基于可扩展路由体系的路由均衡存储转发模型

路由表的急剧扩张使得可扩展分布式路由器中线卡的硬件成本迅速增长。提出一种路由表的均衡存储转发模型RESD(Storage and Decomposition Model based on Even Routing),它属于非完全存储方式。RESD模型通过初始化分配将长度相邻的前缀尽可能地分配到相同或是相邻的线卡上,然后通过分段式分配均衡每个线卡上的路由数目,最后通过路由特征位信息表和定位路由来实现路由信息的查找。实验证明,该模型可以在路由表分解存储均衡的同时大大减少LPM匹配中各线卡的并行查找次数。RESD模型的设计和实施原型都是以真实的环境为基础的,因此,RESD模型与现有网络的体系结构具有良好的兼容性,易于实施。     

基于原型选择的图嵌入方法研究

图嵌入方法为结构化模式识别问题转化为统计模式识别问题搭建了桥梁。而随着训练样本集规模的增加,为避免图嵌入时的"维度灾难"现象,对训练样本集进行原型选择是十分必要的。因此,本文提出一种基于类内和类间相均衡的原型选择方法,该方法通过对训练样本上的每一类的类内和其他类进行均衡化处理,分别选出每个类上依据均衡化程度排列的原型。实验表明,与未进行原型选择策略相比,本方法能较为有效地降低了图嵌入时的空间维度,且具有较高的分类精度。     

一种基于转发图的域内路由保护算法

业界提出利用路由保护算法来解决网络中的故障问题,然而已有的路由保护算法存在4个方面的问题：1）无法应对网络中所有可能的单故障情形;2）需要额外辅助机制的协助;3）不支持增量部署;4）每个结点存储多个到达目的地址的备份下一跳.提出一种基于转发图的域内路由保护算法（an intradomain routing protection algorithm based on forwarding graph, RPBFG）来解决这4个问题.首先建立了以最大化故障保护率为目标、以转发图包含反向最短路径树为约束条件的路由保护模型;然后提出了利用遗传算法构造满足上述目标的转发图;最后根据构造的转发图计算出所有结点到达目的结点的备份下一跳.在11个真实拓扑结构中比较了RPBFG,NPC,U-turn,MARA-MA,MARA-SPE在故障保护率和路径拉伸度的性能.实验结果表明,RPBFG可以应对网络中所有可能的单故障;在平均路径拉伸度方面,RPBFG比NPC,U-turn,MARA-MA,MARA-SPE分别降低了0.11%,0.72%,37.79%,36.26%.     

基于图嵌入的软件项目源代码检索方法

源代码检索是软件工程领域的一项重要研究问题,其主要任务是检索和复用软件项目API（application program interface,应用程序接口）.随着软件项目的规模越来越大、越来越复杂,当前,源代码检索一方面需要提高基于自然语言API查询的准确性,另一方面需要定位和展示目标API及其相关代码之间的关联,以更好地辅助用户理解API的实现逻辑和使用场景.为此,提出一种基于图嵌入的软件项目源代码检索方法.该方法能够基于软件项目源代码自动构建其代码结构图,并通过图嵌入对源代码进行信息表示.在此基础上,用户可以输入自然语言问题、检索并返回相关的API及其关联信息构成的连通代码子图,从而提高API检索和复用的效率.在以开源项目Apache Lucene和POI为例的检索实验中,该方法检索结果的F1值比现有基于最短路径的方法提高了10%,同时显著缩短了平均响应时间.     

