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基于灰色信息的加權復雜網(wǎng)絡的相繼故障模型研究

發(fā)布時間:2019-08-07 18:29
【摘要】:在我們的生活中充斥著各種各樣的復雜網(wǎng)絡,網(wǎng)絡的穩(wěn)定運行是人民生活的保障。但由于各種原因,例如人為攻擊、自然災害、元件老化等,都有可能造成網(wǎng)絡中出現(xiàn)擾動引起網(wǎng)絡中大規(guī)模的相繼故障,給國家和人民帶來極大的經(jīng)濟損失。為減小甚至消除大規(guī)模的網(wǎng)絡故障,已有大批國內(nèi)外研究學者對其展開研究。但大部分學者僅僅從網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構研究無權網(wǎng)絡的抗毀性,無權網(wǎng)絡是對現(xiàn)實網(wǎng)絡的簡單抽象,并不能很好的體現(xiàn)真實網(wǎng)絡的特性;又或者僅以靜態(tài)的角度對網(wǎng)絡的抗毀性加以研究,而在現(xiàn)實網(wǎng)絡中能量是進行交互的,即動態(tài)的,僅從靜態(tài)的角度分析也是片面的。另外,以往的研究基本是基于兩種極端的方式加以研究,一種是對網(wǎng)絡完全了解,一種是完全不了解,即刻意攻擊和隨機攻擊。而在現(xiàn)實網(wǎng)絡中,網(wǎng)絡的結(jié)構越來越復雜,規(guī)模越來越大,想要完全掌握網(wǎng)絡中每個個體的特征和信息幾乎是不可能,對網(wǎng)絡中個體一無所知也不現(xiàn)實。因此介于這兩種極端方式之間的狀態(tài)有必要加以研究。本論文充分考慮網(wǎng)絡的動態(tài)特性,構建基于負載容量關系的相繼故障模型,并在與現(xiàn)實網(wǎng)絡更加吻合的BA加權網(wǎng)絡上進行仿真研究。提出一種與以往基于最短路徑或均分相鄰節(jié)點的負載分配模式不同的分配機制。按照邊權比例對負載進行重新分配的機制。以網(wǎng)絡中所有存在連接的節(jié)點與網(wǎng)絡總結(jié)點的相對規(guī)模即連通度以及網(wǎng)絡效率來衡量網(wǎng)絡的抗毀性。并基于此種模式下研究灰色信息對網(wǎng)絡抗毀性的影響。仿真結(jié)果表明,信息量掌握的越多網(wǎng)絡表現(xiàn)的越脆弱;另外,能夠精確掌握信息重要程度時即使信息量相對較少時也可以起到蓄意攻擊的效果。因此為提高網(wǎng)絡的抗毀性,可以將網(wǎng)絡中負載大的節(jié)點或邊加以著重保護。對于基于邊和節(jié)點失效引發(fā)的相繼故障都表明網(wǎng)絡中存在瞬態(tài)過程,即網(wǎng)絡在因故障節(jié)點或邊的負載分配時,可能會造成網(wǎng)絡瞬間癱瘓。將基于邊失效和節(jié)點失效兩種模式下的故障行為進行比較可以發(fā)現(xiàn),對邊的攻擊更容易使網(wǎng)絡崩潰。
【圖文】:

基于灰色信息的加權復雜網(wǎng)絡的相繼故障模型研究,張振華;2017年


第 3 章 基本網(wǎng)絡模型復雜網(wǎng)絡研究者們提出的網(wǎng)絡模型中結(jié)單明了,網(wǎng)絡中節(jié)點之間的連接總是按規(guī)則網(wǎng)絡中一般每個節(jié)點與其它節(jié)點連網(wǎng)絡一般指的是任意兩節(jié)點都有連接的近耦合網(wǎng)絡以及呈星型狀的向外發(fā)散的高、集聚系數(shù)大以及結(jié)構對稱等特征。生長規(guī)則網(wǎng)絡不能很好的反映出現(xiàn)實網(wǎng)

基于灰色信息的加權復雜網(wǎng)絡的相繼故障模型研究,張振華;2017年


- 18 -圖 3.3 星型網(wǎng)絡Fig. 3.3 Star network Erd s 和 Rényi 提出的 ER 隨機以一定的概率 P 對任意的兩個 隨機網(wǎng)絡模型的許多性質(zhì)與節(jié)現(xiàn),具有臨界現(xiàn)象。其中隨機關系,在規(guī)模相同的不同類型就是小世界效應。由于隨機網(wǎng)=<k>/N,,由此可以看出節(jié)點數(shù)絡中具有較高的平均集聚系數(shù)
【學位授予單位】:沈陽理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:O157.5

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

1 吳俊;譚躍進;鄧宏鐘;李勇;劉斌;;基于不等概率抽樣的不完全信息條件下復雜網(wǎng)絡抗毀性模型[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2010年07期

相關博士學位論文 前2條

1 吳建軍;城市交通網(wǎng)絡拓撲結(jié)構復雜性研究[D];北京交通大學;2008年

2 王文旭;復雜網(wǎng)絡的演化動力學及網(wǎng)絡上的動力學過程研究[D];中國科學技術大學;2007年



本文編號:2524108

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