基于拓扑匹配的组件服务副本放置算法

提出了一个基于拓扑匹配的组件服务副本放置算法,该方法首先通过多规模图聚类算法获取组件服务的通信拓扑结构,随后使用谱聚类算法获取计算节点的拓扑结构,最后通过使用贪心算法匹配上述两种拓扑结构来进行组件服务副本的放置。基于CloudSim云仿真软件搭建了一个仿真实验环境并开展了一系列实验,仿真实验结果表明了所提出的方案和算法对于提高云服务系统的性能是有效的。     

高阶互信息最大化与伪标签指导的深度聚类

针对现有聚类方法未充分探索图的拓扑结构和节点关系，且无法受益于模型预测的不精确标签的问题，提出一种高阶互信息最大化与伪标签指导的深度聚类模型HMIPDC.该模型采用高阶互信息最大化策略来最大化图的全局表示、节点表示、节点属性信息之间的互信息.通过一种结合多跳邻近矩阵的自注意力机制更加合理地提取节点的低维表征.使用基于深度散度的聚类损失函数（DDC）迭代优化聚类目标，抽取高置信度的预测标签对低维表征的学习进行监督.在4个基准数据集上的聚类任务、实验时间分析和聚类可视化分析充分表明，HMIPDC的聚类性能始终优于大多数的深度聚类方法.通过消融研究和参数敏感性分析验证了该模型的有效性和稳定性.     

基于公共信息模型的“组团式”电网结构在线自动识别

电网结构识别就是通过快速遍历电网拓扑结构获取电网结构类型(环网/辐射网)、节点平均度、内部联络线数量等结构信息。为满足调度权下放这种新形势下的快速、精确识别"组团式"电网结构的需求,对IEC 61970电力系统公共信息模型(Common Information Model,缩写为CIM)进行了适当的扩展,并运用节点融合技术的思想构建了节点/支路模型。在该模型的基础上,运用深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)算法实现了"组团式"电网结构的自动识别。之后,以XML文件为底层载体,采用面向对象的程序设计方法开发了基于CIM的"组团式"电网结构在线自动识别软件系统。最后,用广东省实际电力系统的测试结果验证了所发展的软件系统的有效性。     

面向聚类分析的邻域拓扑势熵数据扰动方法

针对现有数据扰动方法难以维持原始数据的聚类可用性问题,提出了一种隐私保护数据扰动算法DPTPE.基于邻域拓扑势熵将节点划分为不同类型,对于邻域分散型节点,以该节点的k邻域中节点坐标的均值替换其原始坐标;对于邻域紧密型节点,在其安全邻域中随机选择一个节点替换该节点。实验结果表明,DPTPE算法可以保护数据的隐私安全,还能够较好地维持数据集的聚类可用性。     

一种改进的蓝牙分散网构成算法

针对蓝牙分散网构成算法组网节点数受限、拓扑可扩展性差等问题,建立分散网拓扑模型,分析BTCP算法的组网机制,提出了一种改进的蓝牙分散网的分布式拓扑构成算法.算法使用随机角色机制在较短的时间内构成多微微网的结构,最终通过各种形式的重组与融合建立一个连通的分散网,突破了经典算法中对微微网数目、节点通信范围以及节点数目的限制,增强了拓扑可扩展性.仿真结果表明:与BTCP算法相比,该算法网络创建时间较短,微微网数目与算法消息数目较少,节点总数不局限于36个,各节点无需均在通信范围内,更具灵活性.     

时变时滞耦合复杂网络的函数投影同步

为了探索时变时滞耦合复杂网络的函数投影同步及参数辨识问题,构造时变时滞耦合的节点参数未知和拓扑结构未知的2类复杂网络.利用牵制控制方法,分别设计这2类网络各自的自适应控制器,使得2类网络和其孤立节点实现函数投影同步.分别利用网络节点未知参数的辨识法则和网络未知拓扑结构的辨识法则,对网络的节点参数和拓扑结构进行辨识.最后给出数值仿真例子验证自适应控制器和辨识法则的有效性.     

