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網(wǎng)絡(luò)魯棒性進(jìn)化優(yōu)化及其評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的理論估計(jì)

發(fā)布時間:2017-09-26 03:20

  本文關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)魯棒性進(jìn)化優(yōu)化及其評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的理論估計(jì)


  更多相關(guān)文章: 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)魯棒性 粒子群算法 密母算法 惡意攻擊


【摘要】:近年來,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究正滲透到工程學(xué)科、數(shù)理學(xué)科以及生命科學(xué)等眾多不同的領(lǐng)域,受到了越來越多的科研工作者的廣泛關(guān)注。網(wǎng)絡(luò)魯棒性(Network robustness)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一個重要屬性,也是目前研究的一個重要熱點(diǎn)。隨著實(shí)際網(wǎng)絡(luò)對其網(wǎng)絡(luò)魯棒性的需求越來越高,如何有效地提高實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的魯棒性逐漸成為一個亟待解決的問題。本論文首先對網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化方法進(jìn)行了研究,然后對文獻(xiàn)[1]提出的網(wǎng)絡(luò)魯棒性評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了理論分析,最后對基于動態(tài)攻擊/修復(fù)模型的網(wǎng)絡(luò)魯棒性演變進(jìn)行了分析。主要工作總結(jié)如下:(1)將粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化問題上,提出了基于粒子群算法的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化方法,PSO_RSF(Particle Swarm Optimization for enhancing the Robustness of Scale-free networks against malicious attacks)。設(shè)計(jì)了全新的編碼方式和種群更新算子,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題,創(chuàng)新性地提出了鄰域自生種群算子,提高了PSO_RSF的全局搜索能力和局部搜索能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,PSO_RSF能夠有效解決“度分布不變”的網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化問題;相比于初始網(wǎng)絡(luò),其網(wǎng)絡(luò)魯棒性有了明顯的提升,并且優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)明顯的“洋蔥”狀結(jié)構(gòu)特征。(2)通過對現(xiàn)實(shí)需求的分析,本文提出了“度分布可變”的網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化問題。針對該優(yōu)化問題,本文提出了基于密母算法(Memetic Algorithms,MAs)的網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化算法,MA_ROP(Memetic Algorithm for Robustness Optimization Problem)。設(shè)計(jì)了有效的交叉、變異等操作算子實(shí)現(xiàn)種群的全局搜索。同時,針對每一代中的若干最優(yōu)個體,設(shè)計(jì)了啟發(fā)式爬山算法實(shí)現(xiàn)局部搜索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MA_ROP是一種有效且穩(wěn)定的算法,并且通過對優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究,得出猜想:規(guī)則網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)魯棒性最高。(3)文獻(xiàn)[1]提出了一種目前受到最廣泛關(guān)注的網(wǎng)絡(luò)魯棒性評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)R。根據(jù)已有的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究理論,本文結(jié)合了概率統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法,在網(wǎng)絡(luò)受到惡意攻擊后,對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化進(jìn)行了理論推導(dǎo),代替了現(xiàn)有評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)R計(jì)算過程中的模擬統(tǒng)計(jì)步驟,提出了一種網(wǎng)絡(luò)魯棒性評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)R的理論估計(jì)方法。通過在規(guī)則網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上的仿真測試結(jié)果表明,本文提出的理論估計(jì)方法可以有效地估計(jì)優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)的魯棒性,并且從理論層面上證明了上一項(xiàng)工作的猜想是正確的。(4)現(xiàn)實(shí)中的網(wǎng)絡(luò)存在一種更普遍的現(xiàn)象——在一段時期內(nèi),網(wǎng)絡(luò)的攻擊者持續(xù)破壞網(wǎng)絡(luò),而維護(hù)者盡最大努力對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修復(fù)。針對上述的動態(tài)問題,本文研究了基于動態(tài)攻擊/修復(fù)的迭代模型下的網(wǎng)絡(luò)魯棒性演變過程。經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析得出,連接網(wǎng)絡(luò)中點(diǎn)介數(shù)最小的節(jié)點(diǎn)的修復(fù)策略能夠有效地維護(hù)網(wǎng)絡(luò)的連通性,并且提升網(wǎng)絡(luò)魯棒性R,但是卻不能提升網(wǎng)絡(luò)抵抗惡意邊攻擊的能力。值得一提的是,在兩個實(shí)際網(wǎng)絡(luò)上,這種修復(fù)策略能夠同時提升針對點(diǎn)攻擊與針對邊攻擊的網(wǎng)絡(luò)魯棒性。
【關(guān)鍵詞】:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)魯棒性 粒子群算法 密母算法 惡意攻擊
【學(xué)位授予單位】:西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:O157.5
【目錄】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-11
  • 符號對照表11-12
  • 縮略語對照表12-16
  • 第一章 緒論16-22
  • 1.1 研究背景及意義16-18
  • 1.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的定義17-18
  • 1.1.2 網(wǎng)絡(luò)魯棒性的定義18
