基于负载容量的计算机网络级联失效模型

基于计算机系统初始化负载能力、路由控制策略与节点转发速率,针对级联失效在计算机系统网络服务性能上的影响,构造一种考虑服务性能的计算机网络级联失效模型。该模型从多个影响参数层面考虑,有效衡量级联失效对于计算机网络服务性能的影响因素变量值。通过综合分析,该模型对于防控网络级联失效问题能够给予一定的实践指导。     

指挥控制网络级联失效建模与仿真

针对指挥控制网络拓扑结构以及级联失效等特点,以网络鲁棒性作为抗毁性测度,采用非线性负载容量模型和负载容量重新分配原则模拟级联失效过程,构建指挥控制网络级联失效模型。通过仿真分析负载参数、容量参数和演化步长等参量对指挥控制网络级联失效抗毁性的影响,为研究指挥控制网络的级联失效行为提供参考。     

加权无标度网络的级联失效模型

在加权的无标度网络中,为了抵抗网络的级联失效,增强网络的鲁棒性,提出了一种参数可调的级联失效模型.该模型从全局和局域的角度,将节点介数、节点度、节点权重和邻居节点权重相结合构建节点的初始负载,并建立节点容量与初始负载的比例关系,当节点失效后,通过结合失效节点邻居的容量来制定负载重分配规则,进而通过对网络级联失效的分析,推导负载参数的演化过程,得出模型中的参数对网络鲁棒性的影响.最后,通过实验验证了所提方法的有效性.     

考虑级联失效的复杂负载网络节点重要度评估

首先提出了一个基于负载重分配的复杂负载网络级联失效模型,与现有模型的区别在于:(1)针对每个节点定义了一个“过载函数”;(2)用节点权值演化代替网络拓扑结构的演化.在级联失效模型基础上,提出了考虑级联失效的复杂负载网络节点重要度评估方法,给出了节点重要度的新定义.该方法有助于发现网络中一些潜在的“关键节点”.最后的实验分析验证了该方法的有效性和可行性.     

考虑节点负载的多社团网络级联失效问题研究

为研究多社团网络级联失效问题,设计一种社团规模和结构可调的网络模型.在经典的线性负载-容量模型基础上,提出一种初始负载、容忍负载、临界负载三个阶段节点失效模型.采取蓄意攻击和随机攻击方式对网络进行攻击,通过评估指标的变化分析网络的鲁棒性.仿真结果表明:随机攻击时多社团网络鲁棒,蓄意攻击时多社团网络脆弱;节点初始负载越低...     

考虑节点过载的碳排放空间关联系统级联失效模型

为提高突发事件级联失效对现实碳排放关联系统破坏程度的评估可信性，在传统复杂网络的"负载-容量"级联失效模型基础上，考虑个体成员对负载的冗余能力，提出一种过载失效概率，构建了考虑节点过载状态的级联失效模型，并基于节点特性提出了6种过载节点负载分配策略。仿真结果表明：在过载节点负载分配策略中，综合分配策略整体上较优，能够有效控制级联失效的规模，增加网络鲁棒性；在一定范围内提升过载参数有助于降低级联失效的影响，但提升到一定程度时改善效果不明显；在不同负载分配策略下，剩余系数存在一个最优值，容量可调参数存在最优区间，可以使碳排放关联网络保持较好鲁棒性的同时，花费较小的构建成本，其中紧密度分配策略对应的网络构建成本较高。     

面向级联失效的加权网络负载容量非线性模型鲁棒性优化

在考虑网络负载容量关系的情况下,研究加权网络中的级联失效现象。提出了负载容量非线性模型,并针对模型参数的多目标优化问题,通过理论分析确定其影响因素。以级联失效前后网络连通性测度的比值作为鲁棒性测度,以网络容量与负载的比值平均数作为网络成本测度,采用基于拥挤距离排序的多目标粒子群优化算法(MOPSO-CD)对参数进行优化。最后通过在模拟网络和实际网络中进行的仿真比较,验证了优化后的负载容量非线性模型可以在有限的网络成本下更好地提高网络对级联失效的抵御能力。     

不同冗余度下的网络级联失效仿真分析

为分析不同冗余度接入方式对多自治域网络在级联失效时的性能造成的影响,基于互联网的现实情况和多自治系统关联的特点,分析了不同冗余度下的多自治域网络拓扑结构,建立了多自治域网络级联失效模型,设立了级联失效评价指标,并对不同冗余度下的多自治域网络级联失效过程进行模拟仿真,分析级联失效的制约因素。结果表明：冗余度大的多自治域网络在级联失效发生时网络性能较好;发包率的增加会增大级联失效的规模。     

恐怖袭击下危险品运输网络级联失效抗毁性建模与仿真

针对复杂网络的级联失效特性,提出了危险品运输网络在遭遇恐怖袭击后的级联失效抗毁性模型。在恐怖袭击条件下,对危险品运输网络的级联失效过程进行分析,定义了危险品运输网络抗毁性,从结果性和过程性两个视角出发,提出了网络抗毁性的评价测度节点存活率和相对二次级联失效数。通过建立仿真场景,给出了仿真流程图,并就不同节点的度、不同容量系数和不同规划方式下危险品运输网络级联失效特性进行了定量研究,并通过MATLAB软件编程实现。仿真结果表明了模型的科学有效性,为优化危险品运输网络的拓扑结构提供新的研究思路和方法。     

考虑级联失效影响的复杂网络关键节点识别

针对传统的关键节点识别方法以网络的一种或几种特征作为判定指标,存在片面性而不能普遍适用,且识别过程中很少考虑网络的动态特性的问题,提出采用优化算法进行网络关键节点识别,考虑网络的动态性引入网络级联失效模型,基于此构造网络鲁棒性测度用以衡量网络性能,以此为目标函数,采用以佳点集、趋化行为及列维飞行策略改进的人工鱼群算法进...     

