两层复杂网络上的动态权重路由策略研究
复杂网络的演化动力学及网络上的动力学过程研究
复杂网络演化动力学
复杂网络演化动力学
复杂网络的演化是一个包含多种相互作用和动态过程的系统工程。在网络演 化的过程中,节点和边的动态变化会导致网络结构和功能的改变。典型的网络演 化动力学包括自组织、相变和混沌等现象。
复杂网络演化动力学
自组织是指网络在演化过程中,通过局部相互作用和自适应机制,形成具有 特定结构和功能整体的过程。在复杂网络中,自组织往往导致网络出现层次结构 和模块化等特征。相变则是指网络在演化过程中,由于外部环境变化或内部相互 作用改变,网络结构和功能突然发生剧变的现象。而混沌则是指网络演化过程中 的不可预测性和敏感依赖性。
内容摘要
复杂网络,由许多节点和连接这些节点的边构成,在各种科学领域中都有广 泛的应用。从生物学中的神经网络到社交网络,从互联网到电力网络,复杂网络 的身影无处不在。而在这些网络中,各种动力学过程也在悄然进行。本次演示将 探讨几种复杂网络上的动力学过程的研究进展。
一、传播动力学
一、传播动力学
在复杂网络中,信息的传播是一个重要的动力学过程。从疾病病毒的传播到 谣言的扩散,从知识的学习到观点的形成,信息的传播都是在网络中进行的。研 究这种传播过程,需要对网络的拓扑结构和传播机制有深入的理解。一种常用的 方法是使用传染病模型,如 SIR模型,通过模拟疾病在人群中的传播,来预测和 控制疾病的扩散。
未来研究方向
此外,随着大数据和计算能力的不断提升,未来的研究也可以更加深入地探 讨复杂网络结构和动态演化过程对合作演化和博弈动力学的影响。
结论
结论
复杂网络上的合作演化和博弈动力学研究在理解自然、社会和技术系统中的 合作行为方面具有重要的理论和实践价值。本次演示介绍了该领域的研究现状、 主要方法、实验结果以及未来研究方向。通过深入探讨复杂网络背景下的合作演 化和博弈动力学问题,我们可以更好地理解系统中各要素之间的相互作用和演化 过程,并为解决现实问题提供有益的启示。
双层网、群落、级联事件等复杂网络研究---邹盛荣博士毕业论文资料
双层网、群落、级联事件等研究(申请扬州大学理学博士学位论文)邹盛荣导师:何大韧教授培养单位:扬州大学专业名称:基础数学研究方向:复杂网络的理论与应用2010年11月Research of Bi-layer Network、Community andCascade Event(Applying for the Degree of Doctor of Science)BySheng-Rong ZouUnder the guidance and supervision ofProfessor Da-Ren HeThesis Submitted toYangzhou UniversityYangzhou University, Yangzhou, P. R. China,November, 2010摘要I摘要以还原论方法论为基础的近代物理学取得了极大的成功,并且导致了一系列现代科学技术的产生与发展。
然而,典型的复杂系统,例如生命系统和社会系统,由于存在自组织和自适应的特点,全体不等于部分的简单组合,从根本上不适用于还原论。
如何建立复杂系统的定量科学系统,是整个科学界长期以来的关注热点之一。
近二十年来,复杂系统研究受到了分外的重视。
上世纪末作为复杂系统描述工具出现的复杂网络的研究热潮对此也起了推动作用。
我们课题组也从事了复杂系统和复杂网络的研究。
本论文的前两部分报告我们对复杂网络中的两个热点问题,即关联双层网和群落划分的研究;后两部分分别报告我们对一类复杂系统中的重要现象——雪崩,以及一个重要复杂系统——科研论文发表系统的研究。
典型的复杂系统可以被划分为许多层次和子系统,每个层次和子系统中存在许多种互相作用的基本单元,这些层次和子系统之间又存在复杂的关联。
这使得对系统整体的研究具有很大困难。
人们自然地首先研究一种基本单元及其相互作用,暂时抛开它们与其它基本单元的相互作用。
这就是为什么到目前为止大多数研究的复杂网络都仅包括一种节点及其相互作用。
动态路由算法在互联网中的应用研究
动态路由算法在互联网中的应用研究互联网作为当今世界上最重要的通信网络之一,连接了全球数以亿计的计算机和设备。
为了实现互联网的高效运行和及时响应,动态路由算法被广泛应用。
本文将探讨动态路由算法的基本原理、分类以及在互联网中的具体应用,并讨论其优势和挑战。
一、动态路由算法的基本原理与分类动态路由算法是指根据当前网络拓扑和负载情况自动计算并选择合适的路径传输数据包的算法。
与静态路由算法相比,动态路由算法可以根据网络状况自动更新路由表,适应网络拓扑变化和负载波动。