图嵌入模型综述

图分析用于深入挖掘图数据的内在特征,然而图作为非欧几里德数据,传统的数据分析方法普遍存在较高的计算量和空间开销。图嵌入是一种解决图分析问题的有效方法,其将原始图数据转换到低维空间并保留关键信息,从而提升节点分类、链接预测、节点聚类等下游任务的性能。与以往的研究不同,同时对静态图和动态图嵌入文献进行全面回顾,提出一种静态图嵌入和动态图嵌入通用分类方法,即基于矩阵分解的图嵌入、基于随机游走的图嵌入、基于自编码器的图嵌入、基于图神经网络(GNN)的图嵌入和基于其他方法的图嵌入。其次,对静态图和动态图方法的理论相关性进行分析,对模型核心策略、下游任务和数据集进行全面总结。最后,提出了四个图嵌入的潜在研究方向。     

基于网络嵌入的稀疏子图发现算法

针对稀疏子图发现问题中使用高维稀疏向量表示网络信息存在的时间和空间消耗大的问题，提出一种基于网络嵌入的稀疏子图发现（TGF）算法。该算法首先通过网络嵌入的方法将网络结构映射到低维空间中，得到节点的低维向量表示；然后定义向量空间中的稀疏子集发现问题，将稀疏子图发现问题转化为稀疏子集发现问题；迭代搜索局部密度最低的样本点并对其进行扩张，最终找到一个满足条件的最大稀疏子集。实验结果表明，在Synthetic_1000数据集上与TERA（Triangle and Edge Reduction Algorithm）和WK（Weight of K-hop）算法相比，TGF算法的搜索效率是TERA的1 353倍，是WK算法的4倍，并且在k-line、k-triangle和k-density指标上也取得了较优的结果。     

基于网络嵌入的稀疏子图发现算法

针对稀疏子图发现问题中使用高维稀疏向量表示网络信息存在的时间和空间消耗大的问题,提出一种基于网络嵌入的稀疏子图发现（TGF）算法。该算法首先通过网络嵌入的方法将网络结构映射到低维空间中,得到节点的低维向量表示;然后定义向量空间中的稀疏子集发现问题,将稀疏子图发现问题转化为稀疏子集发现问题;迭代搜索局部密度最低的样本点并对其进行扩张,最终找到一个满足条件的最大稀疏子集。实验结果表明,在Synthetic_1000数据集上与TERA（Triangle and Edge Reduction Algorithm）和WK（Weight of K-hop）算法相比,TGF算法的搜索效率是TERA的1 353倍,是WK算法的4倍,并且在k-line、k-triangle和k-density指标上也取得了较优的结果。     

基于MRT-LBM方法的大规模可扩展并行计算研究

在大规模三维复杂流动的数值模拟中,针对具有良好数值稳定性的多弛豫时间模型格子Boltzmann方法(MRT-LBM),并结合大涡模拟湍流模型和曲面边界插值格式,分析了在D3Q19离散速度模型下的网格生成、流场信息初始化和迭代计算3部分的可并行性.采用MPI编程模型,从分布式集群的特点和计算量负载均衡的角度出发,分别提出了适合于大规模分布式集群的网格生成、流场信息初始化和迭代计算的并行算法.该并行算法也能有效适用于D3Q15和D3Q27离散速度模型.通过在国产神威蓝光超级计算机上的测试,分别针对求解问题总体计算规模固定和保持每个计算核中计算量一致的2种情况的并行性能分析,验证了该并行算法在十万计算核的量级下仍具有良好的加速比和可扩展性.     

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.     

一种新的基于嵌入集的图分类方法

随着图数据收集技术在许多科学领域的发展,对图数据分类已成为机器学习和数据挖掘领域的重要课题.目前已经提出许多图分类方法.其中,一些图分类方法采用3步来构筑分类模型;一些图分类方法采用2步来构筑分类模型.这些方法在挖掘频繁子图或特征子图时,只考虑到子图的结构信息,而没有考虑到子图的嵌入信息.为此,在L-CCAM子图编码的基础上,提出了一种基于嵌入集的图分类方法.该方法采用基于类别信息的特征子图选择策略,不但考虑了子图的结构信息,而且在频繁子图挖掘过程中充分利用嵌入信息——嵌入集,通过一步即直接选择特征子图以及生成分类规则.实验结果表明：在对化合物数据分类时,在分类精度上该方法优于采用3步的图分类方法;在运行效率上该方法优于采用2步和3步的图数据分类方法.     

