基于混合信息的复杂网络路由策略研究
网络科学中的复杂网络研究
网络科学中的复杂网络研究随着互联网技术的不断发展，人们的生活方式和工作方式也在发生着巨大的变化。
同时，人们对于互联网的极度依赖也使得网络科学变得越来越重要。
网络科学是一门研究网络结构、行为和演化的学科，其中复杂网络研究是网络科学中的重要方向之一。
本文将探讨网络科学中的复杂网络研究。
一、复杂网络的定义复杂网络是指由大量节点（node）和连接（link）构成的一种网络结构。
在复杂网络中，节点可以代表不同的事物，如人、公司、物品等，而连接则代表节点之间的关系，如交互、联系、传递等。
复杂网络的结构往往是非常复杂的，节点和连接数量很大，而且连接关系存在着很多的变化和不确定性。
二、复杂网络的特征复杂网络具有许多独特的特征，其中比较重要的特征包括：1.小世界性：复杂网络的节点之间往往会形成一些短路径，这些短路径将整个网络连接在了一起。
这种现象称为小世界性。
小世界性意味着网络的信息传递能力很强。
2.无标度性：复杂网络中的节点往往分布不均匀，只有少数节点连接了大量的其他节点，而大多数节点只连接了少量的节点。
这种现象称为无标度性。
无标度性意味着网络的节点之间存在着重要的枢纽节点。
3.聚集性：复杂网络中的节点往往呈现出聚集集中的现象，这些节点之间存在着很多的三角形连接关系。
这种现象称为聚集性。
聚集性意味着网络的节点之间存在着很多的社区结构。
三、复杂网络的研究方法复杂网络的研究方法主要包括两类，一类是基于统计物理学的方法，另一类是基于图论的方法。
基于统计物理学的方法通常用于描述网络中的相变现象，如网络的阈值、相等温转变等。
而基于图论的方法通常用于描述网络中节点之间的联系和关系，如节点之间的距离、聚集系数等。
四、复杂网络的应用复杂网络的应用非常广泛，其中比较重要的应用包括：1.社交网络分析：通过对社交网络进行复杂网络分析，可以深入了解社交网络中的节点之间的关系、信息传播和社区结构等。
2.互联网搜索引擎：搜索引擎可以通过对互联网进行复杂网络分析，提高搜索的效果和精度。
复杂网络优化模型及算法研究
复杂网络优化模型及算法研究复杂网络是一种由大量相互连接的节点组成的网络结构，具有高度复杂性和非线性特征。
而网络优化旨在设计出最佳的网络结构，以提高网络的性能和效率。
因此，复杂网络的优化模型和算法成为了研究的焦点。
一、复杂网络优化模型复杂网络优化模型旨在解决网络结构设计及网络性能改进的问题。
尽管网络优化问题的具体形式各不相同，但优化模型通常包括以下几个关键要素。
1. 目标函数：优化模型的目标函数是衡量网络性能和效率的指标。
常见的目标函数包括最小化网络总成本、最大化网络吞吐量、最小化网络延迟等。
2. 约束条件：网络设计往往需要满足一定的约束条件，以保证网络的可行性和稳定性。
例如，网络设计需要满足带宽要求、节点度数限制、路径长度限制等。
3. 决策变量：决策变量是网络设计中的可调整参数。
它们用于表示节点之间的连接方式、带宽分配、路由选择等网络结构和性能相关的决策。
二、复杂网络优化算法复杂网络优化算法是用于求解复杂网络优化模型的数学和计算方法。
以下是几种常见的优化算法。
1. 遗传算法：遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法。
它通过模拟遗传操作，通过不断迭代优化个体的适应度，最终得到最优解。
遗传算法可以应用于复杂网络设计、路由优化等问题。
2. 粒子群优化算法：粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法。
它通过模拟鸟群或鱼群的行为，通过不断搜索空间中的潜在解，最终收敛到全局最优解。
粒子群优化算法在复杂网络设计中具有广泛的应用。
3. 蚁群算法：蚁群算法是一种基于蚂蚁寻找食物路径的启发式优化算法。
它通过模拟蚂蚁在搜索过程中的信息交流和信息素释放行为，找到最短路径或最优解。
蚁群算法适用于复杂网络路由优化等问题。
4. 模拟退火算法：模拟退火算法是一种基于统计物理学思想的全局优化算法。
它通过模拟固体物体在高温下退火的过程，以跳出局部最优解并收敛到全局最优解。
模拟退火算法可用于复杂网络的布局和结构优化。
三、应用领域复杂网络优化模型和算法具有广泛的应用领域，包括但不限于以下几个方面。
基于源IP地址的策略路由的研究与实现
基于源IP地址的策略路由的研究与实现作者：朱俊黄守明来源：《电脑知识与技术》2013年第04期摘要：文章介绍了策略路由的工作机制，指出了策略路由在复杂网络下的应用具备了节省费用，能为不同的数据流提供不同的服务质量，提高网络的利用率，平衡网络负载，方便管理员进行管理等诸多优点。
并介绍了基于源IP地址的策略路由的配置方法，对配置进行了测试验证。
