网络静态结构韧性度参数空间高效搜索仿真

发布时间：2021-01-14 12:52

　　由于传统穷举搜索方法没有考虑在静态网络发生断裂之后剩余的网络状态,且搜索方法时间复杂度较高。为此提出基于遗传算法的韧性度采纳数空间高效搜索方法。在考虑静态网络发生断裂之后剩余的网络状态的情况下用图论表示法描述静态网络,通过韧性度评价网络静态结构脆弱性。编码网络静态结构中的节点空间,将原有对点割集变成对网络节点的高效搜索,采用网络离散度表示适应度函数,依照适应度函数的指示,采用交叉、选择和变异等方式,改进解空间中的可行解移动轨迹和移动趋势,得到最优解,完成网络静态结构韧性度参数空间高效搜索。经过仿真分析发现,上述方法在节点数20时收敛代数和收敛时间最小,最小值分别是41次和67 ms,即该方法搜索性能较好。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(05)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

图2 两种静态网络结构

对比结果

为研究本文方法中初始种群的进化速度,需对上述静态网路结构进行仿真,实验结果如图4所示。从图4中可以看出,G1静态网络结构的韧性度在1.3时开始收敛,G2静态网络结构的韧性度在0.5时开始收敛,说明G1静态网络结构的抗毁性优于G2静态网络结构,即当静态网络结构出现部分节点失效的情况时,G1静态网络结构中的剩余节点持续通信能力较好,G1静态网络结构更容易通过自身构建失效节点,实现静态网络重构。同时从图中可以看出,两种静态网络结构的进化代数均小于45代,在45代以前就完成空间高效搜索网络静态结构韧性度参数,得到最优的韧性度参数,说明本文方法空间高效搜索效率较好。

【参考文献】：
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本文编号：2976894