考虑失效恢复的组合服务性能建模与分析

互联网环境下运行的组合服务易受到资源故障和组件失效影响而导致失效.已有的失效恢复措施在提高服务可用性的同时也会对服务的性能产生负面影响.为了对失效可恢复情况下的组合服务性能进行量化,通过综合组合服务失效类型和恢复策略,给出一种考虑失效恢复的组合服务性能分析模型.采用排队Petri网(queueing Petri net,简称Qn)描述组合服务的失效发生及其恢复处理过程,重点研究实施重试和替换策略的服务运行情况.详细描述了考虑失效恢复的服务节点和链路QPN模型的内部结构,在此基础上,通过服务交互机制构建组合服务分散执行的性能模型.最后,采用QPME工具仿真和比较不同失效发生率、失效类型分布和恢复策略下组合服务模型的性能表现.结果表明,该方法能够定量分析失效恢复对组合服务性能的影响,有助于指导不确定网络环境下的信息服务系统失效恢复策略实施方案的设计.     

基于网络拥塞的Internet级联故障建模

Internet是一个典型的具有自组织临界特性的复杂网络,分析了Internet级联动力学特点,指出了两点可能引发级联故障的原因;不同于以往的介数模型,提出了节点拥塞函数,相当于给每个节点赋一个动态的权值,以表征该节点的拥塞程度;加入了延迟时间,在永久删除策略和不删除策略之间建立关联.另外,建立了新的网络效率评估函数并以此衡量级联故障的严重性.仿真实验研究了不同的拓扑结构、规模、延迟时间、节点处理能力和包产生速率对拥塞传播的影响,揭示出级联故障传播分为3个阶段以及影响传播的主要因素.     

基于节点免疫策略的装备保障网络级联失效模型

针对实际装备保障网络中各保障实体均具备智能性的特点,在传统复杂网络的“负荷-容量”级联失效模型基础上,结合Agent建模仿真方法,建立了装备保障网络遭受攻击后的“故障-传播-修复-免疫”级联失效模型。将载荷重分配范围内的节点划分为四类,完好节点、传播节点、恢复节点和免疫节点,其中免疫节点是指节点修复后一定概率获得攻击免疫功能,模拟真实保障实体在得到协同保障进行修复后,在自身学习能力下一定概率躲避再次攻击的能力。最后通过解析计算与模型仿真,分析了改进模型在随机保障、定点保障和伴随保障三种保障模式对应的随机免疫、目标免疫和主动免疫策略下,保障网络中节点的演化关系,证明了模型的合理性和有效性。     

考虑级联失效的有向WSNs节点重要度评估模型

针对无线传感器网络中关键节点失效引发网络快速崩溃的问题,考虑节点之间存在相互作用且相互作用具有方向性的特征,建立有向网络级联失效模型,推导节点失效后引起的负载震荡状态值.基于经典的PageRank算法,利用失效节点引发的邻居节点平均负载震荡状态值定义节点的初始重要度值,建立节点度择优的分配规则改进PageRank算法的平均分配规则,结合节点层级结构,建立考虑级联失效的有向传感器网络节点重要性分析方法.最后,通过仿真实验验证算法的有效性.实验证明,该方法能有效地评估了有向无线传感器网络节点的重要性,而且当对判定出的关键节点进行保护时,该方法判定关键节点的网络抗毁性明显较强.     

双层小世界网络中的级联失效模型与分析

复杂网络负载中的级联失效对其抗毁性有着重要影响,其本质是一种相关失效,而网络安拿中的相关失效行为一直是一个非常棘手的问题.提出了一种带有过载函数的复杂负载网络级联失效模型,模型给每个节点定义了一个"过载函数",用节点权值演化代替网络拓扑结构的演化,从而使得级联失效模型更加合理且操作简便.利用模型研究了双层小世界网络中的级联失效行为,研究发现网络拓扑结构非均匀程度越高,越容易触发级联失效.     

考虑故障恢复的产业互联“智造”供需网级联失效模型

大规模、数字化的产业互联“智造”供需网相比于传统供应链具有更强的响应调节能力和风险预防与恢复能力, 但可能面临的风险种类更多且风险传播路径更广, 导致其鲁棒性更易受到威胁, 准确描述网络中故障风险的动态传播过程是提高其鲁棒性的基础. 首先, 构建具有多个产业社团的产业互联“智造”供需网模型; 其次, 结合业务节点间相对关联度, 构建具有相对故障概率的风险传播模型, 再根据节点重要程度, 建立同时考虑恢复概率和恢复周期的故障恢复模型; 最后, 基于改进引力模型构建网络, 以网络相对连通率R作为指标, 对不同故障和恢复场景下的级联失效进行仿真分析. 仿真结果表明: 在4组不同故障和恢复场景下均存在临界值导致R值长期处于不稳定状态; 参数η和μ对R值的影响均具有一定的边际效应; 当网络故障传播能力一定时, 恢复能力越弱则R值振荡越明显, 网络受影响规模越大, 而当恢复能力一定时, 故障强度越强R值振荡越明显, 网络受影响规模越大.