in the metric space. The range of a node can be seen as the local knowledge or information that the node has around its position in the metric space. The topology is formed by setting up a link between two nodes that have intersected ranges. Information navigation over the network is modeled as a greedy routing process using neighbor links and the distance metric. Different from previous models, we do not assume that nodes join the network one by one and set up link according to the degree distribution of existing nodes or distances between nodes. Range of node is the key factor determining the topology and navigation properties of a network. Moreover, as the ranges of nodes grow, the network evolves from a set of totally isolated nodes to a connected network. Thus, we can easily model the network evolutions in terms of the network size and the individual node information range using the range intersection model. A set of experiments shows that networks constructed using the range intersection model have the scale-free degree distribution, high cluster, short diameter, and high navigability properties that are owned by the real networks.     

基于组增长的小世界Scale—free网络模型

小世界和Scale-free是很多大规模复杂网络的重要特征，建立体现这些特征的网络模型是研究网络结构和行为的重要基础。针对现有模型不能全面地反映实际网络所具有的特征属性，提出了基于组增长的小世界Scale—free网络模型。该模型在小世界和Scale—free模型的基础上，结合了节点的本地强连接性、新增连接的度相关性和网络动态的增长方式，把小世界和Scale-free联系了起来。仿真结果表明，该模型生成的网络图同时具有小世界和Scale—free特征。     

Limited Scale-Free Overlay Topologies for Unstructured Peer-to-Peer Networks

In unstructured peer-to-peer (P2P) networks, the overlay topology (or connectivity graph) among peers is a crucial component in addition to the peer/data organization and search. Topological characteristics have profound impact on the efficiency of a search on such unstructured P2P networks, as well as other networks. A key limitation of scale-free (power-law) topologies is the high load (i.e., high degree) on a very few number of hub nodes. In a typical unstructured P2P network, peers are not willing to maintain high degrees/loads as they may not want to store a large number of entries for construction of the overlay topology. Therefore, to achieve fairness and practicality among all peers, hard cutoffs on the number of entries are imposed by the individual peers, which limits scale-freeness of the overall topology, hence limited scale-free networks. Thus, it is expected that the efficiency of the flooding search reduces as the size of the hard cutoff does. We investigate the construction of scale-free topologies with hard cutoffs (i.e., there are not any major hubs) and the effect of these hard cutoffs on the search efficiency. Interestingly, we observe that the efficiency of normalized flooding and random walk search algorithms increases as the hard cutoff decreases.     

无线传感器网络簇级拓扑演化模型研究

复杂网络理论研究表明,复杂系统的容错能力不仅仅存在于具有冗余组件的系统之中;而且也同样存在于具有无标度(scale-free)特征的网络之中;文章借助于复杂网络理论和偏好依附机制提出一种无线传感器网络簇级拓扑演化模型;拓扑动态分析表明,该模型能够很好地体现无线传感器簇间的拓扑生长过程,由该模型演化成的无线网络拓扑具有无标度网络的性质,所以该拓扑模型具有很强的容错性。     

在线社会网络演化模型

在分析在线社会网络的拓扑结构、特征及演化规律的基础上,借鉴了前人网络模型的思想,提出了在线社会网络演化模型,引入动态的加权方式,提出了一种在线社会网络演化模型。理论分析和仿真表明:在线社会网络演化模型具有无标度和小世界特性,点权、边权、度分布呈现幂律特性,具有较多的簇系数、较小的路径长度且可调。这种无标度和小世界特性与现实中的在线社会网络较为一致。     

Internet资源属性关系的新拓扑模型——时变半边图

引入半边概念描述Internet资源的特征属性，为网络环境下各类资源特征属性建立一个统一描述框架；扩展一般情况下的资源关系表示图，提出了资源属性关系的时变半边图模型；以网络的无尺度特性作为资源关联关系的演化规律的理论依据，给出时变半边图的一个具体生成算法。时变半边图能更方便地反映资源属性之间的动态拓扑关系，具有很好的可扩充性，可望再现真实网络的无尺度特性。     

军事通信网络拓扑结构抗毁性仿真

在经典无尺度网络模型（BA模型）基础上,构建邻接网络的环形立交结构,提出了基于冗余链路的军事通信网络拓扑结构优化方案,并研究了其拓扑结构的优化算法。利用MATLAB软件对优化方案进行仿真研究。仿真结果表明,本文提出的优化方案对军事通信网络自身性质并无显著影响,但能较好地提高网络的抗毁性。