计算机网络级联失效建模与分析

针对以往级联失效模型负载局部重分配规则与现实计算机网络全局路由特点不吻合的缺陷,模拟网络中信息流传输过程。定义路由器的失效条件,建立基于负载全局重分配的级联失效模型,并在此基础上提出基于连通和性能两方面的级联失效影响评价参数,进而分析用户流量和攻击方式对计算机网络级联失效的影响。结果表明,随着流量的增大,级联失效存在相变行为,相变点刻画了网络在不会发生级联失效前提下的最大传输能力。此外,针对网络中高度节点的攻击,更为容易引发大规模的级联失效,应予以重点保护。     

关联网络中的级联失效模型与分析

网络之间的关联依赖关系能使某一网络内的级联失效扩散至其他网络,其本质是位于不同网络的关联节点之间基于功能依赖的相关失效.以两个关联的网络为对象,建立关联网络模型,提出了一种关联网络的级联失效模型.模型将关联网络中的级联失效分解为网络内级联失效和网络间级联失效,并采用了基于度的级联规模评价方法.利用模型研究了两个关联无标...     

随机破坏下多方式军事交通网络级联失效模型及仿真研究

无论是战时面对敌方打击还是平时被自然灾害破坏,军事交通网络在结构破坏和容量限制下,流量的转移分配将会导致网络拥堵,引发级联失效.从军事交通网络的多种运输方式及其细粒度网络模型入手,在分析其级联失效基本要素基础上,构建了基于流量分配转移的多方式军事交通网络级联失效模型,并结合现实多方式交通网络实例,重点对随机破坏下的网络级联效应进行了模拟仿真,并从可达性、分割概率、任务分配量和实际周转量几个角度对不同类别交通单元被破坏后的级联效应进行分析和对比,具有较强的理论价值和实践意义.     

军事物流多层网络级联失效问题初探

军事物流网络是一个复杂的多层网络体系,包括指挥控制网络、保障网络和交通网络,各网络内部以及网络之间均存在级联失效现象。从军事物流网络级联失效的概念和机理入手,分析并建立了军事物流多层网络模型及其级联失效模型,构建了一个能较为客观地反映军事物流现实情况的网络示例。通过仿真计算,分析了不同类型节点失效后对军事物流多层网络整体的影响,初步探寻了级联失效的基本规律。     

复杂网络节点重要度评估及网络脆弱性分析

提出一种基于节点状态演化级联失效模型的节点重要度评估和网络脆弱性分析方法。故障传递演化的内在机理是基础复杂网络变得脆弱的根源。在负载网络级联失效模型的基础上,提出一种能够实时跟踪节点负载状态,继而根据节点状态来重分配节点负载的重分配模型。提出基于节点状态演化的节点重要性评估和网络结构脆弱性分析方法,通过脆弱性分析结果找出网络的健壮性参数,并对此节点重要性评估方法进行失效分析。通过仿真实验验证方法的有效性。     

域间流量工程体系结构的研究

随着Internet的快速发展,为了提高网络整体资源的利用率,出现了通过跨域网络性能的优化,达到优化网络资源使用的域间流量工程技术。在分析与评价域间流量工程体系结构研究状况的基础上,提出了面向域间流量工程的RCP体系结构以及今后需要研究的主要问题。     

基于级联失效的节点重要度评估及网络脆弱性分析*

本文提出了一种基于节点状态演化级联失效模型的节点重要度评估和网络脆弱性分析方法。故障传递演化的内在机理是基础复杂网络变得脆弱的根源,论文首先在负载网络级联失效模型的基础上,提出了一种能够实时跟踪节点负载状态,继而根据节点状态来重分配节点负载的重分配模型,其次提出了基于节点状态演化的节点重要性评估和网络结构脆弱性分析方法,通过脆弱性分析结果找出网络的健壮性参数,并对此节点重要性评估方法进行失效效果分析。最后,通过仿真实验验证方法的有效性。     

不同流量的复杂保障网络抗毁性仿真分析

通过引入流量强度指数和流量分布指数,建立了不同网络流量下的复杂保障网络级联失效抗毁性模型。基于该模型比较分析了无标度网络、随机网络和复杂保障网络在不同流量强度和流量分布下对单个节点的随机失效和故意攻击的抗毁性。结果表明:复杂保障网络的抗毁性随着流量强度的增加急剧下降。此外,流量分布对复杂保障网络的抗毁性也有显著影响。     

级联失效下非对称依赖网络鲁棒性研究

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...     

ATIE:一种自适应的可调域间出口选择算法

TIE算法能对域间出口的选择进行调节,但是该算法的参数计算过于复杂,并且出口选择的调节并不能随负载的变化而变化,因此提出了一种自适应的可调域间出口选择算法ATIE,该算法能够满足流量工程和网络健壮性要求,并通过参数T的改变随当前负载的变化而变化.实验表明,ATIE算法能够在控制剖面敏感性和随负载变化的流量工程自适应性上达到合理的折衷.