基于社区划分与连边逆序放回的网络分解算法

网络分解是通过删除网络中最少规模的节点或者连边,将网络破坏至最大连通分支的规模不超过设定阈值.传统基于节点删除的网络分解算法忽略了删除代价.实际上,节点的删除导致相应连边的删除,代价是不同的.传统基于连边删除的网络分解算法虽然考虑删除代价,但是,无论是迭代计算连边中心性值,还是迭代划分最大连通分量,其性能和效率都亟待改...     

浅析OPNET建模机制

在对系统建模进行研究的基础之上,通过对通信网络仿真软件OPNET的三层建模机制:网络建模、节点建模、进程建模进行了研究.最后又通过实例对如何利用OPNET进行建模仿真进行了较为详尽地说明.     

基于OPNET的混合关键性网络建模与仿真分析

混合关键性网络是一种新型的通信架构,可以满足非实时性和实时性业务的需求.为分析其网络性能,提出在OPNET网络仿真环境中建模的方法.以开放式系统互联模型为基础,采用层次化建模,构建网络的节点模型和进程模型.该模型考虑了事件触发和时间触发消息的特点,通过设计调度算法和容错方式,实现了仿真实验的灵活配置和端到端延迟抖动等性能指标的验证.对仿真结果的性能分析表明,混合关键性网络能够保证实时业务的确定性以及兼容标准以太网的非实时业务.     

ASON网络中的相对性保护策略

针对ASON网络业务量逐渐增大,而现有的保护机制使得有限的波长资源利用率不高的问题,基于ASON网络的小世界特征和无尺度特征,提出了一个新的保护策略-相对重要性节点(边)优先保护策略,该算法在利用PageRank算法挖掘出ASON网络上相对重要的节点以及边的情况下,对这些重要节点和边进行优先保护的方法,实现了在ASON网络上波长资源高效利用.通过实验仿真,验证了该保护策略可以极大地提高网络的性能,使得网络阻塞率减低,提高网络资源利用率.     

多模态网络中时间敏感网络模态的智能调度机制

针对多模态网络中时间敏感网络模态转发调度不确定、求解时间长等问题,提出了一种基于CSQF的时间敏感网络模态的联合路由与调度机制。综合考虑有界时延需求、网络状态和不同的路由机制,建立联合缓存队列和路由的混合资源调度模型,旨在优化整个网络的资源使用。基于深度强化学习方法,利用流量特征与缓存队列利用率来预测下一循环的缓存利用率。此外,基于多队列CSQF转发调度机制和基于缓存利用率的显式路由算法,提出了一种迭代调度算法,实现了确定性转发和资源分配。仿真结果表明,所提机制可以根据网络的资源使用情况有效地调整确定性应用的传输调度,与其他离线调度机制相比,具有更好的调度性能。     

基于OPNET三层建模机制的研究

该文基于通信网络仿真软件OPNET的三层建模机制进行了系统研究,并分别针对网络建模、节点建模、进程建模进行了较为详尽的理论阐述,最后又通过实例,对如何利用OPNET的三层建模机制进行建模和仿真进行了说明。     

容错型令牌总线局域网建模及性能指标评估

本文对符合ＩＥＥＥ８０２．４标准的容错型令牌总线局域网给出了其Ｐｅｔｒｉ网建模及性能指标评估方法。文中考虑了具有信包重发机制、令牌最大保留时间和信包缓冲区容量有限的令牌网络的性能指标评估问题，克服了以往不能分析具有信包重发机制和令牌最大保留留时间等令牌网性能的局限。本文讨论了带计数禁止弧的确定性时延随机Ｐｅｔｒｉ网（ＤＳＰＮ）的特性，并对给出的ＤＳＰＮ模型进行了仿真计算，对影响网络性能的系统指标进     

基于复杂网络的在线社会网络模型的研究

针对典型的在线社会网豆瓣网中用户之间的关系存在用户关注关系和影评关系复合的情况,利用复杂网络模型理论,根据在线社会网络演化模型的建模步骤设计了一个网络拓扑演化模型,通过仿真实验得出模型的网络特征和豆瓣网实际网络特征较为符合。     