关键词：策略路由；网络安全；路由表；负载均衡；服务质量中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）04-0764-02随着社会的发展，网络应用变得非常广泛，网络规模和功能也也在扩大，为了方便管理网络和提高安全性，常常划分逻辑子网，普通路由常用于不同网络间通信，而对于更复杂的路由需求，往往需要通过策略路由来实现。
1 策略路由路由器的工作过程是对要转发的数据进行分析，然后和路由表中的记录进行比对，从而决定数据从哪个端口进行发送，这种工作过程很大程度依赖路由表，在路由表中的记录中，将会包含目的网络等相关信息。
策略路由的工作机制不同，它不仅可以根据传统方式中的目的网络信息来选择路由，还要以根据源IP地址、目的IP地址、应用、报文大小、网络协议等来选择合适的路由。
网络管理员可以根据当前网络实际情况，来指定策略路由。
策略路由使用灵活，更能适合当前复杂网络的需求。
策略路由的应用能够节省费用，还能为不同的数据流提供不同的服务质量，从而提高网络的利用率，平衡网络负载。
2 具体实现2.1 网络环境网络拓扑结构图如下图：图1 网络拓扑结构图路由器接口信息如表1。
表1 路由器接口信息[＼&R1＼&R2＼&R3＼&F0/0＼&192.168.3.1＼&192.168.3.2＼&192.168.2.2＼&F0/3＼&192.168.2.1＼&＼&192.168.4.1＼&Loopback＼&192.168.1.1＼&＼&＼&S0/2＼&＼&＼&192.168.5.2＼&S0/3＼&＼&192.168.5.1＼&＼&]2.2 实际需求在R3中使用策略路由，源地址为192.168.4.10的数据经路由器存储转发后，通过IP为192.168.2.1的端口，而源地址为192.168.4.20的数据经路由器存储转发后，通过IP为192.168.5.1的端口。
复杂网络的结构与功能研究
复杂网络的结构与功能研究在当今数字化和信息化的时代，复杂网络的概念日益渗透到我们生活的各个领域。
从社交关系到交通运输，从生物生态到互联网通信，复杂网络的身影无处不在。
对复杂网络的结构与功能进行深入研究，不仅有助于我们更好地理解这些系统的运行机制，还能为解决实际问题提供有力的理论支持和创新思路。
复杂网络的结构，简单来说，就是指网络中节点与节点之间的连接方式和模式。
这些连接并非随机形成，而是遵循着一定的规律和原则。
例如，在社交网络中，人们往往更倾向于与具有相似兴趣、背景或地理位置相近的人建立联系；在生物神经网络中，神经元之间的连接强度和模式对于信息的传递和处理起着至关重要的作用。
从微观层面来看，节点的度分布是描述网络结构的一个重要特征。
度，即一个节点与其他节点相连的数量。
有些网络呈现出幂律分布的特点，意味着存在少数度很大的节点（称为“枢纽节点”），而大多数节点的度相对较小。
这种不均匀的度分布使得网络具有很强的鲁棒性和脆弱性。
鲁棒性体现在即使随机删除一些节点，网络的整体性能不会受到太大影响；然而，一旦针对枢纽节点进行攻击，网络则可能迅速崩溃。
另一个重要的结构特征是聚类系数。
它反映了网络中节点的聚集程度。
如果一个节点的邻居之间也彼此相连的概率较高，那么该节点的聚类系数就较大。
高聚类系数的网络往往表现出局部的紧密连接和信息共享。
网络的平均路径长度也是关键的结构指标。
它表示网络中任意两个节点之间的平均最短距离。
较短的平均路径长度意味着信息能够在网络中快速传播，从而提高系统的效率和响应能力。
复杂网络的功能则是基于其独特的结构而产生的一系列表现和作用。
例如，在社交网络中，信息的传播和扩散是其重要的功能之一。
一个热点话题可以在短时间内迅速传遍整个网络，这依赖于网络的结构特性，如度分布和平均路径长度。
枢纽节点在信息传播中往往发挥着关键作用，他们能够将信息快速传递给大量的其他节点。
在交通网络中，货物和人员的运输是其主要功能。
复杂网络协同控制技术的研究与应用
复杂网络协同控制技术的研究与应用第一章绪论复杂网络是由大量相互连接的节点构成的动态交互系统。
复杂网络协同控制技术是指在复杂网络系统中，通过优化网络节点间的信息交互和控制策略，实现整个系统的协同控制。
复杂网络系统广泛应用于社交网络、物流网络、电信网络、航空航天等领域，因此研究和应用复杂网络协同控制技术具有重要意义。
第二章复杂网络协同控制技术的研究2.1 复杂网络建模对于复杂网络系统，需要对节点间的关系进行建模。
常见的复杂网络模型有小世界网络、无标度网络、随机网络等。
建立复杂网络模型有利于分析网络性质和特征，为设计控制策略提供依据。
2.2 复杂网络同步问题复杂网络同步是指复杂网络节点在一定的控制策略下，实现节点状态的同步。
复杂网络同步问题是复杂网络协同控制技术研究的重点。
