網(wǎng)絡(luò)可以表示許多真實(shí)世界的復(fù)雜系統(tǒng)。研究真實(shí)的互聯(lián)系統(tǒng)時(shí),可以將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)很好的研究工具來使用。現(xiàn)實(shí)中的系統(tǒng)例如因特網(wǎng)、電力網(wǎng)絡(luò)等要在遭受隨機(jī)故障或惡意攻擊時(shí)足夠魯棒才可以維持正常的運(yùn)轉(zhuǎn)。近些年來,設(shè)計(jì)魯棒性高的網(wǎng)絡(luò)這一研究方向引起了學(xué)術(shù)界廣泛的關(guān)注。對(duì)網(wǎng)絡(luò)的攻擊可以分為多種類型,并且真實(shí)世界中的網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)都有可能遭受多模式惡意攻擊,然而,以往的大多數(shù)研究只關(guān)注優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)在單一模式攻擊下的魯棒性,或者在優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)魯棒性的同時(shí)沒有考慮其他的條件例如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整的代價(jià)。多目標(biāo)優(yōu)化問題是在科學(xué)研究和工程實(shí)際中的常見問題,根據(jù)具有矛盾關(guān)系的各個(gè)目標(biāo)設(shè)計(jì)合適的目標(biāo)函數(shù),就可以用多目標(biāo)優(yōu)化的方法來解決問題。在眾多解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的算法中,進(jìn)化算法由于其并行性、全局搜索等優(yōu)勢(shì)引起了研究者的廣泛關(guān)注,進(jìn)化算法也成為解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的主流方法。本文以多目標(biāo)進(jìn)化算法為工具,提出了同時(shí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)魯棒性、邊魯棒性的算法和基于最小代價(jià)的網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化算法。本文提出的兩種算法,一種是基于多目標(biāo)進(jìn)化來同時(shí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)魯棒性和邊魯棒性的算法,以基于非支配排序的多目標(biāo)進(jìn)化算法為框架,根據(jù)節(jié)點(diǎn)魯棒性和邊魯棒性設(shè)... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 網(wǎng)絡(luò)魯棒性的研究歷史及現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作及結(jié)構(gòu)安排
第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和多目標(biāo)優(yōu)化的相關(guān)理論
    2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的表示和特征
        2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的表示
        2.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特征
    2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的模型
        2.2.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)模型
        2.2.2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.2.3 小世界網(wǎng)路模型
        2.2.4 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型
    2.3 多目標(biāo)優(yōu)化的相關(guān)理論
        2.3.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題的描述
        2.3.2 相關(guān)的概念及其數(shù)學(xué)定義
        2.3.3 多目標(biāo)進(jìn)化算法發(fā)展概述
第三章 基于多目標(biāo)進(jìn)化的邊與節(jié)點(diǎn)魯棒性優(yōu)化算法
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)背景
        3.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)魯棒性和邊魯棒性
        3.2.2 基于非支配排序的遺傳算法
        3.2.3 傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化方法
    3.3 基于多目標(biāo)進(jìn)化算法優(yōu)化邊與節(jié)點(diǎn)魯棒性
        3.3.1 目標(biāo)函數(shù)
        3.3.2 種群初始化操作
        3.3.3 遺傳操作
    3.4 實(shí)驗(yàn)及分析
        3.4.1 參數(shù)設(shè)置
        3.4.2 數(shù)據(jù)集介紹
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于最小代價(jià)的網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化算法
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)背景
        4.2.1 基于分解的多目標(biāo)進(jìn)化算法
        4.2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整的代價(jià)問題
        4.2.3 節(jié)點(diǎn)魯棒性和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整代價(jià)的相關(guān)性
    4.3 基于最小代價(jià)的網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化
        4.3.1 基于最小代價(jià)的網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化框架
        4.3.2 目標(biāo)函數(shù)
        4.3.3 權(quán)重向量和種群初始化
        4.3.4 遺傳操作
    4.4 實(shí)驗(yàn)及分析
        4.4.1 參數(shù)設(shè)置
        4.4.2 數(shù)據(jù)集介紹
        4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介



本文編號(hào)：3206006