动态路由算法主要有以下几种分类:1. 距离矢量路由算法:此类算法基于每个节点相对于其他节点的距离来评估最佳路径。
其中,最著名的算法是RIP(Routing Information Protocol)和IGRP(Interior Gateway Routing Protocol)。
2. 链路状态路由算法:此类算法以每个节点感知到的网络链路状态为基础来计算最佳路径。
其中,最著名的算法是OSPF(Open Shortest Path First)。
3. 路径向量路由算法:此类算法通过共享到达目的地的路径上的向量信息来选择最佳路径。
最著名的算法是BGP(Border Gateway Protocol)。
这些算法在不同的场景和网络环境中具有不同的适用性和优势。
例如,距离矢量算法适用于小型网络,链路状态算法适用于大型网络,而路径向量算法适用于网络间的路由选择。
二、动态路由算法在互联网中的应用动态路由算法在互联网中广泛应用于确保数据的高效传输和网络的可靠性。
以下是动态路由算法在互联网中的几个主要应用场景:1. 负载均衡:互联网中的服务器集群经常面临负载不均的问题。
通过动态路由算法,可以根据服务器的负载情况和网络拓扑,智能分配用户请求,以实现负载均衡。
例如,在BGP协议中,可以使用路由属性(如AS路径长度、中继个数等)来选择负载较轻的路径,从而平衡流量负载。
2. 容错和恢复:互联网中的数据包传输经常面临链路故障和网络拥塞等问题。
计算机网络动态路由算法研究
计算机网络动态路由算法研究一、前言计算机网络是人类信息交流的重要基础设施,而动态路由算法是计算机网络中实现网络互联互通的关键。
随着网络规模的不断扩大、网络架构的不断演化以及网络功能的不断提升,动态路由算法的研究和应用成为网络技术发展中的重要方向。
二、动态路由算法的概述动态路由算法是指在计算机网络中,通过动态计算网络拓扑、流量负载等信息,动态调整路由方式,使得网络中的数据包能够以最短、最快的方式传递。
动态路由算法由于具有自适应性、可扩展性、灵活性等优点,已成为当前计算机网络中最为常用的路由方式之一。
三、动态路由算法的分类目前常见的动态路由算法包括以下几种:1. 距离矢量路由算法(Distance Vector Routing Protocol,DVR)DVR算法是一种分布式、基于距离度量的路由算法,其核心思想是通过向相邻节点广播本节点与相邻节点的距离信息,以此计算到达目的地的最短距离。
DVR算法具有简单、易于实现、能够应对链路故障等优点,适用于小型网络。
2. 链路状态路由算法(Link State Routing Protocol,LSR)LSR算法是一种集中式的路由算法,其核心思想是将网络拓扑及链路状态信息收集后,通过计算路径最短的方式确定路由。
LSR算法具有计算复杂度低、快速收敛等优点,适用于中型到大型网络。
3. 路由信息协议(Routing Information Protocol,RIP)RIP是一种基于距离向量的路由协议,其核心思想是通过广播距离向量信息,计算路由。
RIP协议实现简单,但对网络中的数据包容易造成延迟的影响,适用于小型网络。
4. 开放最短路径优先协议(Open Shortest Path First,OSPF)OSPF是一种链路状态路由协议,其核心思想是将网络拓扑信息和链路状态信息收集后,以Dijkstra算法为基础计算最短路径。
OSPF协议具有高效的收敛速度、计算复杂度低等优点,适用于中型到大型网络。
复杂网络的结构分析和研究方法
复杂网络的结构分析和研究方法随着互联网和社交媒体的飞速发展,复杂网络已经成为研究的一个热点话题。
复杂网络的结构分析和研究方法也越来越受到重视。
本文将介绍复杂网络的结构特征、常用的分析方法以及其在不同领域的应用。
一、复杂网络的结构特征复杂网络是由大量节点和边组成的网络,节点和边之间的联系不仅仅是简单的二元关系,还可能包含权重、方向和时序等信息。
复杂网络有以下几个典型的结构特征:1.小世界结构:复杂网络中节点之间的距离很短,一般不超过6个节点。
这种结构类似于“六度分隔”理论,可以用于解释信息传播和社交网络中的熟人链。
2.无标度结构:复杂网络中存在少量的高度连接的节点(称为“超级节点”),这些节点的度数呈现幂律分布,呈现出“富者愈富”的特点。
这种结构特征可以用于解释互联网和社交媒体中一些热门话题的爆发。
3.聚类结构:复杂网络中的节点往往聚集在一起,形成一个个社群或组织,这种结构特征可以用于解释互联网上的各种社交群体。
以上三个结构特征是复杂网络中最为常见的,也是最为基本的结构特征。
但是,实际应用中,复杂网络的结构往往更加复杂,需要采用各种分析方法。
二、复杂网络的分析方法1.节点中心性分析:节点中心性反映了一个节点在网络中的重要程度。
