對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合理有效的感知分類,有利于改善網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的可靠性,增強(qiáng)對(duì)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的保護(hù)�，F(xiàn)有方法大多采取單一指標(biāo)評(píng)估節(jié)點(diǎn),在網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生波動(dòng)時(shí)易出現(xiàn)全局或者局部影響,導(dǎo)致感知性能存在局限,為此提出了加權(quán)融合感知分類方法。方法首先在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)無(wú)向圖模型基礎(chǔ)上,針對(duì)單一評(píng)價(jià)指標(biāo)可能出現(xiàn)的弊端,分析了節(jié)點(diǎn)度、抗破壞能力,以及介數(shù)三種指標(biāo),并改進(jìn)了連通度算法;然后將節(jié)點(diǎn)指標(biāo)采取層次標(biāo)記,利用初始判斷矩陣計(jì)算出加權(quán),并構(gòu)造節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)矩陣;最后根據(jù)緊密度公式計(jì)算所有節(jié)點(diǎn)的近似度,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)節(jié)點(diǎn)的感知分類。通過(guò)仿真證明加權(quán)融合感知分類方法能夠有效提高復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的感知準(zhǔn)確性與高效性,具有良好的魯棒性。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2020,37(08)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

根據(jù)該網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)節(jié)點(diǎn)采取加權(quán)融合感知仿真,得出節(jié)點(diǎn)重要度的感知結(jié)果,并引入文獻(xiàn)[9]與文獻(xiàn)[10]中的方法進(jìn)行性能比較,如圖2所示。從感知的重要度結(jié)果可以看出,各種方法對(duì)于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要程度的判斷基本相似,但是本文方法的節(jié)點(diǎn)感知更加平緩,表明多指標(biāo)融合后分辨率更加細(xì)膩。另外在個(gè)別節(jié)點(diǎn)的判斷上,文獻(xiàn)方法由于只考慮單一指標(biāo),沒(méi)有考慮到對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)其它方面對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響,從而出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)感知結(jié)果不合理。為了進(jìn)一步驗(yàn)證加權(quán)融合感知方法的性能,增加網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膹?fù)雜性,將節(jié)點(diǎn)數(shù)量提升至1000,仿真過(guò)程中,通過(guò)逐漸取消節(jié)點(diǎn)的方式模擬網(wǎng)絡(luò)攻擊效果,令節(jié)點(diǎn)失效,失效節(jié)點(diǎn)的選取為感知重要度的前10%。從而分別得到連通性和網(wǎng)絡(luò)效率者與失效節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系。

圖3所示為逐漸增加失效節(jié)點(diǎn)數(shù)量時(shí),網(wǎng)絡(luò)連通性的仿真結(jié)果。根據(jù)結(jié)果對(duì)比可知,在失效節(jié)點(diǎn)增加的過(guò)程中,連通分支上的節(jié)點(diǎn)會(huì)隨之變少。其中,加權(quán)融合感知對(duì)應(yīng)的變化速度最快,在失效節(jié)點(diǎn)增加至5%左右的時(shí)候,分支上的節(jié)點(diǎn)已經(jīng)無(wú)法支撐網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行,進(jìn)而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)達(dá)到崩潰狀態(tài)。由于重要節(jié)點(diǎn)的變化會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的魯棒特性產(chǎn)生嚴(yán)重?cái)_動(dòng),因此,根據(jù)失效重要節(jié)點(diǎn)的增加導(dǎo)致分支節(jié)點(diǎn)的急劇減少,表明加權(quán)融合方法感知到的節(jié)點(diǎn)關(guān)鍵程度更加準(zhǔn)確,同時(shí)也說(shuō)明該方法能夠很好應(yīng)對(duì)大量節(jié)點(diǎn)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。圖4所示為逐漸增加失效節(jié)點(diǎn)數(shù)量時(shí),網(wǎng)絡(luò)效率的仿真結(jié)果。根據(jù)結(jié)果對(duì)比可知,在失效節(jié)點(diǎn)增加的過(guò)程中,網(wǎng)絡(luò)效率會(huì)隨之降低,且會(huì)出現(xiàn)階段性驟降現(xiàn)象。其中,加權(quán)融合感知方法的降低速度最快,當(dāng)失效節(jié)點(diǎn)達(dá)到5%時(shí),網(wǎng)絡(luò)效率基本處于穩(wěn)定狀態(tài)。該結(jié)果也表明了加權(quán)融合感知方法具有更為準(zhǔn)確的節(jié)點(diǎn)感知分類性能,對(duì)于節(jié)點(diǎn)重要程度的感知更加有效。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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