基于廣義mesh魯棒生長的網(wǎng)絡(luò)魯棒性研究.pdf

1、移動互聯(lián)網(wǎng)時代的來臨，使得我們對互聯(lián)網(wǎng)的依賴正在與日俱增。在人類和互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系越來越密不可分的同時，人們對互聯(lián)網(wǎng)的安全意識也必須有所提升，因此建構(gòu)魯棒性更強的網(wǎng)絡(luò)就顯得尤為重要。本文在此應(yīng)用背景下做了進一步的深入研究。
　　對網(wǎng)絡(luò)的研究離不開用圖論工具建模，現(xiàn)存的網(wǎng)絡(luò)模型有復雜網(wǎng)絡(luò)模型和規(guī)則網(wǎng)絡(luò)模型。本文基于mesh網(wǎng)絡(luò)（規(guī)則網(wǎng)絡(luò)）這一模型，將mesh網(wǎng)絡(luò)的概念推廣至廣義mesh（GM）網(wǎng)絡(luò)，在此概念基礎(chǔ)上提出了一個GM網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

2、場景，GM的魯棒生長。即通過一次只添加一個節(jié)點的方式向當前的GM網(wǎng)絡(luò)中添加節(jié)點，從而生成一個更大的GM，在此過程中同時要保證每一個狀態(tài)下的 GM網(wǎng)絡(luò)均為魯棒性能最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)。魯棒性指標是用來確保網(wǎng)絡(luò)魯棒性的重要工具。本文在 GM網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景下也提出了一種新的工具——啟發(fā)式算法Proximity-Growth來衡量網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。
　　本文的主要內(nèi)容如下：
　?、購恼n題的研究背景和意義入手，分析了該課題目前的研究現(xiàn)狀。并有針對性

3、的研究了目前研究該課題需要的工具及常用的網(wǎng)絡(luò)模型和魯棒性指標。
　?、趯V義mesh魯棒生長的問題進行了詳細的解釋說明，然后基于這一問題提出的Proximity-Growth算法的相關(guān)理論及算法設(shè)計都給出了相應(yīng)的分析，并簡單分析了該啟發(fā)式算法的性能。最后對該算法可以擴充的方式給出了兩個樣例。
　?、塾肞roximity-Growth算法解決GM的魯棒生長問題，得出一個最優(yōu)解序列（魯棒性最好）。然后換用另外四種網(wǎng)絡(luò)魯棒性指標（

4、代數(shù)連通度，有效阻抗，平均邊介數(shù)，效率）分別得出了四種相應(yīng)的解序列。
　?、軐Ρ确治鑫宸N不同的解序列，發(fā)現(xiàn)本文提出的啟發(fā)式算法Proximity-Growth能夠較好地刻畫網(wǎng)絡(luò)魯棒性，而且在計算效率上略勝一籌。
　?、輰Ρ确治鏊姆N傳統(tǒng)的魯棒性指標發(fā)現(xiàn)，計算代數(shù)連通度得到的最優(yōu)解很快就偏離了啟發(fā)式算法的解序列，而且明顯得到的網(wǎng)絡(luò)魯棒性不是最優(yōu)的，說明代數(shù)連通度能夠較好地刻畫網(wǎng)絡(luò)魯棒性是值得懷疑的；計算有效阻抗和平均邊介數(shù)均得出