邮件网络免疫策略仿真

通过分析病毒在邮件网络中的传播, 可以为复杂网络病毒传播研究提供依据.作者以交互式邮件网络为基础, 对比分析了现有免疫策略以及基于介数信息的免疫策略对病毒扩散的抑制能力.实验结果表明, 在已知全局信息的情况下, 基于节点介数的免疫策略能更有效地抑制病毒传播.     

高频谱效率的双向连续中继技术

无线多跳网络中,为避免节点半双工工作模式导致的网络频谱效率（吞吐量）的损失,提出了一种基于物理层网络编码的双向连续中继技术（PNC-BSR）. 该技术利用物理层网络编码及多个中继节点之间的协作传输,有效地提升了无线多跳网络的频谱效率. 研究结果表明,与传统中继策略及放大转发方式的双向吞吐量增强中继策略（AF BAT-relaying）相比,在高信噪比的情况下,PNC-BSR的网络吞吐量可分别提升300%和100%. 该技术可充分、高效地利用网络资源.     

时序网络上的随机游走免疫策略研究

针对传统免疫模型在时序网络中所面临的难以收集、分析网络拓扑信息的困境，提出了基于随机游走机制的免疫策略，一定数量的免疫粒子被随机地分配到网络节点上，当该节点有边激活时，免疫粒子就可以沿着激活边游走到另一节点，获得免疫粒子的节点获得免疫能力，失去免疫粒子的节点转换成非免疫的易感态。根据随机游走者之间在转移时是否相互影响，分别建立了非独立随机游走免疫模型和P_独立随机游走免疫模型。在这两种免疫模型中，免疫粒子传播所需的网络开销受到事先给定的免疫粒子密度的限制。实验表明，这两种随机游走免疫模型可以获得比熟人免疫模型更好的免疫效果，而与目标免疫模型的比较结果取决于网络拓扑结构的异质性程度。     

基于混合遗传免疫粒群优化的网络拥塞控制方法

微粒群优化算法具有搜索速度快、易于实现等优点,然而在解决实际问题中它容易陷入局部最优.笔者通过给出一种混合的策略——遗传免疫粒群算法,将遗传算法,免疫算法引入到微粒群算法中,既能提高全局搜索能力,避免在搜索过程中陷入局部最优,又使算法保留了种群多样性的特点,提高算法的收敛速度.将该算法应用于网络拥塞控制中,提出一种基于混合遗传免疫粒群优化的网络拥塞控制方法来解决网络拥塞问题,通过仿真研究,验证了该方法的可行性.     

基于免疫算法的B-P网络权值设计

提出了一种基于免疫算法的B-P网络权值设计方法，用于实现B-P网络权值空间的搜索．该免疫算法是借鉴生命科学中免疫的概念与理论提出的一种新的算法，算法的核心在于免疫算子的构造，即接种疫苗和免疫选择．免疫算法具有较好的全局收敛性和很强的自适应环境的能力．实验结果也验证了该算法在设计B-P网络权值时的高效能．     

基于免疫网络的无监督式分类算法

基于免疫网络原理,提出了一种新的无监督式分类算法。首先基于形态空间理论给出了抗体、抗原和免疫网络的形式化定义,建立了抗体克隆选择、高频变异以及免疫记忆的动态模型和相应的数学方程,最后给出了分类过程。实验表明该算法的分类精度要高于其它传统的聚类算法,并具有很好的持续学习、动态调节、特性记忆等特性。如果把抗体视为某种既定模式,合理地调整抗原集合,则该模型具有广泛的用途。     

基于免疫算法的电力通信网线路规划方法

为了合理规划建设经济可靠的电力通信网络,提出了一种基于免疫算法的电力通信网线路规划方法,综合考虑了网络的经济性、可靠性和业务分布因素.基于站点成环率构造出网络可靠性函数,结合业务分布情况设计了电力通信网线路规划的问题模型,并利用免疫算法进行求解.该方法采用多目标优化模型,能在一定程度上提高规划方案的灵活性和全面性.仿真结果表明,在面对不同站点成环率约束的情况下,该方法均能提供有效的线路规划方案.     

