针对现实复杂网络中广泛存在的级联失效问题，提出了一种建模仿真的方法。基于python的networkx库提供的图论开发和复杂网络的建模工具，成功模拟了复杂网络中级联失效的状态。并基于三种不同的应对策略，即等待策略、随机绕道策略、最优绕道策略，结合三种不同类型的理论网络（规则网络、WS小世界网络、BA无标度网络）和两种现实网络模型（北京地铁和区域计算机网络拓扑），对不同网络在不同策略下的状态演变进行了综合分析。仿真结果表明，不同类型的复杂网络的实时拥塞比率与节点的容量系数α和节点内生成包的概率p以及拥塞应对策略密切相关。同时，不同类型的网络在不同的拥塞应对策略之下，发现节点内产包概率p存在一个临界点，当产包概率p越过此临界点后，再增大容量系数对缓解网络的拥塞无法起到明显作用。从通讯网络到计算机互联网，从电网到交通网络，从在线社交网络到社会关系互联网等等，人们生活在网络空间。复杂网络理论是对现实生活中的各种实际网络和系统:为计算机科学、数学、物理等学科提供了一种新的研究方法。我们生活在一个网络化的世界世界是一把双刃剑。一方面，微信、微博等在线社交网络拉近了人们的距离，便利了人们的生活工作、学习和生活。全方位、多层次的交通网络、智能电网等关键基础设施网络也向人们开放生产生活提供了极大的便利，提高了人们的生活质量[4]。另一方面，网络空间的发展也带来了已经提出了各种各样的安全问题。谣言在社交网络上和线下传播，严重影响了国家的政治、经济、社会生活的安全和稳定。计算机网络容易受到拒绝服务攻击，路由器过载会造成大量数据丢数据包，造成大规模的网络传输延迟或崩溃，这些灾难性的事件对网络造成的破坏，对网络功能和结构，都有不利的影响。整个网络或节点的一部分的次要故障。应用复杂网络理论和法，从网络拓扑结构和功能角度对级联故障进行建模，可以很好地对这些灾难性事件和安全题进行预防和控制，提高网络的破坏性。如果我们提前知道网格拓扑结构和统计特性的网络关键植物保护和预防措施,然后它可以很大程度上避免失败[5]。因此,面向网格中的一个接一个抗毁性的网络,复杂网络的级联失效模型,和网络节点排序的影响,挖掘重要的节点,具有十分要的理论和现实意义。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
0  *景先生毕设|www.jxszl.com +Q: ^351916072^ 
引言 2
1 选题背景 2
1.1 问题的提出 2
1.2 国内外研究状况 2
2 研究目标和内容 3
2.1 研究目标 3
2.2 研究内容 3
2.3 研究路线 4
3 复杂网络的级联失效模型 4
3.1 基于等待策略的级联失效模型 5
3.2 基于随机绕道策略的级联失效模型 6
3.3 基于最短路径绕道策略的级联失效模型 8
4 程序实现 9
4.1 硬件配置 9
4.2 软件配置 9
4.3 基础工具实现 9
4.3.1 复杂网络的仿真实现 9
4.3.2 包的仿真实现 10
4.4 模型实现 10
5 仿真实验 11
5.1 理论网络仿真 11
5.1.1 规则网络 11
5.1.2 BA无标度网络 14
5.1.3 WS小世界网络 16
5.1.4 理论网络下拥塞处理策略的横向比较 19
5.2 现实网络仿真 21
5.2.1 北京地铁轨道交通网络 21
5.2.2 计算机局域网络 24
6 结论分析 26
7 总结与展望 28
7.1 总结 28
7.2 展望 28
致谢 29
参考文献 29
复杂网络中的级联失效的建模与仿真
引言
引言
