复杂网络拓扑幂律与鲁棒耦合规律研究

发布时间：2017-07-31 22:19

  本文关键词：复杂网络拓扑幂律与鲁棒耦合规律研究

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【摘要】：随着复杂网络研究的兴起,复杂网络的安全性和可靠性已经成为人们日益关心的一个重要问题。特别是在互联网的广泛应用下,如何提供一个安全可靠的网络,是国家和社会共同关注的问题。研究表明“鲁棒且脆弱”是复杂网络的重要特征,其原因就是网络节点的度值分布不均匀具有幂律特性导致。研究复杂网络的内部拓扑结构特征是提高网络安全可靠性的基础,这对抑制复杂网络的相继故障传播,提高网络鲁棒性具有重要意义。从复杂网络的内部拓扑特征幂律特性研究着手,对网络的弹性及鲁棒性进行分析,减少故障传播,得出幂律与鲁棒耦合之间的关系是本文的研究重点。本文主要做了以下几个方面的工作:1.详细分析了幂律分布的几种形式并对BA无标度网络、改进的BA网络和Internet进行幂律特性仿真。通过分析degree-rank幂律分布、frequency-degree幂律分布以及CCDF(d)-degree幂律分布,比较了Internet、BA无标度网络、随机网络和小世界网络的度分布图,验证了Internet和BA无标度网络具有幂律特性而随机网络和小世界网络的度分布不符合幂律特征。运用MATLAB仿真分析了BA网络、改进的BA网络及Internet拓扑的幂律指数,拟合得出BA网络的幂指数为3.0,改进的BA网络幂指数约为3.23,路由级Internet幂指数约为2.14。2.对复杂网络的弹性鲁棒进行研究。引入复杂网络的弹性概念,指出复杂网络的弹性是网络遭受攻击后能迅速恢复到正常运行状态的能力。针对网络在遭到攻击时的动力学特性,提出网络弹性的数学模型,加强网络的弹性、减少故障传播。利用网络冗余的设置增强网络弹性,使网络在受到攻击时,加大节点承受负载能力。提出基于态势感知的网络弹性增强模型,感知当前的环境中存在的威胁与影响,预测网络环境中潜在的故障,增强网络的弹性。3.分析比较BA网络、改进型BA网络和Internet在遭遇攻击时的鲁棒性,进行攻击仿真。实验表明:针对BA网络、改进的BA网络和Internet进行随机攻击时,三者都具有良好的鲁棒性,而对于蓄意攻击三种网络都比较脆弱,但是相较而言,在蓄意攻击下Internet最脆弱,BA网络次之,改进的BA网络相对最健壮。在高负载的情况下三种网络都表现的更脆弱、更易被摧毁,而在高冗余的情况下,三种网络的鲁棒性都得到提高。实验数据表明,无论在随机攻击还是确定攻击过程中改进型的BA网络都表现最强壮,Internet最脆弱。因此可以得出一个一般性的规律,具有幂律特征的网络,其幂指数越大鲁棒性越强。
【关键词】：复杂网络 幂律特性 网络弹性 鲁棒性
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-13
• 第1章 绪论13-20
• 1.1 复杂网络的研究背景13-15
• 1.2 复杂网络的研究现状及意义15-19
• 1.2.1 复杂网络鲁棒性及相继故障的研究现状15-18
• 1.2.2 Internet研究现状18-19
• 1.3 本文主要研究内容及组织安排19-20
• 第2章 复杂网络拓扑模型及特征分析20-33
• 2.1 复杂网络的统计特性20-24
• 2.1.1 平均路径长度20-21
• 2.1.2 聚类系数21-22
• 2.1.3 节点度及其分布特征22-24
• 2.2 复杂网络拓扑基本模型24-30
• 2.2.1 规则网络24-25
• 2.2.2 随机网络25-26
• 2.2.3 小世界网络26-28
• 2.2.4 无标度网络模型28-30
• 2.3 Internet网络模型30-32
• 2.3.1 Internet的拓扑建模30
• 2.3.2 幂律特性30-31
• 2.3.3 富人俱乐部特性31
• 2.3.4 介数31-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第3章 幂律分析33-44
• 3.1 幂律分布形式33-38
• 3.1.1 frequency-degree幂律分布34-35
• 3.1.2 degree-rank幂律分布35-36
• 3.1.3 CCDF(d)-degree幂律分布36-38
• 3.2 BA网络的幂律分析38-40
• 3.2.1 连续性方法求BA模型的度分布38-39
• 3.2.2 BA网络幂律仿真39-40
• 3.3 改进的BA网络及幂律分析40-41
• 3.4 互联网幂律分析41-42
• 3.5 本章小结42-44
• 第4章 复杂网络的弹性鲁棒分析44-54
• 4.1 弹性的定义44-46
• 4.1.1 不同领域对弹性的定义44-45
• 4.1.2 复杂网络弹性的定义45-46
• 4.2 复杂网络弹性鲁棒的研究46-48
• 4.2.1 弹性网络的特征46-47
• 4.2.2 复杂网络弹性与柔性和鲁棒性的区别47-48
• 4.3 复杂网络弹性的研究模型48-50
• 4.4 增强网络弹性的设计50-53
• 4.4.1 基于增加冗余的网络弹性增强模型50-51
• 4.4.2 基于态势感知的网络弹性增强模型51-53
• 4.5 本章小结53-54
• 第5章 复杂网络相继故障的鲁棒耦合规律分析54-68
• 5.1 复杂网络的鲁棒性54-55
• 5.1.1 网络鲁棒性的定义54-55
• 5.1.2 衡量网络鲁棒性指标55
• 5.2 相继故障55-57
• 5.2.1 实验参数介绍56
• 5.2.2 负荷-容量模型56-57
• 5.3 不同攻击类型对复杂网络鲁棒性的影响57-59
• 5.4 网络负载对网络鲁棒性的影响分析59-63
• 5.4.1 随机性攻击60-61
• 5.4.2 确定性攻击61-63
• 5.5 网络冗余对网络鲁棒性的影响分析63-67
• 5.5.1 随机性攻击63-65
• 5.5.2 确定性攻击65-67
• 5.6 本章小结67-68
• 结论68-71
• 参考文献71-75
• 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果75-76
• 致谢76-77

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 彭俊;李智;孙雨;;一种改进的无标度网络演化模型[J];航天制造技术;2008年01期

2 周涛,柏文洁,汪秉宏,刘之景,严钢;复杂网络研究概述[J];物理;2005年01期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 王茹;复杂网络Opinion动力学研究[D];华中师范大学;2009年

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本文编号：601374