复杂网络上的局域免疫研究

在网络全局结构信息未知的情况下,如何对大规模网络进行有效的免疫是疾病预防控制中的重要课题之一.本文介绍了针对社区网络、自适应网络和双层耦合网络等的局域免疫方法研究.对于社区网络,通过对5个真实社区网络的分析,发现桥节点的弱连接数目具有一定程度的异质性,存在一些更重要的桥中心节点,进而提出了一种有效的局域桥节点发现算法.对于自适应网络,发现传播过程中会出现很强的社区结构,由此提出一种基于社区效应的局域控制策略,结果显示疾病并非控制越早效果越好.对于双层耦合网络,提出一种促进-抑制的非对称耦合传播模型,研究危机意识的局域散布对于疾病传播的影响,分别解析得到了意识和疾病传播的爆发阈值与稳态分布.这些研究增进了人们对于复杂网络中关键节点的理解,也为实际的疾病防控工作提供了一些借鉴.     

多域网络中单节点失效的虚拟网络恢复策略

目前针对节点失效的虚拟网络恢复问题研究都是针对单域物理网络,而现实网络都是多域分布的。因此,提出了针对多域网络中的单节点失效(SNFMDN)问题的虚拟网络恢复策略。以最大化恢复率和最小化恢复成本为目标,建立了SNFMDN问题的整数规划模型;为快速求解该问题,提出了2种基于带宽消耗的虚拟网络恢复算法。实验结果表明,所提出的恢复策略可以有效地恢复受影响的虚拟网络,且恢复成本也相对较低。     

有向复杂网络的目标可控性分析

针对大型复杂网络难以控制的问题,本文主要对有向复杂网络的目标可控性进行研究。首先分析单输入下有向网络的目标控制,并将贪婪算法进行优化,同时对大型复杂网络的目标控制提出了新的算法。与贪婪算法相比,新算法引入对目标节点集施加免疫信号,可有效阻断免疫节点部分与外界的连接,有效避免干扰,提高网络目标控制的效率;新算法中的免疫方法结合随机免疫和熟人免疫这两种方法的优点于一体,可更大范围地移除网络中目标节点部分到非目标节点部分的出边。说明通过新算法寻找网络目标节点部分的最小驱动节点集更加高效方便。该研究为解决更为复杂图的目标可控性问题提供了方向和方法。     

Selecting pinning nodes to control complex networked systems

One of the fundamental problems in pinning control of complex networks is selecting appropriate pinning nodes, such that the whole system is controlled. This is particularly useful for complex networks with huge numbers of nodes. Recent research has yielded several pinning node selection strategies, which may be efficient. However, selecting a set of pinning nodes and identifying the nodes that should be selected first remain challenging problems. In this paper, we present a network control strategy based on left Perron vector. For directed networks where nodes have the same in- and out-degrees, there has so far been no effective pinning node selection strategy, but our method can find suitable nodes. Likewise, our method also performs well for undirected networks where the nodes have the same degree. In addition, we can derive the minimum set of pinning nodes and the order in which they should be selected for given coupling strengths. Our proofs of these results depend on the properties of non-negative matrices and M-matrices. Several examples show that this strategy can effectively select appropriate pinning nodes, and that it can achieve better results for both directed and undirected networks.     

基于解释结构模型的复杂网络节点重要性计算

针对有向复杂网络节点重要性评估问题,提出基于解释结构模型的节点重要性度量方法.应用解释结构模型,将有向网络节点间关系矩阵化,获得相应的邻接矩阵和可达矩阵;对可达矩阵进行区位、级位划分;对矩阵进行缩减、删除越级与自身相连关系;得到网络的递阶有向图.对网络矩阵进行赋权模拟演化,给出网络区域重要性与级位重要性辨识划分.将该方法应用于ARPA有向网络、有向随机网络和有向无标度网络中,与其他4种网络节点排序方法进行比较.结果表明,该方法不仅适用于有向网络层级划分与辨识,而且适用于有向网络的节点排序计算.     