面向分布式电力交易系统的电能消纳供需预测模型设计

针对分布式电力交易系统中存在对海量数据分析能力差的问题,提出了一种基于深度学习的电能消纳供需预测模型。构建了分布式电力交易系统的技术和功能架构,并提出了相应的电价预测算法,采用经验模态分解（EMD）算法对历史电价、供电和用电数据进行预处理。在传统长短期记忆网络（LSTM）的基础上引入注意力（Attention）机制对输入数据进行特征提取,实现日前电价的预测。通过对贵州省电力交易中心的历史数据进行的仿真测试结果表明,相较于传统LSTM算法,文中所提算法预测得到的电价曲线更贴近实际曲线,预测准确性更高。在实际应用中,算法稳定性良好且应用效果理想,能够辅助电力交易主体进行决策,提高其市场的竞争力。     

控制在小世界网络中的仿真研究

探讨和分析了NS的工作原理和仿真机制,介绍了在小世界网络下利用NS软件进行网络控制系统仿真的方法和设计实现过程。基于网络仿真软件NS的编程通用性强和功能可扩展的特点,利用NS中类C++的语言环境实现了控制系统微分方程的实时求解,最后展示了仿真研究的结果。     

面向确定性网络的按需智能路由技术

确定性网络需要保证不同应用在时延、丢包率、抖动、吞吐量和可靠性等方面的确定性传输需求。针对应用的差异化、确定性的网络传输需求,提出了一种面向确定性网络的按需智能路由学习框架 OdR,在OdR框架下提出一种基于深度强化学习的按需智能路由算法OdR-TD3,OdR-TD3算法可以根据应用流量的确定性QoS需求生成路由策略,以满足确定性网络应用的需求。通过网络仿真实验评估,在确定性应用的QoS需求达成率上,OdR-TD3算法相较DV算法和SPF算法,具有显著的优势。     

Convergence in neural memories

One of the simplest optimization problems solved by Ising spin models of neural memory is associative memory retrieval. The authors study deterministic convergence properties of the Hopfield synchronous retrieval algorithm for such models. In this case a memory, stored in the network by an appropriate choice of connections, is retrieved by setting the neural outputs to the binary pattern of the recall key (probe) and allowing the network to converge to a stable state. Precise conditions are developed that ensure that all stored memories are fixed points of the retrieval algorithm. An orthogonality-nearness criterion is then obtained for a memory probe itself to be a stationary point and thus outside the error-correcting capability of the memory. A local stability result quantifies the spatial relationship required for fast convergence     

Mean FDE models for Internet congestion control under a many-flows regime

Congestion control algorithms used in the Internet are difficult to analyze or simulate on a large scale, i.e., when there are large numbers of nodes, links, and sources in a network. The reasons for this include the complexity of the actual implementation of the algorithm and the randomness introduced in the packet arrival and service processes due to many factors such as arrivals and departures of sources and uncontrollable short flows in the network. To make the analysis or simulation tractable, often deterministic fluid approximations of these algorithms are used. These approximations are in the form of either deterministic delay differential equations, or more generally, deterministic functional-differential equations (FDEs). In this paper, we ignore the complexity introduced by the window-based implementation of such algorithms and focus on the randomness in the network. We justify the use of deterministic models for proportionally-fair congestion controllers under a limiting regime where the number of flows in a network is large.     

基于多智能体深度强化学习的智能电网光网络切片方案

为了提高光网络对大规模、差异化电力业务的资源分配能力,降低大规模业务的算法训练时间,提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法的智能电网光网络资源分配方案。该方案考虑大规模和差异化电力业务,将智能电网光网络建模成多智能体系统,以最大化电网公司收益为目标,建立了智能电网光核心网络切片模型,进行网络资源分配优化,并采用条件判断映射,简化了优化问题。同时,把不同业务部署到不同智能体中进行运算,以降低训练时间,满足网络实时性需求。仿真结果表明,该算法具有更大的奖励、更低的成本、时延和训练时间。     

基于FPGA的NoC路由节点的设计

在对NoC设计技术进行研究的基础上,建立满足要求的NoC路由节点模型,该模型采用规则的2D-Mesh拓扑结构,基于虚通道技术的虫洞数据交换方式以及无死锁的确定性XY维路由算法实现.用硬件描述语言Veril-og完成各部分的功能设计,在ModeSim仿真软件下进行功能仿真,并且在基于FPGA的NoC系统上实现了路由节点的功能.     