基于离散变量的双层网壳结构拓扑优化设计

以工程造价为目标函数,建立了包含截面、节点体积和拓扑三类变量的离散变量双层网壳结构拓扑优化数学模型,该模型考虑了截面变量与拓扑变量间的耦合关系,反映了拓扑优化问题的组合优化本质.同时采用相对差商法及有限元设计软件ALGOR对基于离散变量的双层空间网壳结构进行拓扑优化,并通过算例验证该优化方法的可行性和有效性.     

欺骗攻击环境下带有传感器故障的大规模电网分布式状态估计

本文研究了欺骗攻击环境下带有传感器故障的大规模电网分布式状态估计问题.通过引入拓扑关系来描述分布式传感器节点之间的相互关系,使用随机Bernoulli序列描述欺骗攻击模型及其随机特性.基于Lyapunov方法证明了带有传感器故障的系统在遭受欺骗攻击环境下的均方稳定及H_∞稳定的充分条件,并基于LMI设计了满足H_∞性能指标的分布式状态估计器.最后通过数值仿真验证了所设计估计器的有效性.     

基于电网结构和物理过程的脆弱性评估新模型

本文结合电网稳定运行时的结构脆弱性和受到袭击时的线路容量变化率,建立了电网线路的脆弱性评估模型.该模型综合了电网结构脆弱性的评估方法和电网受到袭击时物理过程的分析方法,克服了传统模型的不足,更加全面地分析了电网故障,得出更加精确的分析结果,为电网脆弱性评估和电网运行维护提供了重要依据.最后,通过算例仿真验证了该模型的正确性和有效性.     

基于随机矩阵理论的电网事件监测研究

电力系统在线事件监测对电网态势感知具有重要意义.针对现代大规模电网的事件监测问题,文中提出一种基于随机矩阵谱分布特性的电网事件监测方法.首先利用大数据处理方法构建电网电气信息的随机矩阵模型.然后将电网事件监测问题转化为分析随机矩阵谱分布问题,并建立基于协方差矩阵最大最小特征值之差的评价指标,最后根据评价指标确定事件发生.为了验证文中所提方法的有效性,通过IEEE 39节点标准系统进行了仿真分析,同时通过与传统的MSR方法进行对比,证明在强噪声环境下具有更强的适应性.     

基于离散变量的双层网壳结构拓扑优化设计

以工程造价为目标函数 ,建立了包含截面、节点体积和拓扑三类变量的离散变量双层网壳结构拓扑优化数学模型 ,该模型考虑了截面变量与拓扑变量间的耦合关系 ,反映了拓扑优化问题的组合优化本质。同时采用相对差商法及有限元设计软件ALGOR对基于离散变量的双层空间网壳结构进行拓扑优化 ,并通过算例验证该优化方法的可行性和有效性。     

连通和覆盖性优化无线传感器网络寿命的方法

针对多跳无线传感器网络的特点,基于拓扑结构的连通和覆盖性建立节点的休眠调度模型,提出了一种优化网络寿命的新方法(CCLO).该方法设计了一种根据节点剩余能量动态激活一组满足连通覆盖条件的工作节点.当某个节点因能量耗尽而失效时,其邻近的休眠节点将代替失效节点继续维持网络的正常工作.理论分析和仿真研究表明:CCLO能够快速...     

电动汽车协调充放电对电网的影响

分析了电动汽车接入电网后的影响,建立了电动汽车参与电网负荷调节的模型,采用粒子群算法进行优化求解,通过IEEE14节点网络仿真,验证了电动汽车协调充放电对电网负荷曲线和电压稳定的作用.     

