复杂网络鲁棒性增强策略研究综述
发布时间：2021-01-23 20:20
复杂网络鲁棒性增强是近年来网络科学领域的热点,探讨鲁棒性增强策略对于网络结构设计与功能改进有着重要的科学意义和理论价值。在广泛整理与系统分析国内外文献的基础上,从事前防御、事中恢复与事后优化3个方面,全面梳理了当前复杂网络鲁棒性增强研究的关注重点与主要思想,对比分析了不同策略的优缺点与适用性,最后总结展望了该领域未来的研究方向。
【文章来源】：复杂系统与复杂性科学. 2020,17(03)
【文章页数】：27 页
【部分图文】：
SRS恢复算法流程[55]
单层网络是复杂网络研究早期关注对象，研究人员相继提出了ER随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络等模型。不同的结构特征导致网络具有不同的动力学机制与演化行为，对网络恢复也提出了不同要求。Chi等人[47]于2006年提出了复杂网络遭到破坏后的修复研究问题，并针对故意攻击条件提出了一种增强网络鲁棒性的修复策略。Hu等[48]分别提出了复杂网络平均修复、重点修复和优先修复策略，并分析了这些策略在不同攻击样式下的恢复效率。文献[49]针对无标度网络结构特点，提出了一种基于连边两端节点重要度相关的连边偏好修复策略。仿真分析了该修复策略在BA无标度网络随机失效、故意攻击和不完全信息攻击情况下的适用情况，为网络系统鲁棒性增强提供了借鉴。文献[50]考虑了网络恢复中节点的异质属性，提出了一种网络恢复策略。文献[51]考虑了网络的时滞和重复失效特性，在分析节点状态变化过程的基础上提出了一种概率恢复策略（图1）。李钊等[52]考虑节点恢复这一实际特性，提出了带有应急恢复机制的网络级联失效模型，对网络效率和节点故障率进行分析，发现网络效率与节点度的异化分布程度与节点故障率有关。考虑现实中恢复后仍然可能再次失效并且其失效概率会有所降低的实际情况，唐亮等[53]设计了节点随故障次数增多而故障概率逐渐降低的故障函数，提出了概率恢复（随机恢复和初始度相关恢复）和阶段恢复策略机制，研究级联失效过程中不同机制下参数变化对网络鲁棒性的影响。除考虑网络静态结构和节点可修复性外，部分文献还考虑网络演化特性。文献[54]针对随网络演化的持续性攻击并且节点不可修复的情况，提出了一种加入限制参数的连边补偿修复方法。通过仿真实验验证了这种修复策略能够在不改变网络无标度结构特性的基础上，保证网络在演化过程中始终有85%以上的节点保持鲁棒连通性。Fu等[55]构建了一种动态恢复模型，该模型考虑到被修复的节点更容易受到超载而处于不稳定状态，从而导致周围节点失效的实际，认为被恢复节点恢复自身的同时还能减少对相邻故障节点的影响，从而更有效地恢复网络功能。
针对相依网络级联失效结束后所处的完全失效和部分失效两种状态，文献[59]构建了完全失效恢复模型（RMCFS,Recovery model in complete failure situations）和部分失效恢复模型（RMPFS,Recovery model in partial failure situations），如图2所示。图2中，红色节点和绿色节点分别表示网络A和网络B。图2a为完全失效恢复模型RMCFS。其中，选择网络A或网络B中的节点及其耦合节点以一定比例pr恢复正常，同时，耦合节点间的相依链路也恢复正常。恢复节点中处于GCA和GCB中的节点确定恢复，非GCA和GCB中的节点再次失效，迭代该过程直至网络进入稳定状态（两个网络各存活2个节点）为一次恢复过程。图2b为部分失效恢复模型RMCPS。其中，恢复前网络级联失效结束且仍存在部分正常节点，作者在失效节点中选择部分节点实施恢复处理。如网络A中红色节点1、2和3被恢复，同时网络B中1、2和3亦恢复。然而，由于网络B中节点1和2不属于极大连通子图GCB，故这两个节点随即二次失效。同时，这两个节点相耦合的网络A中的节点1和2亦失效，最终网络达到稳定状态（两个网络各存活4个节点）。此外，作者给出了随机选择策略RS、基于单层网络节点度的选择策略SD和基于多层网络节点度的选择策略共3种恢复策略。仿真分析结果表明，双层耦合网络恢复效果与节点相关性紧密相关，而且不同的节点选择策略对鲁棒性的增强效果影响显著。然而，无论是RMCFS模型还是RMCPS模型，恢复过程均始于网络级联失效结束后的稳定状态，也就是说网络恢复和级联失效分别处于两个独立阶段，是一种被动应对失效的恢复措施，而且在恢复过程中出现被恢复节点二次失效的情况，不但浪费恢复资源而且影响恢复效率。
【参考文献】：
期刊论文
[1]多层网络级联失效的预防和恢复策略概述[J]. 蒋文君,刘润然,范天龙,刘霜霜,吕琳媛. 物理学报. 2020(08)
[2]基于链路重构策略的网络抗毁性优化研究[J]. 史文博,刘东,杨博文. 计算机技术与发展. 2020(05)