常用的节点中心性指标包括度中心性、介数中心性、接近中心性等。
度中心性是指节点的度数,即与一个节点相邻的边数。
介数中心性是指一个节点在所有节点对之间的最短路径中经过的次数。
接近中心性是指一个节点到其他节点的平均距离。
这些指标可以用来寻找网络中的重要节点,进行节点排序和划分社群等。
2.社区检测算法:社区检测算法是一种将节点划分为不同社群的方法。
其中最著名的算法是Louvain算法,该算法通过最大化每个社群的内部连接和最小化不同社群之间的连接来实现社区划分。
3.网络度分布分析:网络度分布是指在一个网络中,单个节点的度数的分布情况。
度分布可以呈现出不同的形态,如泊松分布、幂律分布等,不同类型的度分布对应了不同的网络结构特征。
多层复杂网络理论研究进展——概念、理论和数据
多层复杂网络理论研究进展 : 概念 、 理论和数据
张 欣
( ) 上海海事大学交通运输学院 , 上海 2 0 1 3 0 6
摘要 : 对多层复杂网络近期发展历程和代表性研究进行了回顾和梳理 。 从概念 、 理论 模型和数据三方面入手 , 阐述了多层复杂网络的科学本质 、 理论瓶颈及现实应用 。 并 指出多层复杂网络是网络科学发展的重 要 发 向 , 未来亟待形成规范且具有普适性的 概念体系和研究范式 ; 理论模型将进一步 体 现 多 层 网 络 依 存 性 和 交 互 性 的 优 势 而 不 是单个网络的简单叠加 ; 现实应用层面将 从 模 型 验 证 更 多 地 向 优 化 现 实 系 统 的 方 向 发展 。 关键词 : 网络科学 ; 多层网络 ; 多维型网络 ; 依存型网络 中图分类号 : N 9 4 文献标识码 : A
, :A A b s a e r . T h e c o n c e t i v e n i n t h i s t r a c t b r i e f r e v i e w a b o u t m u l t i l a e r n e t w o r k s r e s e a r c h i s p p p g y , t h e o r e t i c a l m o d e l a n d d a t a a n a l s i s o f m u l t i l a e r n e t w o r k s a r e i n t r o d u c e d w h i c h h e l u s t o d r a w y y p u e s t i o n s i n t h e f u t u r e . A s o n e r a c t i c a l b o t t l e n e c k a n d o e n i n o i n t s c i e n t i f i c e s s e n c e a s w e l l a s q p p p p , o f v e r i m o r t a n t d i r e c t i o n s i n n e t w o r k s c i e n c ef u t u r e s t u d i e s o f m u l t i l a e r n e t w o r k s s h o u l d f o - y p y , c u s o a r a n t h r e e a s e c t s . F i r s t f o r c o n c e t s s t e m, f o r m a s t a n d a r d i z e d a n d u n i v e r s a l r e s e a r c h - p p p y , d i m. S e c o n d d e v e l o t h e t h e o r e t i c a l m o d e l t o u t i l i z e t h e d e e n d e n c e a n d i n t e r a c t i o n o f m u l t i l a - g p p y , e r n e t w o r k s r a t h e r t h a n s u m o f e x i t i n m o d e l s o f s i n l e n e t w o r k. A t l a s t i n e m i r i c a l r e s e a r c h i t g g p i s n e c e s s a r t o t r a n s i t f r o m v e r i f i n c u r r e n t m o d e l b a s e d o n r e a l d a t a t o i m r o v e r e a l s s t e m v i a y y g p y t h e t h e o r e t i c a l m o d e l . : ; ; ; r e l K e w o r d s n e t w o r k s c i e n c e m u l t i l a e r n e t w o r k s m u l t i a t i o n a l n e t w o r k s i n t e r d e e n d e n t n e t - - y p y w o r k s