流模式下有向近似覆盖图算法研究

随着社交网络、交通网络、生物信息网等领域的分析需求快速增长,大规模图数据的处理逐渐成为信息技术领域新的挑战.近似覆盖图技术可以通过选取原图的子图,同时保证子图中任意节点间距离的增加在覆盖因子的约束范围内,从而降低大规模图存储与计算开销.当前相关工作主要研究无向图的近似覆盖图技术,针对于此,提出一种有向近似覆盖图算法,重新定义了簇集以及簇边、桥边、自由边3类关建边,并理论分析基于3类关键边的(3,2)近似覆盖图构建正确性.在此基础上,给出图数据以流模式到达时的近似覆盖图计算算法.算法通过判断边端点的类型进行边的积累聚簇及更新,进而得到全图近似覆盖结果,算法空间复杂度为O(n\\+2/4).最后以基于幂率模型的人工数据集为实验对象,验证算法满足覆盖因子(3,2)的有向近似覆盖图定义,且空间与时间开销较小.     

双环Petersen图互联网络及路由算法

Petersen图由于具有短直径和正则性等特性,因此在并行与分布式计算中具有良好的性能.基于双环结构,构造了一个双环Petersen图互联网络DLCPG(k).同时,分别设计了DLCPG(k)上的单播、广播和容错路由算法.证明了DLCPG(k)不但具有良好的可扩展性、短的网络直径和简单的拓扑结构等特性,而且对于10k个节点组成的互联网络,DLCPG(k)还具有比二维Torus以及RP(k)互联网络更小的直径和更优越的可分组性.另外,还证明了其上的单播、广播路由算法的通信效率与RP(k)上的单播和广播路由算法的通信效率相比均有明显的提高.仿真实验表明,新的容错路由算法也具有良好的容错性能.     

紧凑路由研究

传统的最短路径路由策略通常需要在每个节点上维护到所有其他节点的路由信息,路由表大小随着网络规模的增加而快速增长,因此可扩展性不好.紧凑路由能够有效降低路由表的增长速度,允许通过路径的小幅拉伸来大幅缩减节点的路由表,从而在路径长度和路由表规模之间获得比最短路径路由更好的平衡.针对通用网络或特定拓扑类型的网络提出了许多紧凑...     

无线HART网络点到点图路由的研究与实现

无线HART是一个开放的用于工业测量和控制的无线通信标准。无线HART标准在网络层采用图路由机制,通过提供链路冗余,以满足工业应用中安全、可靠的通信需求。现有的图路由算法研究仅局限于集中式通信,文中设计并实现了局部分布式通信的点到点图路由算法。该算法利用跳数、链路质量作为度量进行选路,提供跳间冗余以保证路由健壮性,并通过对跳间链路数的限定以及路由图范围的集中,可以为网络中任意两点间建立会话,减少控制时延,有效避免通信资源的浪费。该算法实现的通信模式不仅保留了集中式图路由的可靠性,也可以满足无线工业控制的灵活性和实时性需求。     

针对无标度网络的紧凑路由方法

衡量一种路由算法优劣的两个重要指标是路由表的大小和路径的长度,但这两个方面通常是互相矛盾的.紧凑路由(compact routing)研究旨在设计路由算法在这两个指标上获得优化的平衡(tradeoff).目前,已有许多学者针对任意拓扑的网络提出了普适(universal)的紧凑路由方法(compact routing scheme).但是,真实的网络都具有特定的拓扑,普适的紧凑路由方法并没有利用真实网络呈现的特定拓扑特征,因而在这类网络上未必能取得最优的性能.最近的研究发现,许多真实网络都具有无标度特征和强聚集特征,利用这两类拓扑特征,提出了一种针对这类网络的紧凑路由方法.该路由方法将网络看成是由一个骨干树和一些捷径组成,在任意源节点和目的节点之间路由,使用路径的长度不超过它们的最短路径长度加上一个整数b.路由表大小限制在O(clog2n)比特,其中,b和c是由网络结构决定的参数.实验结果表明,在无标度网络上,b和c可以同时取较小的值.与以往的紧凑路由方法相比,该方法在平均性能上表现更好.     