[3]基于PCNC的航路网络拓扑结构鲁棒性优化[J]. 王世锦,苏思雨,李海云,王艳军. 南京航空航天大学学报. 2019(06)
[4]韧性背景下的配网故障恢复研究综述及展望[J]. 许寅,和敬涵,王颖,李佳旭,李长城. 电工技术学报. 2019(16)
[5]网络科学中相对重要节点挖掘方法综述[J]. 朱军芳,陈端兵,周涛,张千明,罗咏劼. 电子科技大学学报. 2019(04)
[6]基于作战系统复杂网络抗毁性优化研究[J]. 邓青,薛青,陈琳,于屏岗. 计算机仿真. 2019(06)
[7]委内瑞拉大规模停电事件的初步分析与思考启示[J]. ANTIY Institute;CSGITSEC;. 信息安全与通信保密. 2019(05)
[8]提高相依网络鲁棒性的加边策略研究[J]. 陈世明,戴亚明,程运洪. 电子科技大学学报. 2019(01)
[9]Selecting pinning nodes to control complex networked systems[J]. CHENG ZunShui,XIN YouMing,CAO JinDe,YU XingHuo,LU GuoPing. Science China（Technological Sciences）. 2018(10)
[10]Recovery of coupled networks after cascading failures[J]. GAO Jiazi,YIN Yongfeng,FIONDELLA Lance,LIU Lijun. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2018(03)
博士论文
[1]复杂网络信息容量优化策略研究[D]. 马金龙.哈尔滨工业大学 2016
[2]基于复杂网络的Internet脆弱性研究[D]. 郭迟.武汉大学 2010
硕士论文
[1]相依网络的鲁棒性优化研究[D]. 程运洪.华东交通大学 2018
[2]基于多目标进化算法优化网络鲁棒性的研究[D]. 李政.西安电子科技大学 2018
[3]相依局域网络的结构脆弱性分析及网络可控性优化研究[D]. 武雅芳.天津理工大学 2018
[4]基于进化算法的复杂网络鲁棒性优化与分析[D]. 唐向龙.西安电子科技大学 2017
[5]复杂网络的重要链接识别方法研究[D]. 李烨斌.山西大学 2017
[6]基于复杂网络的信息流传输优化研究[D]. 陈留情.北京邮电大学 2016
本文编号：2995862
【文章来源】：复杂系统与复杂性科学. 2020,17(03)
【文章页数】：27 页
【部分图文】：
SRS恢复算法流程[55]
单层网络是复杂网络研究早期关注对象，研究人员相继提出了ER随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络等模型。不同的结构特征导致网络具有不同的动力学机制与演化行为，对网络恢复也提出了不同要求。Chi等人[47]于2006年提出了复杂网络遭到破坏后的修复研究问题，并针对故意攻击条件提出了一种增强网络鲁棒性的修复策略。Hu等[48]分别提出了复杂网络平均修复、重点修复和优先修复策略，并分析了这些策略在不同攻击样式下的恢复效率。文献[49]针对无标度网络结构特点，提出了一种基于连边两端节点重要度相关的连边偏好修复策略。仿真分析了该修复策略在BA无标度网络随机失效、故意攻击和不完全信息攻击情况下的适用情况，为网络系统鲁棒性增强提供了借鉴。文献[50]考虑了网络恢复中节点的异质属性，提出了一种网络恢复策略。文献[51]考虑了网络的时滞和重复失效特性，在分析节点状态变化过程的基础上提出了一种概率恢复策略（图1）。李钊等[52]考虑节点恢复这一实际特性，提出了带有应急恢复机制的网络级联失效模型，对网络效率和节点故障率进行分析，发现网络效率与节点度的异化分布程度与节点故障率有关。考虑现实中恢复后仍然可能再次失效并且其失效概率会有所降低的实际情况，唐亮等[53]设计了节点随故障次数增多而故障概率逐渐降低的故障函数，提出了概率恢复（随机恢复和初始度相关恢复）和阶段恢复策略机制，研究级联失效过程中不同机制下参数变化对网络鲁棒性的影响。除考虑网络静态结构和节点可修复性外，部分文献还考虑网络演化特性。文献[54]针对随网络演化的持续性攻击并且节点不可修复的情况，提出了一种加入限制参数的连边补偿修复方法。通过仿真实验验证了这种修复策略能够在不改变网络无标度结构特性的基础上，保证网络在演化过程中始终有85%以上的节点保持鲁棒连通性。Fu等[55]构建了一种动态恢复模型，该模型考虑到被修复的节点更容易受到超载而处于不稳定状态，从而导致周围节点失效的实际，认为被恢复节点恢复自身的同时还能减少对相邻故障节点的影响，从而更有效地恢复网络功能。