基于移动Agent的双层卫星网动态路由算法
基于移动Agent的双层卫星网动态路由算法
张勇;王汝传
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2008(018)009
【摘要】新一代LEO/MEO卫星体系结构成为当今卫星网通信研究的热点.结合移动Agent技术解决卫星网动态路由问题,在LEO/MEO卫星网平台上构建了核心层功能,并较好地处理了受复杂的星际链路切换影响的数据包转发.在OPNET仿真软件下模拟了卫星节点受算法工作的影响,结果表明,卫星处理数据包时延在理想性上处理能力和合理的链路容量条件下是可以接受的,且数据包端到端时延是较小的.【总页数】5页(P26-29,33)
【作者】张勇;王汝传
【作者单位】南京邮电大学,计算机学院,江苏,南京,210003;南京邮电大学,计算机学院,江苏,南京,210003
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于蚁群算法的卫星网动态路由算法 [J], 马海滨;王汝传;饶元
2.基于移动Agent的双层卫星网QoS路由算法 [J], 林萍;王汝传;郑彦;饶元
3.基于流量预测的双层卫星网络动态路由算法 [J], 阎冬;汪路元
4.LEO/MEO双层卫星网的分层动态路由算法 [J], 苑喆;张军;柳重堪
5.一种基于移动Agent卫星网动态路由算法 [J], 饶元;王汝传;郑彦
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复杂网络中的控制与同步问题研究
复杂网络中的控制与同步问题研究随着科技的不断进步,人们之间的联系也越来越紧密,从而形成了各种复杂的网络结构,如社交网络、交通网络、物流网络、生态网络等等。
在这些网络中,人们彼此交流、物品运输、生物种群互动,所涉及到的节点和边都构成了一个庞大的系统。
如何控制和同步这些节点,保证系统正常运行,成为一个重要的研究问题。
复杂网络中的控制问题在复杂网络中,我们需要通过对节点进行控制来实现对整个网络的控制。
理论上,我们可以通过对网络中任何一个节点进行控制,就可以控制整个网络,但是实际情况并非如此。
这是因为,对于一个复杂网络,它通常是非线性的、动态的以及带有噪声的,这将对控制带来一定的挑战。
在复杂网络求解控制问题时,我们需要应用控制论的方法。
其中,网络控制的方法主要可以分为两种:节点控制和边控制。
即,通过调整节点的状态或者边的权重,来实现对网络的控制。
节点控制节点控制策略是指通过改变网络中的某个节点状态来实现对网络的控制。
目前,节点控制的方法通常有以下几种:1.基于最小控制节点这种方法是指通过寻找一个最小的子集,对它们进行控制,从而实现对整个网络的控制。
在这种方法中,我们需要将复杂网络转化为一个有向图,然后将其转化为一个适合进行求解的矩阵形式,最后求出使控制节点总数最小的节点集合。
2.基于马尔可夫链这种方法是指通过构建一个马尔可夫链,来实现对网络的控制。
在这种方法中,我们需要对复杂网络进行建模,即将节点和边表示为一个状态和转移概率。
然后,我们依据控制的目标,来求解状态的概率分布,并得到控制措施。
边控制边控制策略是指通过改变网络中的某些边的权重来实现对网络的控制。
目前,边控制的方法通常有以下几种:1.基于边加权这种方法是指通过对复杂网络的边进行加权,从而实现对其控制。
在这种方法中,我们可以通过改变边的权重,来实现对网络的控制,如增加某些边的权重,减小某些边的权重等等。
2.基于连通度这种方法是指通过调整网络的拓扑结构,来实现对网络的控制。
动态权重策略 优化算法
动态权重策略优化算法1. 简介动态权重策略优化算法是一种用于优化问题的算法,通过调整问题中各个变量的权重,以达到最优解。
该算法可以应用于各种领域,如机器学习、数据挖掘、搜索引擎等。
动态权重策略优化算法的核心思想是根据问题的特点和需求,对不同变量的权重进行动态调整。
通过对不同变量的加权组合,可以在保持问题约束条件下,寻找到最佳解。
2. 算法步骤动态权重策略优化算法包括以下步骤:步骤1:确定目标函数和约束条件首先需要明确问题的目标函数和约束条件。
