用改进的OBDD方法计算通信网可靠度*

提出一种改进的OBDD（ordered binary decision diagram）方法来计算通信网可靠度。该方法考虑了网络共因失效带来的部件故障,使得计算更加准确。在创建原始网络的OBDD结构后,根据共因变量集来计算网络可靠度。由于只创建并保存一个OBDD结构,可节省大量的计算时间和存储空间。实验证明,该方法能有效计算网络可靠度,其计算时间和存储空间要低于一般的OBDD方法。     

基于二元决策图的节点不可靠网络可靠度计算

针对节点不可靠网络可靠度计算效率较低的问题,提出一种基于二元决策图的网络可靠度计算方法.通过因子分解得到节点可靠网络的有序二元决策图(OBDD),根据节点和边的关系对边的变量节点执行边替换操作,生成节点不可靠网络的OBDD,并利用其高效存储结构提高不可靠节点的处理效率.在遍历OBDD计算可靠度时,引入Hash表以避免对同一节点的重复访问,从而减少冗余计算,进一步提高计算效率.在基准网络中的对比实验结果表明,该方法不仅能正确计算网络可靠度,而且能快速分析大型网络.     

计算节点不可靠网络可靠度的一种MDD算法

节点或边不可靠网络的可靠度分析问题是NP-hard问题,网络节点和边都不可靠的假设更接近现实。基于网络节点和边二元状态的假设,构建了节点和边不可靠网络的形式化模型,给出了分析节点和边不可靠网络可靠度的NEF_MDD算法。该算法将单个节点与其未访问邻接边划分为一个集合,通过枚举节点和边的不同组合,合并导致子网同构的冗余状态,获得简化后的状态向量和可靠度向量,并用一个多值决策图变量来表述。通过使用自定义的MDD操作算子,构建整个网络的MDD,遍历MDD节点,计算网络的可靠度。与二元决策图方法相比,该方法能够降低决策图层数和节点规模,有助于节点和边不可靠网络的可靠度分析。     

基于多核网络处理器的高效流管理技术研究

流管理功能在多种网络设备中具有基础性作用.随着报文流规模的增加,大规模流管理系统中流表添加、查询和删除的效率往往迅速下降,成为影响系统整体性能的瓶颈.针对该问题,提出一种在多核网络处理器上实现的采用两级hash表和冲突链表机制的流管理方法,一级hash表模拟专用硬件存储器,二级hash表模拟软件存储结构,当一级流表出现冲突时采用二级流表处理冲突,当二级流表出现冲突时采用冲突链表处理冲突.并基于多核网络处理器进行了模型开发与实验.实验证明,该模型具有易于实现,执行效率高的优点.     

基于递推分解的Torus网络可靠性研究

为解决大规模Torus网络可靠度计算中遇到的NP难问题,引入递推分解和组合模型的思想对Torus网络的可靠性进行分析研究.递推分解的算法降低了计算网络可靠度的复杂性,组合模型的方法则降低了网络的结构复杂度.对于大规模的Torus网络,通过采用可靠度上下界逐步逼近的方法,可以得到较高精度的可靠度近似值.实验结果表明,在结点失效概率均小于0.10%时,对多达上千个结点的Torus网络仍超过90%的可靠度,而且提出的方法也适合其它并行体系结构网络的可靠度计算.     

多状态网络可靠度下界的矩阵分解算法

为减少计算多状态网络可靠度精确值的复杂性,提出基于分解计算多状态网络不可靠度精确值的思想,在此基础上提出一个求解多状态网络不可靠度动态上界(对应于可靠度动态下界)的算法.算法先通过分解运算去除某些边引起的d-最小割集之间的相关性,将网络不可靠度转化为多个互斥事件的概率之和,再应用MESP界求取这些事件的概率,计算网络不可靠度上界,对应得到可靠度下界,并计算了得到的可靠度下界与精确值间的绝对误差界.通过定义d-最小割集矩阵,利用矩阵分解实现算法,结构清晰、便于编程计算.相关引理的证明及算例分析表明随着分解的深入,算法能够得到满足精度要求的可靠度下界.     

