本文選題：網(wǎng)絡(luò)故障定位　切入點：二分圖　出處：《計算機仿真》2013年12期

【摘要】：針對網(wǎng)絡(luò)故障特點,提出了一種新的網(wǎng)絡(luò)故障定位方法。該方法通過在現(xiàn)有二分圖故障傳播模型中加入虛假的故障因素,建立不確定性二分圖故障模型。在此模型的基礎(chǔ)上,把觀測告警尋找疑似故障源的過程歸納為0-1規(guī)劃的最小化問題,然后通過啟發(fā)式思想,結(jié)合免疫遺傳進化算法進行求解,有效解決了故障定位準(zhǔn)確性低而時間復(fù)雜度較高的問題。通過仿真實驗測試,證明了基于免疫遺傳算法的故障定位方法具有較高的準(zhǔn)確性和更快的診斷定位速度,適用于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大時的場景。
[Abstract]:According to the characteristics of network fault, a new method of network fault location is proposed. By adding false fault factors into the existing bipartite graph fault propagation model, the uncertain bipartite graph fault model is established. The process of looking for suspected fault source by observing alarm is summed up as a minimization problem of 0-1 programming, and then solved by using heuristic thought and immune genetic evolutionary algorithm (IGA). The problem of low accuracy and high time complexity of fault location is effectively solved. The simulation results show that the fault location method based on immune genetic algorithm has higher accuracy and faster diagnosis speed. It is suitable for the scene when the network scale is large.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61201209)
【分類號】：TP18;TP393.06

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本文編號：1666354