目标函数是希望最大化或最小化的指标,而约束条件则是限制解空间的条件。
步骤2:确定初始权重在开始优化之前,需要为每个变量分配一个初始权重值。
这些初始权重可以基于经验或者根据问题特点进行设置。
步骤3:计算适应度函数适应度函数用于评估当前解的质量。
它基于目标函数和约束条件计算得出。
适应度函数的值越高,表示当前解越接近最优解。
步骤4:调整权重根据适应度函数的结果,对各个变量的权重进行调整。
较好的解会被赋予更高的权重,而较差的解则会被赋予较低的权重。
步骤5:更新解空间根据新的权重,重新计算解空间中各个变量的取值范围。
这样可以缩小搜索空间,提高搜索效率。
步骤6:迭代优化重复步骤3至步骤5,直到满足终止条件。
终止条件可以是达到一定迭代次数、适应度函数达到一定阈值或者经过一段时间后没有明显改进。
3. 算法优势动态权重策略优化算法具有以下优势:•灵活性:通过动态调整权重,可以根据问题特点和需求进行灵活优化。
•收敛性:通过不断迭代优化,可以逐渐接近最优解。
•高效性:通过缩小搜索空间和加速收敛速度,可以提高算法的效率。
•可扩展性:算法可以应用于各种问题领域,并且可以根据需要进行扩展和改进。
4. 应用场景动态权重策略优化算法可以应用于各种领域,包括但不限于:•机器学习:在模型训练过程中,通过调整特征的权重,可以提高模型的准确性和泛化能力。
•数据挖掘:在挖掘大规模数据集时,通过动态调整变量的权重,可以发现更有意义的规律和关联。
基于流量预测的双层卫星网络动态路由算法
基于流量预测的双层卫星网络动态路由算法阎冬;汪路元【摘要】卫星网络具有覆盖广泛、接入简单等优点,被认为是下一代互联网的重要组成部分.文章提出了一种基于流量预测的双层卫星网络动态路由技术,拓扑采用LEO层和GEO层双层卫星网络结构,能够支持卫星网络新节点的动态加入.针对卫星网络管理员节点在执行网络任务时可能造成高负载导致高丢包率,从而影响网络性能的缺点,提出卫星网络管理员节点调整策略,根据流量预测算法对超过阈值的卫星网络管理员节点进行更换.最后,文章通过仿真试验对算法性能进行了验证,证明此算法在端到端时延和管理员节点丢包率方面具有优势.【期刊名称】《航天器工程》【年(卷),期】2015(024)003【总页数】6页(P69-74)【关键词】双层卫星网络;动态接入;流量预测【作者】阎冬;汪路元【作者单位】北京空间飞行器总体设计部,北京 100094;北京空间飞行器总体设计部,北京 100094【正文语种】中文【中图分类】TP393.04随着全球一体化进程的加快,人们对于网络技术的依赖程度越来越高。
传统网络主要依靠地面的链路和设备传输信息,难以覆盖高山、海洋、沙漠等地形复杂的区域,并且一旦网络链路发生故障,则会造成长时间的网络服务中断,给国家经济和建设造成巨大损失[1]。
卫星网络具有全球覆盖、接入简单、支持多种业务等诸多优点,在气象预测、环境与灾害监测、资源探测等领域得到广泛应用,被认为是下一代互联网的重要组成部分。
由卫星通信技术和组网技术的发展可以看出,卫星网络逐步由单层组网方式发展为多层组网方式。
虽然单层组网方式实现较为简单,但却不够灵活,不便于实现网络管理;多层组网方式虽然实现较单层组网方式复杂,并且组网层数越多实现越复杂,但却能很方便地实现网络管理,能够提供包括实时业务、非实时业务等多种类型的网络服务。
当前我国正在开展的导航网络建设,就是一种多层拓扑结构的网络,也因为它良好的覆盖性、较高的数据传输能力等,被诸多研究者认为是未来空间网络的重要组成部分。
流量工程中一种权重配置动态路由选择算法
流量工程中一种权重配置动态路由选择算法
杜荔;杨琳;李军
【期刊名称】《东北大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2005(026)008
【摘要】提出了一种MPLS(Multiprotocol Label Switching)网络中新的权重配置动态路由选择算法,该算法以跳数、带宽碎片要求及空闲带宽比率为权重,给到达流量合理分配带宽资源.在MPLS网络边缘实现路径选择后,使用MPLS显示路由技术即可摆脱中间结点路由算法的影响,建立起满足各种业务QoS(Quality of Service)需求的LSP(Label Switched Path).仿真实验表明,该算法能够更好地进行流量均衡,减小网络拥塞;通过减小带宽碎片和提高带宽利用率更好地利用网络资源;同时通过改善丢包率等参数来实现一定的QoS保证.
【总页数】3页(P736-738)
【作者】杜荔;杨琳;李军
【作者单位】东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于带宽和跳数的流量工程动态路由选择算法研究 [J], 薛希俊;孙雨耕;刘振肖