针对相依网络级联失效结束后所处的完全失效和部分失效两种状态，文献[59]构建了完全失效恢复模型（RMCFS,Recovery model in complete failure situations）和部分失效恢复模型（RMPFS,Recovery model in partial failure situations），如图2所示。图2中，红色节点和绿色节点分别表示网络A和网络B。图2a为完全失效恢复模型RMCFS。其中，选择网络A或网络B中的节点及其耦合节点以一定比例pr恢复正常，同时，耦合节点间的相依链路也恢复正常。恢复节点中处于GCA和GCB中的节点确定恢复，非GCA和GCB中的节点再次失效，迭代该过程直至网络进入稳定状态（两个网络各存活2个节点）为一次恢复过程。图2b为部分失效恢复模型RMCPS。其中，恢复前网络级联失效结束且仍存在部分正常节点，作者在失效节点中选择部分节点实施恢复处理。如网络A中红色节点1、2和3被恢复，同时网络B中1、2和3亦恢复。然而，由于网络B中节点1和2不属于极大连通子图GCB，故这两个节点随即二次失效。同时，这两个节点相耦合的网络A中的节点1和2亦失效，最终网络达到稳定状态（两个网络各存活4个节点）。此外，作者给出了随机选择策略RS、基于单层网络节点度的选择策略SD和基于多层网络节点度的选择策略共3种恢复策略。仿真分析结果表明，双层耦合网络恢复效果与节点相关性紧密相关，而且不同的节点选择策略对鲁棒性的增强效果影响显著。然而，无论是RMCFS模型还是RMCPS模型，恢复过程均始于网络级联失效结束后的稳定状态，也就是说网络恢复和级联失效分别处于两个独立阶段，是一种被动应对失效的恢复措施，而且在恢复过程中出现被恢复节点二次失效的情况，不但浪费恢复资源而且影响恢复效率。
【参考文献】：
期刊论文
[1]多层网络级联失效的预防和恢复策略概述[J]. 蒋文君,刘润然,范天龙,刘霜霜,吕琳媛. 物理学报. 2020(08)
[2]基于链路重构策略的网络抗毁性优化研究[J]. 史文博,刘东,杨博文. 计算机技术与发展. 2020(05)
[3]基于PCNC的航路网络拓扑结构鲁棒性优化[J]. 王世锦,苏思雨,李海云,王艳军. 南京航空航天大学学报. 2019(06)
[4]韧性背景下的配网故障恢复研究综述及展望[J]. 许寅,和敬涵,王颖,李佳旭,李长城. 电工技术学报. 2019(16)
[5]网络科学中相对重要节点挖掘方法综述[J]. 朱军芳,陈端兵,周涛,张千明,罗咏劼. 电子科技大学学报. 2019(04)
[6]基于作战系统复杂网络抗毁性优化研究[J]. 邓青,薛青,陈琳,于屏岗. 计算机仿真. 2019(06)
[7]委内瑞拉大规模停电事件的初步分析与思考启示[J]. ANTIY Institute;CSGITSEC;. 信息安全与通信保密. 2019(05)
[8]提高相依网络鲁棒性的加边策略研究[J]. 陈世明,戴亚明,程运洪. 电子科技大学学报. 2019(01)
[9]Selecting pinning nodes to control complex networked systems[J]. CHENG ZunShui,XIN YouMing,CAO JinDe,YU XingHuo,LU GuoPing. Science China（Technological Sciences）. 2018(10)
[10]Recovery of coupled networks after cascading failures[J]. GAO Jiazi,YIN Yongfeng,FIONDELLA Lance,LIU Lijun. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2018(03)
博士论文
[1]复杂网络信息容量优化策略研究[D]. 马金龙.哈尔滨工业大学 2016
[2]基于复杂网络的Internet脆弱性研究[D]. 郭迟.武汉大学 2010
硕士论文
[1]相依网络的鲁棒性优化研究[D]. 程运洪.华东交通大学 2018
[2]基于多目标进化算法优化网络鲁棒性的研究[D]. 李政.西安电子科技大学 2018
[3]相依局域网络的结构脆弱性分析及网络可控性优化研究[D]. 武雅芳.天津理工大学 2018
[4]基于进化算法的复杂网络鲁棒性优化与分析[D]. 唐向龙.西安电子科技大学 2017
[5]复杂网络的重要链接识别方法研究[D]. 李烨斌.山西大学 2017
[6]基于复杂网络的信息流传输优化研究[D]. 陈留情.北京邮电大学 2016
本文编号：2995862
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