發(fā)布時(shí)間：2022-08-11 19:14

　　復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與關(guān)鍵連邊在網(wǎng)絡(luò)中均起著十分重要的作用,目前的識(shí)別方法往往無法做到同時(shí)識(shí)別,并且識(shí)別指標(biāo)角度較為單一。為解決上述問題,提出一種基于最小連通支配集（minimum connected dominating set,MCDS）的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與連邊識(shí)別方法,通過使用免疫粒子群（immune particle swarm optimization,IPSO）算法尋找網(wǎng)絡(luò)最小連通支配集,構(gòu)建核心骨干網(wǎng),實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與連邊的同時(shí)識(shí)別。該算法在求解過程中引入免疫機(jī)制指導(dǎo)粒子節(jié)點(diǎn)搜索方向、加快算法收斂速度,同時(shí)優(yōu)化搜索節(jié)點(diǎn)質(zhì)量。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明,所提識(shí)別方法能夠有效識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與關(guān)鍵連邊。 

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 基礎(chǔ)理論
2 算法設(shè)計(jì)
    2.1 二進(jìn)制粒子群算法
    2.2 優(yōu)化目標(biāo)
    2.3 免疫機(jī)制引入粒子種群篩選
    2.4 算法步驟
3 仿真分析
    3.1 有效性驗(yàn)證
        3.1.1 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別
        3.1.2 關(guān)鍵連邊識(shí)別
        3.1.3 網(wǎng)絡(luò)性能變化
    3.2 時(shí)效性驗(yàn)證
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]無向圖中連通支配集問題的精確算法[J]. 周曉清,葉安勝,張志強(qiáng).  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2019(09)
[2]基于互信息的通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性度量方法[J]. 馬潤年,王班,王剛,郭曉成,劉文斌.  電子學(xué)報(bào). 2017(03)

碩士論文
[1]迭代禁忌搜索算法求解最小連通支配集問題[D]. 萬欣.華中科技大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3675230