基于焦点折叠的网络模拟拓扑抽象模型

针对大规模网络模拟的高资源消耗问题提出基于焦点折叠的网络模拟拓扑抽象模型,采用终端节点抽象算法、树型收缩算法和切割边抽象算法,根据抽象系数对拓扑进行抽象。实验结果表明,该技术可减少路由器节点数约30%,减少路由器间链路数约13.74%,总节点和总链路数分别减少约98.48%和96.1%;在250万节点规模的拓扑上进行DDoS攻击模拟仅需400s的时间和2 710MB的内存;以山东省拓扑为例,进行DDoS攻击实验,减少内存约75.34%,降低模拟时间约91.76%;以北京市拓扑为例,进行蠕虫传播实验,减少内存68.84%,减少模拟时间38.64%。可见,该模型可提高模拟的规模和效率,降低模拟的资源开销和模拟运行时间。     

区分服务网络中确保业务端到端时延的接纳控制算法研究

该文提出了一种对区分服务网络中时延敏感业务进行接纳控制的SACiD(Service Admission Control in DiffServ)算法,它不仅保证用户业务的端到端时延不超过确定的上界,而且能比较充分利用网络资源。仿真结果表明,SACiD算法可以保证时延敏感业务的服务质量,而且其业务接纳率和带宽利用率接近综合服务网络中接纳控制算法的性能,但它的存储器需求却远小于它们。此外,SACiD算法运算简单,具有与区分服务一致的可扩展性,可以为区分服务网络的资源管理提供支持。     

Concurrent fault simulation on message passing multicomputers

Even though hardware accelerators are common in very large scale integration (VLSI) computer-aided design (CAD), fault simulation is a notable exception because of limited availability of memory, the need for dynamic memory management and the complexity of the algorithms themselves. Although simplified fault simulation algorithms that assume a zero delay circuit model can be accelerated, their applicability is limited. Most application specific integrated circuits (ASIC's) designed in industry today have on-chip memory blocks of different dimensions and characteristics, enhancing the complexity of a fault simulator. In this paper, we present a multiple delay algorithm for concurrent fault simulation of logic gates and functional memory blocks. This algorithm has been implemented on the microprogrammable accelerator for rapid simulation (MARS) hardware accelerator system with a 22 MHz clock and a capacity to simulate circuits with millions of devices. Speedup factors of 20 to 30 are easily achieved when compared to software simulators running on comparable hardware platforms and using identical circuit models     

Bayesian approach to segmentation of statistical parametric maps

A contextual segmentation technique to detect brain activation from functional brain images is presented in the Bayesian framework. Unlike earlier similar approaches [Holmes and Ford (1993) and Descombes et al. (1998)], a Markov random field (MRF) is used to represent configurations of activated brain voxels, and likelihoods given by statistical parametric maps (SPM's) are directly used to find the maximum a posteriori (MAP) estimation of segmentation. The iterative segmentation algorithm, which is based on a simulated annealing scheme, is fully data-driven and capable of analyzing experiments involving multiple-input stimuli. Simulation results and comparisons with the simple thresholding and the statistical parametric mapping (SPM) approaches are presented with synthetic images, and functional MR images acquired in memory retrieval and event-related working memory tasks. The experiments show that an MRF is a valid representation of the activation patterns obtained in functional brain images, and the present technique renders a superior segmentation scheme to the context-free approach and the SPM approach.     

面向大规模确定性网络的全局循环排队与转发机制

时延抖动敏感的工业控制和远程驾驶应用驱动网络由尽力而为服务向确定性转发服务转变。为满足确定性应用时延抖动的有界需求,工业界和学术界在逐流过滤整形和队列转发控制方面进行了大量研究,实现了小规模以太网环境下轻载稳定流的微秒级时延和亚微秒级抖动保障。多数研究因较少考虑长距离网络拓扑变化、传输时延波动和短时突发流量过载等影响,难以满足大规模骨干网场景下的确定性要求。在循环排队转发（cyclic queuing and forwarding,CQF）基础上,考虑了源目的路径特性和确定性流量强度因素,提出了全局循环排队转发三队列（global cyclic queuing and forwarding 3-queue,GCQF-3）,并在基于OMNeT++搭建的确定性网络仿真系统中,比较了CQF、CQF-3和GCQF-3的转发控制机制,实验表明GCQF-3能根据确定性流量状态及时调整门控时机和排队优先级,在时延、抖动和网络利用率等方面都达到最佳。