基于边状态枚举计算多状态网络可靠度动态界

为降低计算多状态网络可靠度的复杂性,综合考虑网络中具有多态性的边处于各中间状态的概率及从某中间状态转换到相邻状态对网络性能的影响,提出了一种基于边状态枚举计算多状态网络可靠度上下界的算法.该算法首先令网络中各边仅取完全工作和完全失效两种状态,将处于中间状态的概率分别叠加到完全工作和完全失效状态的概率上,得到可靠度上下界的初始值;而后按照对可靠度影响递减的顺序迭代枚举边的中间状态,通过集合间的比较,计算可靠度上下界的改变值,同时获得不断减小的可靠度上界和不断增加的可靠度下界,使其最终收敛于可靠度精确值.该算法不需提前求取网络d-最小割(路)集,且枚举较少的网络状态即可得到紧凑的可靠度上下界.相关引理的证明及算例分析验证了该算法的正确性和有效性.     

评估网络整体连通概率的算法

提出了一种评估网络整体连通概率的新方法.该方法提出了如何化简网络状态空间,并将状态空间进行多级分解,以缩减状态向量的规模.对分解所得的每一个网络状态向量,提出一种构造子网的方法来判断此向量的是否能保持原网络的连通性,通过迭代运算用网络整体连通概率的上下界来估计其真实值.与传统算法相比,该方法具有计算速度快、收敛性好、通用性较强,适合大规模网络近似计算的特点.     

超网络的全终端可靠性分析

网络的可靠性是复杂网络研究的一个重要领域,能有效刻画某些复杂系统的超网络属于复杂网络的研究范畴。基于超网络的拓扑结构——超图,提出了超网络在边失效下的全终端可靠度的定义,并给出了计算可靠度的两种基本方法,即状态枚举法和因式分解法,依据因式分解法对一些具有特殊结构的超网络进行化简。作为超网络可靠性的应用,研究了连通生成子网络的数目;在与普通复杂网络的对比中可以得知,超网络的可靠性研究不能用其转换后的普通复杂网络可靠性作替代研究,该研究是对超网络可靠性研究的初步探索,有着广阔的研究空间和应用前景。     

二进制立方形递归网络的拓扑结构

二进制递归网络是一类具有良好拓扑性质和网络参数的互连网络模型.定义了一类特殊的二进制递归网络模型,即二进制立方形递归网络; 引入子网和超网的概念对其拓扑结构进行了分析研究; 证明了超立方体、扭n-立方体、广义扭立方体、交叉立方体、Mbius立方体和扭立方体连接网络都是这类特殊的二进制递归网络的具体实例.     

网络可靠度BDD分析算法的性能改进

BDD是布尔函数的图形表示形式,被广泛应用到网络可靠度的分析计算中。为了提升网络可靠度BDD分析算法的性能,本文根据边扩展图实例,识别两类无效边扩展路径:冗余节点型无效扩展路径和ST非连通型无效扩展路径,然后基于基本的网络可靠度BDD分析算法,实现了两类无效扩展路径的消除技术。实验结果表明,两种无效扩展路径消除技术能够提前识别无效扩展路径,避免无效扩展,有效减少中间子网的数量,缩减分析时间;通过把两种技术结合起来,可以有效地消除边扩展图中的这两类无效扩展路径,从而极大提升可靠度分析的性能。     

基于向量空间的多子网复合复杂网络模型动态组网运算的形式描述

针对典型复杂网络模型仅描述了复杂系统中同一类个体及其间一种相互关系且对问题的讨论仅局限于同一个系统的问题,基于能够描述复杂系统中异类个体间多种关系的多子网复合复杂网络模型,导入多维向量空间,将网络节点间的关系映射为多维向量,定义了向量复合网.在此基础上,将该模型的动态组网运算(加载与退缩)转化为向量空间的基变换,给出了加载运算与退缩运算的形式描述,实现了多子网复合复杂网络的可计算.建立并分析了我国铁路客运复合网,通过网络动态重组运算,基于高速铁路子网与低速铁路子网的拓扑性质,给出了我国铁路发展现状分析.     

EtherCAT井下监控网络可靠性分析研究

为进一步推动EtherCAT实时以太网技术在井下监控系统的应用并探寻最适宜井下实际情况、同时可靠性也最高的EtherCAT监控网络,首先通过对EtherCAT和ESC通讯技术的研究,并结合井下配电系统的实际情况,提出了EtherCAT有分站和无分站两种不同的井下监控网络,然后通过EtherCAT冗余网络可靠度计算的方法,分别对EtherCAT有分站和无分站两种监控网络可靠度进行了详细地分析、计算,并对两种监控网络可靠度的计算结果进行了对比论证,结果表明:EtherCAT无分站井下监控网络可靠性更高,可推广应用.     

