基于复杂网络的Internet级联故障行为研究
发布时间:2020-12-06 01:11
现代社会非常依赖于Internet这一典型复杂系统的功能。然而,在Internet中,频频发生的级联性灾难和故障,严重威胁到了它安全运行,对人类社会造成了巨额经济损失和极其不利的影响。因此,由级联故障行为导致的Internet安全性问题引起了国内外许多学者的关注。在吸收现有研究成果的基础上,本论文主要从复杂网络角度出发,紧紧围绕流的动力学过程,对真实Internet中由攻击引发的级联故障进行深入分析与理论建模,重点剖析网络的多尺度拓扑与负载分配对级联故障行为的影响,为设计和优化Internet提供参考。论文的主要研究成果如下:1.基于真实的Internet,采用节点度的幂函数来表示节点初始负载,并应用负载局域择优重新分配原则构建了局域负载下带有可调负载参数的级联故障模型。研究了两种攻击策略下Internet的级联故障行为。仿真结果表明,存在一个负载参数的关键阈值,即当负载参数大于这个阈值时,攻击大度的节点比攻击小度的节点更易导致大规模级联故障;当负载参数小于这个阈值时,攻击小度的节点反而更易导致网络的全局崩溃。该阈值不同于以往用传统理论复杂网络模型模拟真实网络下的结果。2.通过构建不同...
【文章来源】:南华大学湖南省
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
小世界网络模型的生成小世界网络的主要性质如图2.3所示
13类系数和较小的平均最短路径。由于WS小世界网络模型生成算法中的随机化重连有可能对网络的连通性造成破坏。因此,Newman和Watts提出了一个改进的模型[28],称为NW小世界网络模图2.3小世界网络的几何特性型。该模型是通过用“随机化加边”取代WS模型构造中的“随机化重连”而得到的。下面介绍小世界网络模型的一些统计特性:(1)聚类系数WS小世界网络的聚类系数为[29]33(2)()(1)4(1)KcppK………………………(2.19)(2)平均最短路径关于WS小世界网络模型的平均最短路径L,人们利用重正化群方法得到如下公式[28]:2()(2)NLpfNKpK…………………………(2.20)其中f(u)满足:,1()=(ln),1ufuuuu常数…………………………(2.21)Newman等人基于平均场方法[30]给出了f(x)的近似表达式:21()arctan222xfxhxxx…………………(2.22)
28图4.1(a)说明了构造属性Pd的过程,即dK系列的零模型网络。d=0,4,对应于dK系列的不同阶数[56]。这里使用对应子图的总数来表示P的所有值。也就是说,P(2,2)1意味着网络中两个度为2的节点之间有一条边。图4.1(b)中的0K零模型网络是最简单、最随机的网络,它只保留了原始网络的节点数和平均度。1K零模型网络保持了原始网络的度分布,但它已经随机重新连接了如图4.1(c)所示的边关系。2K零模型网络与图4.1(d)中的原始网络具有相同的联合度分布,这意味着它们的匹配系数相同。3K零模型网络的重连过程如图4.1(e)所示。3K零模型网络和原始网络的聚类系数相同。因此,随着零模型阶数的增加(即生成零模型约束条件的增加),零模型网络在理论上逐渐接近于原始网络。图4.1dK系列零模型生成过程(a)Pd的计算过程,d=0,4,(b)0K零模型网络(c)1K零模型网络(d)2K零模型网络(e)3K零模型网络(2)具有可调参数的零模型网络尽管上述四种不同阶次的零模型对于理解原始网络的行为是有用的,但是却无法捕捉和有效地控制原始网络的行为。因此,还考虑了一种目标边交换的方法[57],它可以创建具有可调微观特性(如匹配性、聚类性)和中观特性(如富人俱乐部、社区结构)的零模型。这里称为具有可调性质的零模型。为了观察匹配系数r对网络级联鲁棒性的影响,分别考虑增加匹配系数的强同配零模型和减少匹配系数的强异配零模型[32,58]。这两种零模型网络的构造如下,
本文编号:2900434
【文章来源】:南华大学湖南省
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
小世界网络模型的生成小世界网络的主要性质如图2.3所示
13类系数和较小的平均最短路径。由于WS小世界网络模型生成算法中的随机化重连有可能对网络的连通性造成破坏。因此,Newman和Watts提出了一个改进的模型[28],称为NW小世界网络模图2.3小世界网络的几何特性型。该模型是通过用“随机化加边”取代WS模型构造中的“随机化重连”而得到的。下面介绍小世界网络模型的一些统计特性:(1)聚类系数WS小世界网络的聚类系数为[29]33(2)()(1)4(1)KcppK………………………(2.19)(2)平均最短路径关于WS小世界网络模型的平均最短路径L,人们利用重正化群方法得到如下公式[28]:2()(2)NLpfNKpK…………………………(2.20)其中f(u)满足:,1()=(ln),1ufuuuu常数…………………………(2.21)Newman等人基于平均场方法[30]给出了f(x)的近似表达式:21()arctan222xfxhxxx…………………(2.22)
28图4.1(a)说明了构造属性Pd的过程,即dK系列的零模型网络。d=0,4,对应于dK系列的不同阶数[56]。这里使用对应子图的总数来表示P的所有值。也就是说,P(2,2)1意味着网络中两个度为2的节点之间有一条边。图4.1(b)中的0K零模型网络是最简单、最随机的网络,它只保留了原始网络的节点数和平均度。1K零模型网络保持了原始网络的度分布,但它已经随机重新连接了如图4.1(c)所示的边关系。2K零模型网络与图4.1(d)中的原始网络具有相同的联合度分布,这意味着它们的匹配系数相同。3K零模型网络的重连过程如图4.1(e)所示。3K零模型网络和原始网络的聚类系数相同。因此,随着零模型阶数的增加(即生成零模型约束条件的增加),零模型网络在理论上逐渐接近于原始网络。图4.1dK系列零模型生成过程(a)Pd的计算过程,d=0,4,(b)0K零模型网络(c)1K零模型网络(d)2K零模型网络(e)3K零模型网络(2)具有可调参数的零模型网络尽管上述四种不同阶次的零模型对于理解原始网络的行为是有用的,但是却无法捕捉和有效地控制原始网络的行为。因此,还考虑了一种目标边交换的方法[57],它可以创建具有可调微观特性(如匹配性、聚类性)和中观特性(如富人俱乐部、社区结构)的零模型。这里称为具有可调性质的零模型。为了观察匹配系数r对网络级联鲁棒性的影响,分别考虑增加匹配系数的强同配零模型和减少匹配系数的强异配零模型[32,58]。这两种零模型网络的构造如下,
本文编号:2900434
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