2.一种MPLS流量工程动态路由选择算法 [J], 黄镇建;蔡群英
3.一种基于带宽和时延的流量工程动态路由选择算法 [J], 邓亚平;吴慧莲;卢进;罗燕
4.网络流量测量中一种分布式有效测量点选择算法 [J], 蒋红艳;李闻;林亚平;张清华
5.一种新型流量工程动态路由选择算法 [J], 王兵;朱新宁;叶栋;丁炜
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动态路由算法在互联网中的应用探索
动态路由算法在互联网中的应用探索在当今互联网快速发展的时代,网络规模越来越大,数据包的流量也日益增加。
为了实现高效的数据传输和网络管理,动态路由算法被广泛应用于互联网中。
本文将探讨动态路由算法在互联网中的应用,并介绍一些常见的动态路由算法。
动态路由算法是一种根据网络的实际情况而动态调整路由路径的方法。
与静态路由算法相比,动态路由算法能够根据网络中链路的状态和拓扑结构的变化来选择最优的路由路径。
这使得网络能够及时地适应变化的环境,提高了网络的可靠性和性能。
首先,我们将介绍一种常见的动态路由算法——链路状态路由算法(Link State Routing Algorithm)。
链路状态路由算法主要基于网络中每个节点之间链路的状态来做出路由决策。
具体而言,每个节点会将自己与相邻节点的链路状态信息广播给整个网络,然后通过计算最短路径树来选择最优的路由路径。
这种算法能够保证网络中所有节点的路径都是最短的,但由于需要广播链路状态信息,对网络的带宽和资源有一定的开销。
除了链路状态路由算法,还有一种常见的动态路由算法是距离向量路由算法(Distance Vector Routing Algorithm)。
距离向量路由算法主要基于节点之间的距离向量来做出路由决策。
每个节点会维护一个距离向量表,表中记录了到达其他节点的最小距离和下一跳节点。
节点之间通过交换自己的距离向量表来进行信息传递和路由计算。
这种算法相对简单,但在网络有环的情况下可能出现路由环路问题,导致数据包无法正常传输。
在互联网中,动态路由算法的应用非常广泛。
例如,互联网服务提供商(ISPs)使用动态路由算法来管理其网络中的流量。
通过根据链路状态和流量负载选择最优的路由路径,ISP能够更好地分配网络资源,提高网络整体的性能和可靠性。
另外,大型企业网络也可以使用动态路由算法来实现内部网络的动态调整和管理。
除了传统的有线网络,动态路由算法在无线网络中也有着广泛的应用。
复杂动态加权网络的同步与控制研究的开题报告
复杂动态加权网络的同步与控制研究的开题报告一、研究背景随着现代科技的不断发展,越来越多的领域需要应用到网络科学中,比如社交网络、交通网络、电力系统等等。
在这些领域中,网络节点之间的同步现象是非常普遍和重要的研究课题。
同时,网络控制问题也是近年来备受关注的研究领域,尤其是对于复杂加权网络,如何实现同步和控制都是非常复杂的问题。
二、研究意义对于复杂动态加权网络的同步和控制研究,具有重要的理论意义和实际意义。
理论上,该研究可以推动非线性动力学、网络科学、复杂系统控制理论等领域的发展。
实际上,在各种领域中,特别是在实时控制、信息处理和错误容忍系统设计等方面,复杂动态加权网络模型已经广泛应用。
三、研究内容本文将围绕复杂动态加权网络的同步和控制问题展开研究,讨论其相关理论和方法,并提出新的控制策略。
具体来说,本研究包括以下几个方面:1. 构建复杂动态加权网络模型,研究其同步和控制问题。
2. 探究复杂网络中节点之间的关联性质,以及加权网络中权重的影响因素。
3. 提出一种新的节点动态控制方案,实现加权网络的同步。
4. 利用数学模型和模拟模型解决复杂动态加权网络中的控制问题,并验证控制方案的可行性。
四、研究方法本文主要采用数学模型和计算机仿真方法进行研究。
具体来说,将构建各种复杂动态加权网络模型,并利用ODE求解器、MATLAB和Python等数学工具对网络的同步和控制问题进行仿真。
同时,也将研究各种基于节点控制和图控制的算法,比较其优缺点,并探索新的控制策略和算法。
五、论文结构本文结构分为以下几个部分:1. 引言:阐述研究背景、意义、内容和方法。
2. 文献综述:对复杂动态加权网络的同步和控制研究的历史、现状及发展趋势进行回顾和总结。
3. 复杂动态加权网络模型的构建和同步控制问题的分析:介绍研究对象、模型构建以及同步控制问题的分析。
4. 节点动态控制方法:介绍节点动态控制方法和其在网络同步和控制中的应用。
5. 图控制方法:介绍图控制方法和其在复杂网络同步和控制中的应用。
无线网络二层交换路由协议研究与实现