基于分级网络编码的一种数据传输方法

为了降低中间节点在编码计算时需要的有限域的阶,提出了分级网络编码数据传输方法。针对主干网-子网结构的单源组播网络,在连接子网的节点处进行解码,并以该节点为源点,把解码得出的信息采用网络编码数据传输方式组播至子网。理论分析与仿真测试结果表明：与单级网络编码方法相比,该方法可以降低有限域的阶,进而减少网络编码的运算延迟,并能充分地利用网络的带宽。     

无线通讯网络可靠度的计算

文章提出了几个保持可靠度不变的将边可靠、结点不可靠的无向网络化简以及转化成有向网络的原则,并将这些原则与已有的不交和或容斥原理方法相结合给出了一个新的计算无线通讯网络（Radio Communication Network,简称RCN）两终端可靠度的有效算法。由于文章所给的化简与转化使RCN中指定两结点之间的路径数大大减少,因此该文算法使其可靠度的计算得到很大简化。     

两端多状态网络可靠度的研究

摘 要：对带流量的大型网络,利用状态空间截尾的思想,在ORDER-M算法的基础上构造了一种新的算法:ORDER-M-π 算法,利用该算法产生多状态网络前K个最可能出现的状态, 且所产生的前K个状态发生的概率能覆盖整个网络状态空间的95％以上。对所产生的K个网络状态分别应用流量网络中的最大流算法计算其所能产生的最大流量,累计能成功传输给定流量的网络状态发生的概率,由给出的多状态网络两端可靠度的定义,可得其可靠度。实验结果表明,ORDER-M-π算法不但能大大地节约计算成本,且所产生的可靠度具有良好的精确度。     

一种基于折半层次搜索的包分类算法

折半层次搜索(BSOL)算法是一种高效的包分类算法,容易拓展至多维包分类,并支持range类型的规则。但由于其核心结构是在特里树（Trie）的每一层创建hash表,因此当hash装载因子较大或hash冲突较大时,会影响其效率。分析折半层次搜索算法的优缺点,引入布鲁姆过滤器,提出了一种新的改进算法,为Trie树的每一层建立了一个布鲁姆过滤器,在进行hash查找之前先进行一次布鲁姆查询运算,能够在hash冲突较大的情况下依然具有良好的性能。仿真实验结果表明,在数据包的命中率低于90%并且hash装载因子较大的情况下,新算法在运行时间上要优于以前的算法。     

子网及子网掩码技术在网络中的应用

子网自从诞生以来就是为网络服务,为了使原本已经非常紧张的IP地址资源得到充分的利用;子网掩码则是用来区分网络地址中的网络ID和主机ID,它屏蔽IP地址的一部分,从而从IP地址中分离出网络ID和主机ID.但是要如何才能使IP地址得到充分的利用?这需要将子网划分为2的m次方,经过一些运算得到子网掩码,在子网将码被设计出来后,子网就被成功的划分了.IP地址就是这样得到更有效的利用的.而在网络中子网及手网掩码还有其特殊的作用,这些作用有很多,他们才是子网及子网掩码在网络中的真正作用!     

3-状态k-终端复杂设备网络系统可靠度计算的k-树拆法

一般网络系统可靠度计算问题是NP困难的，研究网络系统可靠度的快速算法具有理论和实际意义。文献中研究了3-状态2-终端和全终端的可靠度计算问题，本文在给出了3-状态k-终端复杂设备网络系统可靠度定义的基础上（包含2-终端和全终端作为特殊情况），给出了把3-状态k-终端复杂设备网络系统可靠度计算问题转化为2-状态网络可靠度计算问题的几个归约定理；结合推广的分枝树技术，本文给出了3-状态复杂设备网络系统k-终端可靠度计算的一个新算法。该算法具有归约和分枝树技术的优点，即易于计算机上实现、需要存储空间小，并能一次性求得系统可靠度。     

基于线性异构无线传感器网络的协同可靠数据传输

大量无线传感器应用具有线性网络拓扑结构.结合高压输电线路监控系统的层次型异构无线传感器网络架构,提出了骨干网和子网协作进行可靠数据传输,以解决线性拓扑结构的单点失效问题.设计了骨干网节点自适应功率调整机制和传感器节点自动子网切换机制,并在含9个骨干网节点的实验床上实现和性能验证.实验结果表明所提可靠数据传输机制能解决单点失效问题,并能有效改善网络性能.