在大规模和复杂的网络中，拥塞和损伤很有可能来自于某些节点的小问题。由于网络中一个节点的失效，负载重分布导致其他节点相继失效。交通网络、电力网络、通信网络、指挥控制网络和供水网络的级联失效现象引起了学者们的关注。然而，在现实中，节点通常具有一定的冗余容量，负载不一定超过其容量，这是节点的过载状态[1]。因此，如何减少级联失效过程中超载节点的数量，减轻节点所承受的负荷，提高节点的抗损伤能力，将成为网络级联研究的重要课题。过程中的一些节点的网络正常运行的设备故障,或突然流增加,任何节点失败可能是网络中的传播和扩散,最终导致严重的后果,抗毁性级联故障在复杂网络的研究中,失败的一个或几个节点或附件将导致其他节点通过节点之间的耦合关系和失败,然后有一个级联效应,最终导致部分节点甚至整个网络崩溃，这种现象称为级联故障，有时也称为“雪崩”图像[2]。对叶栅失效的早期研究可以追溯到对电力、信息网络等复杂网络的叶栅效应的研究。同样，在城市轨道交通网络中也存在类似的现象，网络中节点或区间的运行中断会导致其他节点被交通压力淹没，造成级联拥堵。本文综合考虑各种不同类型的复杂网络，结合研究不同应对策略下网络的状态演化，得到级联破坏状态下相关参数的变化及影响[3]。同时，本文也为网络规划和合理改造提供了良好的参考。
1 选题背景
1.1 问题的提出
1.2 国内外研究状况
级联失效在实际复杂系统中很常见。许多领域的学者正在越发密切的关注复杂网络中的级联失效问题。在此问题之下，许多学者提出很多不同的模型，这些模型的应用方向不一，底层原理也不尽相同，但是可以从逻辑的层面进行统一的概括。网络中某些节点具有一定的负载能力，而其负载的对象可以抽象称之为包。一个节点内的包在整个网络中运动转移，当一个包的转移运动出现了阻塞，进而引起节点的阻塞，并且某一个节点的阻塞引发的网络中其他节点的阻塞，甚至是崩溃的情况，这就成为网络的级联失效。如果节点或边缘接收到超出其容量的新附加负载，即，此时节点或边缘将失效，负载将继续以的方式分布到其他节点或边缘[6]。具有这种特性的级联破坏过程可分为体积负荷模型。其他典型模型包括二元碰撞模型、OPA模型、沙堆模型、耦合图像格网模型等。本文主要介绍了现有研究中应用最广泛的容量负荷模型[7]。
容量负荷模型的研究主要集中在初始负荷的定义、容量定义和负荷再分配策略。Motter和Lai等人认为,网络可以分发到其他节点的负载,目标攻击可以导致某些节点失败由于过载,然后导致网络的全部或部分失败由于超载,这是网络级联失效的负荷模型。有的学者认为节点的容量表示节点的负载能力，并且将负载能力表示为包数目的线性函数。王炳红等人认为节点的程度在一定程度上可以反映节点处理信息的能力，并且认为一定附加负载能力应该与初始的负载能力区分对待。Sun等通过引入收益函数来抵抗人工无标度网络和美国电网的级联故障，构建了匹配模型，Fang等研究了有向网络中的级联故障，提出将故障节点的负载均匀地分配给其他节点[8]。还有学者提出了最近邻分配模型，将节点的负载能力定义为度值的函数，当节点发生拥塞失效时，节点内的包会根据函数计算的结果分配到最近的节点去。最近越来越多的学者表示级联失效的层级问题是一个重要的方向。Buldyrev等构建了相应的一对一双层网络模型，并对其进行级联失效过程分析，考虑到现实生活中的网络不一定是一一对应的，Parshani等人构建了一个更通用的双层网络，层与层之间的耦合模式也改变了[9]。他们发现，在强耦合情况下，叶栅破坏最终呈现一阶相变，而在弱耦合情况下，叶栅破坏呈现二阶相变[10]。他们还提出了一种基于网络间相似性的两层网络构建方法，并得出结论，从整个网络的度分布比较均匀的网络来看，其鲁棒性比度分布极不均匀的网络要更强。他们发现网络的拓扑结构不同导致分布系数的差异会严重的影响网络的鲁棒性，所以网络的分布系数也是一个重要而且值得研究的指标。

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