无线网络二层交换路由协议研究与实现刘磊;张运福;陈宏波;王富强;何鹏【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2018(051)003【摘要】为适应无线网络拓扑结构的动态变化和无线信道的不稳定性,针对三层路由的QoS较大受限于网络拓扑结构变化的缺陷与不足,研究并实现了一种无线网络二层交换路由协议算法.算法主要研究按需路由策略,针对无线网络特点介绍了路由表设计原则,进一步给出了路由表以及按需路由报文格式、按需路由流程与二层路由转发流程及其实现,并通过实验对比对协议进行性能分析.实验结果表明,该算法有效降低了动态拓扑的无线网络路由建立时间.%In order to adapt to the dynamic changes of the wireless network topology and the instability of the wireless channel, in view of the defects and shortcomings that the QoS of layer 3 routing is greatly limited by the change of network topology, a wireless network layer 2 switching routing protocol algorithms is analyzed and implemented. The on-demand routing strategy for the algorithm is discussed. The design principle of routing table is described in view of the characteristics of wireless network. In addition, the routing table, the message format of on-demand route, the on-demand routing process, layer 2 routing forwarding process and its implementation are given. The performance of the protocol is analyzed by experimental comparison. The experimental results indicate that the algorithm can effectively reduce the routing establishment time of wireless network in dynamic topology.【总页数】4页(P611-614)【作者】刘磊;张运福;陈宏波;王富强;何鹏【作者单位】广东湛江中国人民解放军九一三八八部队,广东湛江 524000;重庆金美通信有限责任公司,重庆 400030;重庆金美通信有限责任公司,重庆 400030;重庆金美通信有限责任公司,重庆 400030;重庆金美通信有限责任公司,重庆 400030【正文语种】中文【中图分类】TN9【相关文献】1.工业无线网络认知型路由协议研究 [J], 曹健;高静;李枫;王艺潼2.基于信道选择的认知无线网络路由协议 [J], 王玉婷;郑国强;马华红;吴红海;李济顺3.认知无线网络路由协议的研究与NS仿真 [J], 胡汀4.无线网络中路由协议干扰研究 [J], Seemanaaz Sharif Khan[1];Sharad Sawant[1];戴佳浩(翻译)[2];陈柱文(审校)[2]5.星内无线网络路由协议AODV的研究 [J], 何春黎;朱维;王天亮因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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0 引言
自从小世界 现象 和无 标度 特性被发现 以来 , 许多大规模通
拥塞 的节点 。这样 流量负荷就从 H B节点分散到 网络 中其他 U 节点上去 了。仿 真结 果表 明 , 果对有效 路径 进行优化选 择 , 如
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A s a t hsp p r rp sdted n m cw i t uigs aey( WR )b s do e u u n t rv en t b t c :T i a e o o e y a i eg e r t rt r p h h do n t g D S ae nt e el ght i o e h e h q e o mp t -