无线Ad Hoc网络中保留最小能量路径的拓扑控制算法

提出一个分布式的拓扑控制算法,通过改变节点的传输功率,该算法产生的无线网络拓扑结构具有最小能量特性,即它保留了网络中任意一对节点之间的最小能量路径．该算法不仅适用于同质的无线Ad Hoc网络,而且也适用于异质的网络．仿真研究表明,提出的算法在平均节点度和传输功率的效率方面均优于基于直接传输区域的拓扑控制算法．     

基于多通道图卷积网络的节点聚类

针对在深度聚类中大部分基于图卷积网络(graph convolutional network, GCN)的方法仅使用拓扑图而忽略了特征空间中存在的结构信息的问题，提出一种通过引入特征图更充分地利用特征空间中存在的结构信息的节点聚类方法.首先，该方法使用自动编码器(auto-encoder, AE)来学习节点特征的潜在表示，同时在特征图、拓扑图及节点属性3个层面获得节点嵌入；然后，使用融合机制对学习到的节点嵌入进行融合；最后，通过自监督的方式训练网络实现节点聚类.在6个基准数据集上的大量实验表明，该方法明显提高了聚类精度.     

利用2-hop随机游走进行异质网络社区发现

针对异质社交网络社区识别问题,提出一种基于随机游走层次社区识别算法。提出异质网络层级吸引力度量函数,构建异质网络随机游走模型;设计了一种基于2-hop互随机游走的异质网络节点相似性度量函数;通过将该相似性函数推广到层次聚类并设计相应的相似矩阵校准方案,异质社区识别任务可以在较短的时间内迭代完成。人工合成网络和真实网络上的仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

能量有效的无线传感器网络无标度拓扑模型

针对无线传感器网络节点能量有限且易失效的问题,利用复杂网络理论提出了一种能量有效的无线传感器网络无标度拓扑模型. 该模型通过节点的剩余能量约束节点的发射半径,在拓扑演化过程中充分考虑节点剩余能量和节点度等因素,并引入能量调节参数和节点度调节参数,得出了一种幂率指数可以在[3,+∞)调节的无标度拓扑结构. 动态分析和仿真实验结果表明,该模型具有无标度网络的幂率特性,且具有较好的容错性和能耗均衡的特点.     

非连通无线传感器网络的最少传感器节点部署

传感器节点的部署包括连通网络和非连通网络2种情况. 为了最小化网络部署开销,对非连通网络的传感器节点部署问题进行了研究,建立了整数线性规划模型,并证明该问题为NP complete问题. 为找到该问题的近似最优解,通过理论分析确定了传感器节点的候选部署区域,提出了一种启发式的传感器节点贪婪部署算法,迭代地将传感器节点部署到覆盖目标点数最多的候选部署区域,直到覆盖所有目标点. 通过仿真实验将所提出的贪婪部署算法和现有的遗传算法以及问题模型的最优解进行了比较,验证了算法的有效性.     

无线Mesh网络不相交组播路由的构建方法

为有效提高无线Mesh网络组播路由的拓扑容错能力以及资源利用率,首先描述了单棵组播树拓扑容错能力的不足,其次建立了优化模型,最后提出了基于增广不相交路径的不相交组播树构建方法。该方法以无线链路干扰作为链路权重,求解源节点到目的节点以及目的节点之间的不相交路径,通过寻找增广不相交路径来保持各个组播树之间的不相交,最后得到不相交组播树。通过仿真对比分析,提出方法在目的节点数量从3到10的情况下,求解多棵不相交组播树的成功比例平均提升47.13%,而且平均吞吐量和平均时延性能也分别提升4.91%和5.16%,验证了该方法的正确性和有效性。     

一种基于OPNET的NoC路由算法设计

针对片上网络(NoC)确定性路由算法在高负载情况下性能下降过快、自适应路由算法逻辑复杂度高及资源开销大等问题,提出了一种适用于2D-Mesh拓扑结构的路由算法DARA。在通过最短路径满足延时约束的基础上,对易形成网络热点的中间区域节点采用动态的路由方式,对网络边缘节点采用基于Turn Model模型的确定性路由方式。实验首先通过OPNET仿真平台,对一个5×5的2D-Mesh拓扑结构的NoC分层建模;然后分别在均匀模式和热点模式下对该算法进行了仿真验证,并获得端到端的平均延时和吞吐量。实验结果表明,与通常的XY路由算法及自适应DyXY路由算法相比,在热点模式下DARA路由算法具有更好的网络性能。