针对无标度网络的紧凑路由方法

衡量一种路由算法优劣的两个重要指标是路由表的大小和路径的长度,但这两个方面通常是互相矛盾的.紧凑路由(compact routing)研究旨在设计路由算法在这两个指标上获得优化的平衡(tradeoff).目前,已有许多学者针对任意拓扑的网络提出了普适(universal)的紧凑路由方法(compact routing scheme).但是,真实的网络都具有特定的拓扑,普适的紧凑路由方法并没有利用真实网络呈现的特定拓扑特征,因而在这类网络上未必能取得最优的性能.最近的研究发现,许多真实网络都具有无标度特征和强聚集特征,利用这两类拓扑特征,提出了一种针对这类网络的紧凑路由方法.该路由方法将网络看成是由一个骨干树和一些捷径组成,在任意源节点和目的节点之间路由,使用路径的长度不超过它们的最短路径长度加上一个整数b.路由表大小限制在O(clog2n)比特,其中,b和c是由网络结构决定的参数.实验结果表明,在无标度网络上,b和c可以同时取较小的值.与以往的紧凑路由方法相比,该方法在平均性能上表现更好.     

互联网可扩展路由

全球路由表的高速膨胀,使互联网路由系统的可扩展性面临着严峻的挑战.为了缩减路由表,很多研究提出了新的路由解决方案.在介绍了互联网路由系统现状之后,从较高层次上将存在的解决方案分为短期方案、路由架构和可扩展路由算法3部分.着重介绍了路由算法和路由架构这两类工作,对经典的可扩展路由算法和路由架构进行了深入的分析和比较.最后讨论了有待解决的关键问题和未来的研究方向.     

图形轮廓分层路由提取的MST生长算法

在以可达路径决策为核心的图形轮廓提取中,为有效地解决路由决策困难及路径特征值精度等问题,提出了图形轮廓分层路由提取的MST生长算法.该算法将图形路由拓扑结构划分为域内路由和域间路由.域内路由对非支配点关联路径进行重组,建立以支配点为节点的图形有权无向图;域间路由以无向图最小生成树MST为基础,利用树节点间唯一可达特性构造MST生长算法.最后综合这2个层次实现完整的图形轮廓提取.通过算例及应用证明了文中算法的可行性和有效性.     

无线传感器网络中保证交付的贪心路由算法

针对传感器网络提出了一种高效的点对点的路由方法.通过对每个节点分配坐标,将网络映射到由它的若干生成树构成的度量空间,根据节点坐标使用贪婪算法路由,即总是选择离目的节点最近的邻居转发包.该方法在每个节点的路由表中只需要维护邻居的坐标,包首部开销最多为O(log2n)2比特.与很多基于位置的贪婪路由算法相比较,该方法的特点是贪婪路由算法能够保证网络中任意一对节点之间都是可达的,并且路径长度不超过这对节点在生成树上的距离.仿真表明该方法同时能够在路径拉伸度和负载平衡上取得较好的性能.     

空间延迟/中断容忍网络的接触图路由研究综述

基于覆盖协议和存储-携带-转发范式的延迟/中断容忍网络（delay/disruption tolerant network,简称DTN）被认为是应对空间环境挑战（如长延迟、间歇性连接等）的有效解决方案.接触图路由（contact graph routing,简称CGR）是一种利用空间DTN网络拓扑的先验知识来计算路径的动态路由算法.首先介绍了CGR的基本原理和算法过程,并给出了相关术语的定义及相应计算公式;然后,从路由环路避免、计算效率、路由准确性、拥塞控制、机会性扩展和异常处理方面总结了现有的CGR改进工作;接下来概述了已经进行的评估DTN协议栈和CGR适用性的代表性实测实验,并通过GEO/MEO/LEO卫星网络仿真实验,对比评估了CGR算法与多层卫星路由算法（multi-layered satellite routing algorithm,简称MLSR）的性能差异;最后给出了CGR的未来发展方向,包括扩展块CGR （CGR-extension block,简称CGR-EB）和缓存CGR （cache-CGR,简称C-CGR）整合、机会CGR、CGR向大型网络的扩展、服务质量保障CGR和接触计划描述方法改进等.