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本文研究了节点负载处理能力异质条件下的无标度网络交通动力学过程,提出了一种基于节点资源利用率的全局动态路由策略。该策略利用网络中节点资源利用率构建了一种全局代价函数,选择使该代价函数最小的路径来传输负载。实验结果表明该路由策略在略微增加平均路径长度的情况下成倍地提高了网络负载传输能力,与有效路由策略的比较进一步验证了该策略的有效性。 相似文献
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研究级联失效下网络化信息物理系统的鲁棒性具有重要的现实意义。针对具有单向依赖关系的信息物理系统构建双层非对称依赖网络模型,综合依赖失效和过载失效设计级联失效模型,提出一种更贴近实际的非对称攻击方式,并给出一种资源限制下的节点容量分配方式。针对无标度子网构成的非对称依赖网络进行了仿真实验,结果表明:网络鲁棒性与子网络平均度、度指数、节点容量等呈正相关关系;同配依赖网络以及按度值分配节点容量的网络具有更高的鲁棒性;非对称依赖网络面对蓄意攻击时具有脆弱性;以同等力度单独攻击被依赖子网时,网络受到的损伤更大。构建的模型及发现的规律对于研究网络鲁棒性、优化网络设计具有一定的参考价值。 相似文献
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根据无标度网络理论对军事信息网络进行分析,认为军事信息网的逻辑层应为符合幂指数分布的无标度网络,传统的以泊松分布为理论基础的随机网络分析方法已不再适用,并通过构建随机网络和无标度网络的实例进行了对比分析,进一步论证了这个结论.根据无标度网络理论,对军事信息网的抗毁性特点进行了分析,得出了"对随机攻击鲁棒性强,对智能攻击脆弱性高"的结论,并提出了以网络连通性为标准,判定节点重要性的一般方法.参照国外的先进网络应用经验,针对军事信息网节点间非常不均衡的无标度特性,给出了"关键节点热备份"和"物理节点分散配置"的抗毁策略. 相似文献
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广泛工作在ISM(Industrial,Scientific and Medical)频段的无线传感器网络面临严重的频谱稀缺问题。在无线通信中,动态频谱分配被认为是提高频谱效能的重要途径。针对典型集中式管理的认知无线传感器网络设计了基于图着色结合负载强度的高效频谱分配算法。首先在协议干扰模型下确保频谱资源在空间上充分利用,随后综合考虑节点负载强度与公平性建立优化模型并按照乘子法加拟牛顿法框架求解最优值。仿真实验表明算法与固定频谱分配方式和传统自适应频谱分配算法相比,在系统吞吐量和节点缓冲区队列长度两个关键性能指标上具有显著优势。 相似文献
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《海军工程大学学报》2015,(4)
针对典型拓扑结构复杂网络的抗毁性修复问题,提出了多种修复策略下加权复杂网络对蓄意攻击的抗毁性分析模型。定义了3种修复策略,在基于最大点强的节点攻击方式下,研究了不同修复策略对典型拓扑结构复杂网络修复的有效性。结果表明:重点修复策略对于BA无标度网络和NW小世界网络均具有较好的修复效果,在网络面临蓄意攻击时,采取重点修复策略将极大地提高网络的抗毁性能,这与加权复杂网络上级联失效的优化结论是截然不同的,其中优化效果最好的是偏好修复策略。通过将有限的修复资源分配给网络中的部分关键节点即可较大地提高网络的抗毁性。该方法较为简洁实用,能够为实际网络的抗毁性优化设计提供有益借鉴。 相似文献
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针对加权复杂网络抗毁性建模中存在的攻击信息不确定性问题,引入信息准确度参数,建立了一个灰色信息条件下的加权复杂网络抗毁性分析模型。选取网络效率和连通性为性能度量指标,对典型加权复杂网络在不同信息准确度下的抗毁性进行了数值仿真模拟。结果表明:BA无标度网络的观测度分布近似服从幂律分布,这与均匀分布假设下的结论是不同的;BA无标度网络和NW小世界网络的抗毁性随着节点移除比例的增大而不断降低,且信息准确度越小、网络密度越高,加权网络的抗毁性越强;NW小世界网络的抗毁性对权重系数并不敏感,且在相同的信息准确度和网络特征参量下,NW小世界网络具有比BA无标度网络更强的抗毁性。 相似文献
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无线网络中的路由与信道分配可极大地影响网络的性能.为了解决无线网状网络中的路由与信道分配问题,提出并研究了一种称为CRAG(基于博弈论的无线网状网络路由与信道分配联合优化)的方法.CRAG采用协同博弈的方式将网络中的每个节点模型化为一个弈者,每个弈者的策略为与其相关的路由与信道分配方案,收益函数为给定流量需求矩阵下的成功传输流量.弈者通过协同博弈来优化收益函数以最大化网络的吞吐量.基于NS3的仿真结果表明,CRAG在收敛性、时延、丢包率和吞吐量方面优于其他当前的算法,从而证明了协同博弈的方法可以用于无线网状网络的路由与信道分配联合优化,并有效地改进网络性能. 相似文献
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采用基本的延迟驱动Pathfinder布线器对FPGA高扇出信号进行布线,大部分时间会用于初始化寻路的优先级队列,而初始化工作主要是将已得到的布线树中的布线资源结点插入优先级队列.但是分析发现,并非所有被插入的资源结点对布线都是有帮助的.因此提出了一种基于树剪枝的优先级队列初始化算法,这种算法对已有的布线树中的资源点进... 相似文献
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随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。 相似文献
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指挥控制系统网络动态抗毁性 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究指挥控制系统网络的动态抗毁性,建立了指挥控制系统的多Agent复杂网络抗毁性模型。在模型中,将系统中的每个作战单元看作一个具有自修复能力的Agent;在重点攻击和随机攻击的基础上提出了一种基于攻击力度指数的攻击策略;引入了网络整体效率,并在此基础上提出了一种网络动态抗毁性的度量方法。最后利用仿真的方法对指挥控制系统的抗毁性进行了研究,仿真结果表明网络节点的自修复能力对于网络保持其性能的时间的长短具有很大影响,对提高指挥与控制系统的抗毁性具有一定的参考价值。 相似文献
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针对目前指挥控制网络采用UDP协议进行大数据传输时存在长时延及高丢包率的问题,提出了一种基于UDP改进的ARUDP(Augmented Reliable UDP)协议。该协议针对UDP传输过程中存在的乱序到达问题,提出了基于乱序重构的管理机制,降低了丢包率;在接收端根据网络相对单向队列时延检测网络状态,并利用改进的A-AIAD控制方法自适应调整数据发送速率,减小了队列排队时延,提高了数据传输效率。仿真实验表明,ARUDP协议发送速率平滑,在保持UDP高效的前提下,提高了传输的可靠性和实时性,降低了网络的丢包率,提高了网络资源利用率。 相似文献