基于网络编码的ARQ机制在WiFi单播中的应用

由于无线信道的不可靠性,如何尽可能提高无线系统的数据速率一直是人们研究的重点。网络编码作为一种可压缩比特信息流的编码机制,允许中间节点对接收到的多路信息进行编码,在各接收端对应地进行解码获取信息,能够提高网络吞吐量、均衡负载和增强健壮性。本文把网络编码引入到WiFi单播数据流通信场景中,将该系统抽象为一个马尔科夫过程,提出基于网络编码的重传机制（ ARQ）,并利用贪婪算法选择合适的编码策略,减少重传次数。仿真实验表明,该算法以较低的计算复杂度,有效地提高了系统容量,保证各接收节点的公平性。     

SybilGrid: Sybil detection method based on directed social networks

A Sybil detection method based on the random walk strategy is proposed to detect the Sybil nodes in the directed social network. The performance of the algorithm is evaluated by collecting the real social network topological data on Sina Weibo, and the effectiveness of the algorithm is proved. In addition, compared with the existing SybilDefender method, it is found that the false alarm rate of SybilDefender is about 1.6 times as great as SybilGrid. Meanwhile, to achive the same false alarm probability, the random walk length required by SybilGrid is much shorter, meaning that the detection efficiency of SybilGrid is higher.     

簇状传感器网络临时分类密钥管理协议

提出了一种基于密钥树的簇状传感器网络临时分类密钥管理方法.采用DH密钥协商算法和逻辑密钥树分发节点间通信使用的三类密钥;使用事件激发来启动密钥系统更新,以确保网络拓扑变化时的密钥安全.实验表明密钥协商算法适当地增加计算量,但有效地降低了通信负载,并且减少了密钥占用的存储空间;动态更新策略能自适应网络拓扑变化,提高了密钥系统的安全性.     

基于OPNET的校园网络组建分析

校园网的建设是每个学校的重要组成部分,对于校园网来说,就是确定连接节点的个数,运用设备使分布在不同位置的信息节点连接到一个统一的网络中,使整个校园网中的信息节点相互联通。本文找出影响校园网性能的主要因素和网络＂瓶颈＂,利用仿真软件OPNET搭建实验平台对改进的方案进行了仿真,并分析了实验结果。     

基于遗传算法的分层覆盖网络组播树构建

依据NICE网络协议组织网络节点，提出一种分层覆盖网络组播树模型，其基于K-Mediods和遗传算法对组播服务节点MSNs选择，构建覆盖网络分层组播树。根据覆盖网络中组播服务节点的特点，引入基因差异控制和变异精英控制策略，对遗传算法中的交叉和变异算子进行修正，限制适应度差的个体生成，在缩小搜索空间、加快收敛速度的同时，提高算法的全局寻优能力。理论分析和仿真结果也表明，该模型不仅有效克服了传统K-Mediods算法模型易陷入局部极小值的特点，而且明显避免了对初始中心选值敏感的问题。     

由基本割集矩阵形成节点关联矩阵的简便方法

在电路综合中,由已知基本割集矩阵构成与之相应的无向线图,是个重要问题。但是,目前电路理论中尚无理想方法使其便于实现。本文提出一种简便方法,旨在使基本割集矩阵转换为关联矩阵,对于节点数不多的不可断连通图行之有效。     

基于消费者行为的网络营销策略分析

电子商务市场与传统实体市场有很大的不同,导致消费者的行为发生了很大的变化。这种变化使网络零售商不得不重新寻找适合网络销售的营销策略和营销工具。不同的网络营销策略的制订和网络营销工具的取舍决策,都应基于对网络消费者行为的认识和分析研究。本文分析了网上消费者的心理和行为特征,并提出相应的网络营销策略,对进一步开展现代企业电子商务营销具有重要意义。     

利用簇收缩策略的传感器节点重要性评估算法

针对现有借助移除思想设计的节点重要性评估方法不能准确刻画网络中传感器节点重要性的问题,提出了一种新颖的传感器节点重要性评估算法.该算法利用簇收缩策略来代替传感器节点的移除,进而有效规避了由节点移除而引发的网络拓扑不稳定及断裂等现象.具体步骤是首先凭借谱分析方法找出网络中的原始簇结构,然后借助簇收缩策略找出网络中的重要节点,最后利用超能节点来实现对重要节点的针对性保护,进而达到延长无线传感器网络寿命和增强网络抗毁性的目标.相关仿真也验证了所提算法的有效性.