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Ke y wor s: ly r d c mplx n t r r ui g sr tg ; n t r a a iy; q e e gh d a ee o e e wo k; o tn tae y ewo k c p c t u uel n t
有最大连接 度的 H B节点 , U 而这 些节点 往往是 网络 中最容 易
w r a a i f w —a e o lx n t r s a h l gc le g sa s n d a weg tv l e t a a eae t h u u o k c p ct o o l y rc mpe ewok .E c o ia d e wa s i e ih au h tw s r ltd wi t e q e e y t g h
卓 越
(. 1 电子科技 大学 宽 带光 纤传输 与通信 网技 术 重点 实验 室 ,成都 6 13 ; . 川 电力试验研 究院 ,成都 6 0 7 ) 17 1 2 四 10 2
摘 要 :为 了提 高两层 复杂 网络 处理数 据 包的 网络 容 量 , 出了一 种基 于队 列 长度 的路 由策 略 , 之 为动 态权 提 称
w , h n d 1 7 1 C ia 2 S h a l tcP w rT s & R sac t u , h n d 1 0 2, hn ) C e g u6 3 , hn ; . i u n E e r o e e 1 c ci t ee r I i t C eg u 6 0 7 C ia h n te s
S u y o y a c weg td r u i g sr tg o wo ly rc mpe ewo k t d fd n mi ihe o tn tae yf rt —a e o lx n t r s
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第2 8卷 第 9期 21 0 1年 9月
计 算 机 应 用 研 究
Ap l a in Re e r h o mp t  ̄ p i t s a c fCo u e c o
Vo . 8 No 9 12 . S p 2 1 e. 0 1
两 层 复 杂 网 络 上 的 动 态 权 重 路 由 策 略 研 究
lngh o hy ia o e n n mi d e h i h c o dng t h a ito fq u e g h. Th n deie e c es e t fp sc ln d s a d dy a c up at te we g ta c r i o t e v rai n o ue e l n t e lv r d pa k t
a rs tes ot t a s f h e he g a lyrn t ok o p rd wt e sot t a u n t t y( P S n cos h r s p t ew i tdl i l a e e r .C m ae i t h r s p t r t gs a g S R )a d h e h o t g oc w hh e ho i re teg bl w rns ruigs a g G R ) tentokcp cyo ol e o pe e o ral eh ne yte h l a a aees o t rt y( A S , h e r aai fw — yr m l n t r i get n acdb o n t e wຫໍສະໝຸດ t t a c x w ks y h
关 键 词 :分 层 复 杂 网 络 ; 由策 略 ;网络 容 量 ;队 列 长 度 路
中 图分 类号 :T 3 3 P 9
文献 标 志码 :A
文章编 号 :10 — 6 5 2 1 ) 9 3 1— 3 0 1 3 9 ( 0 1 0 — 4 10
di1 . 9 9 ji n 10 —6 5 2 1 .9 0 9 o:0 3 6 /.s .0 13 9 .0 10 .5 s
重路 由策略 , 即逻 辑层 链路 的权 重与 其映射 的物 理层 节 点队 列长度 有 关 , 并按 照 队列 长度 的变化 , 态地更 新链 动
路权 重 , 然后 数据 包按 照权 重 最小路径 路 由。仿 真 结果表 明 , 传 统 的最 短路 径 路 由策略 和静 态的 全局 意 识路 与 由策略相 比, 态权重路 由策略 可 以进 一 步地增 强 两层复 杂 网络的 网络容 量 。 动