基于免疫遗传算法的网络故障定位方法研究

发布时间：2018-03-26 04:35

  本文选题：网络故障定位　切入点：二分图　出处：《计算机仿真》2013年12期

【摘要】：针对网络故障特点,提出了一种新的网络故障定位方法。该方法通过在现有二分图故障传播模型中加入虚假的故障因素,建立不确定性二分图故障模型。在此模型的基础上,把观测告警寻找疑似故障源的过程归纳为0-1规划的最小化问题,然后通过启发式思想,结合免疫遗传进化算法进行求解,有效解决了故障定位准确性低而时间复杂度较高的问题。通过仿真实验测试,证明了基于免疫遗传算法的故障定位方法具有较高的准确性和更快的诊断定位速度,适用于网络规模较大时的场景。
[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.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：国家自然科学基金(61201209)
【分类号】：TP18;TP393.06

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本文编号：1666354