  • 1.2 進(jìn)化計(jì)算18-20
  • 1.2.1 進(jìn)化計(jì)算的發(fā)展19-20
  • 1.2.2 進(jìn)化算法的原理及框架20
  • 1.3 論文結(jié)構(gòu)安排20-22
  • 第二章 基于粒子群算法的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化22-32
  • 2.1 引言22
  • 2.2 相關(guān)工作22-24
  • 2.2.1 目標(biāo)函數(shù)22-23
  • 2.2.2 已有算法23-24
  • 2.3 PSO_RSF24-27
  • 2.3.1 編碼方式和初始化24-25
  • 2.3.2 個體更新算子25-26
  • 2.3.3 鄰域自生種群算子26
  • 2.3.4 PSO_RSF的算法框架26-27
  • 2.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析27-31
  • 2.4.1 測試網(wǎng)絡(luò)和算法參數(shù)設(shè)定27
  • 2.4.2 PSO_RSF在BA網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果27-29
  • 2.4.3 PSO_RSF在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果29-30
  • 2.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論30-31
  • 2.5 本章小結(jié)31-32
  • 第三章 基于密母算法的網(wǎng)絡(luò)魯棒性優(yōu)化32-42
  • 3.1 引言32
  • 3.2 MA_ROP32-36
  • 3.2.1 密母算法32
  • 3.2.2 編碼及種群初始化32-33
  • 3.2.3 交叉和變異操作33-34
  • 3.2.4 局部搜索算子34-35
  • 3.2.5 選擇算子35
  • 3.2.6 MA_ROP的算法框架35-36
  • 3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析36-40
  • 3.3.1 測試網(wǎng)絡(luò)和算法參數(shù)設(shè)定36
  • 3.3.2 MA_ROP對網(wǎng)絡(luò)魯棒性的優(yōu)化結(jié)果36-38
  • 3.3.3 MA_ROP對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化結(jié)果38-39
  • 3.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論39-40
  • 3.4 本章小結(jié)40-42
  • 第四章 網(wǎng)絡(luò)魯棒性評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的理論估計(jì)42-50
  • 4.1 引言42
  • 4.2 相關(guān)理論背景42-43
  • 4.3 評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)R的理論估計(jì)43-46
  • 4.3.1 惡意攻擊影響的理論推導(dǎo)43-44
  • 4.3.2 最大連通子分量的估計(jì)方法44-46
  • 4.4 驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析46-48
  • 4.4.1 實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)類型及參數(shù)46
  • 4.4.2 R的理論值與統(tǒng)計(jì)值的對比驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)46-47
  • 4.4.3 四種網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)魯棒性比較實(shí)驗(yàn)47
  • 4.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論47-48
  • 4.5 本章小結(jié)48-50
  • 第五章 基于動態(tài)攻擊/修復(fù)模型的網(wǎng)絡(luò)魯棒性演變分析50-62
  • 5.1 引言50
  • 5.2 相關(guān)工作50-52
  • 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)魯棒性評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)50-51
  • 5.2.2 迭代的攻擊/修復(fù)模型的發(fā)展與不足51-52
  • 5.3 動態(tài)攻擊/修復(fù)的迭代模型52-54
  • 5.3.1 基于節(jié)點(diǎn)的攻擊和修復(fù)策略52-53
  • 5.3.2 基于連接邊的攻擊和修復(fù)策略53-54
  • 5.4 仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析54-61
  • 5.4.1 實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)類型及參數(shù)55
  • 5.4.2 不同的攻擊/修復(fù)策略的表現(xiàn)55-57
  • 5.4.3 迭代模型中網(wǎng)絡(luò)魯棒性的演變57-61
  • 5.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論61
  • 5.5 本章小結(jié)61-62
  • 第六章 總結(jié)與展望62-64
  • 6.1 本文工作總結(jié)62
  • 6.2 未來工作展望62-64
  • 參考文獻(xiàn)64-68
  • 致謝68-70
  • 作者簡介70-71

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 馮業(yè)榮;BP網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)功能初探[J];廣東氣象;1995年01期

2 卓瑩;張強(qiáng);龔正虎;;網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢預(yù)測的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[J];解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年02期

3 岳博,焦李成;Bayes網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的MCMC方法[J];控制理論與應(yīng)用;2003年04期

4 余振復(fù);;N位M進(jìn)制數(shù)碼網(wǎng)絡(luò)及其參數(shù)計(jì)算[J];自動化學(xué)報(bào);1981年02期

5 王艷;李應(yīng)興;靳二輝;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)健壯社團(tuán)挖掘算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年31期

6 孫鴻賓;吳子燕;劉書奎;;基于動態(tài)Bayes網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)時變可靠性分析[J];應(yīng)用數(shù)學(xué)和力學(xué);2014年01期

7 朱朝暉;滕少華;廖俊;游俊慧;黃國康;莊卿卿;;GSM網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化支撐系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年04期

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本文編號:921167


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