常见的控制方法有基于拉普拉斯矩阵的设计方法、基于分布式控制的方法、基于事件触发的方法等。
2.3 复杂网络反馈控制复杂网络反馈控制是指在网络节点之间采用反馈机制，实现控制目标的实现。
常见的复杂网络反馈控制方法有基于比例积分控制器的方法、基于动态反馈的方法、基于模型预测的方法等。
第三章复杂网络协同控制技术的应用3.1 社交网络社交网络是最为普及的复杂网络应用之一。
通过分析社交网络中节点的关联性和影响力，可以设计针对社交网络的协同控制策略，实现信息传递和社交反馈的增强。
3.2 物流网络物流网络协同控制技术的应用可以优化供应链和物流链的效率和可靠性。
通过分析物流网络中的节点耦合度和关联性，可以制定物流节点之间的控制策略，达到物流网络的协同优化。
3.3 航空航天在航空航天领域，复杂网络协同控制技术的应用可以保证飞行器之间的状态同步和控制安全。
通过对飞行器之间的控制策略进行设计，可以实现多飞行器的高度协同和防碰撞功能。
第四章结论复杂网络协同控制技术的研究和应用具有重要意义。
未来随着复杂网络技术的进一步发展，复杂网络协同控制技术将得到更为广泛的应用。
两层复杂网络上的动态权重路由策略研究
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
ｆ ｙｏ ｈ・ 。 Ｃｉ ｇｆ
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 －
ＤＷ ＲＳ．
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
信息科学中的智能路由算法研究分析
信息科学中的智能路由算法研究分析随着互联网的快速发展和普及，信息传输的效率和质量成为我们生活中一个重要的课题。
对于大规模网络中的路由问题，智能路由算法的研究关乎网络的性能和效率。
本文将就信息科学中的智能路由算法进行深入研究与分析。
一、智能路由算法的概述智能路由算法是通过对网络中各节点的状态和拓扑结构的感知，以及对数据流量的分析和预测，从而决定最优路径的选择。
相较于传统路由算法，智能路由算法拥有更强的适应性和自适应性，能够根据网络的实际情况动态地调整路由策略，提高数据传输的效率和质量。
二、智能路由算法的分类根据路由决策所依据的信息和策略不同，智能路由算法可以分为静态路由算法和动态路由算法。
静态路由算法一般依赖于静态配置和固定的路由策略，适用于网络拓扑相对稳定的场景。
而动态路由算法则根据网络中的动态变化来进行实时的路由选择，适用于网络拓扑变化频繁的场景。
在动态路由算法中，常用的算法包括最短路径算法、负载均衡算法和拥塞控制算法等。
最短路径算法通过计算各路径的距离，选择最短路径作为传输路线，以保证数据能够快速到达目的地。
负载均衡算法则通过对各路径上的数据流量进行动态调度，避免网络中的某些节点负载过大，从而提高网络的整体性能。
拥塞控制算法则根据网络拥塞的程度，采取相应的措施，调整路由策略，以确保网络的稳定性和可靠性。
三、智能路由算法的应用智能路由算法广泛应用于各种网络环境和场景中。
在数据中心网络中，智能路由算法能够高效地处理海量数据，提高数据在分布式系统中的传输速度和稳定性。
在无线传感器网络中，智能路由算法可以根据节点间的关系和能量消耗等因素，选择合适的路径进行数据传输，延长网络的寿命。
此外，智能路由算法还可以应用于智能交通系统中。
通过实时感知交通状况和拥堵情况，智能路由算法可以为驾驶员提供最优的行车路线，减少交通堵塞和能源浪费。
同时，智能路由算法能够自动优化道路信号控制，提高红绿灯的调度效率，优化交通流。
复杂网络理论及其应用研究概述
复杂网络理论及其应用研究概述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，复杂网络理论及其应用研究已成为当今科学研究的热点之一。
复杂网络无处不在，从社交网络到生物网络，从互联网到交通网络，它们构成了我们现代社会的基础架构。
复杂网络理论不仅关注网络的结构和性质，还致力于探索网络的行为和演化规律，以及如何利用网络进行优化和控制。
本文旨在全面概述复杂网络理论的基本概念、主要研究方法及其在各领域的应用实践，以期为读者提供一个清晰、系统的复杂网络研究视角。
在本文中，我们首先介绍复杂网络理论的基本概念，包括网络的定义、分类和性质。
然后，我们将重点介绍复杂网络的主要研究方法，包括网络建模、网络分析、网络演化等。
在此基础上，我们将探讨复杂网络理论在各领域的应用实践，包括社交网络分析、生物网络研究、互联网拓扑结构分析、交通网络优化等。
我们将对复杂网络理论的发展趋势和未来挑战进行展望，以期为读者提供一个全面了解复杂网络理论及其应用研究的框架。
二、复杂网络理论基础知识复杂网络理论作为图论和统计物理学的交叉学科，旨在揭示现实世界中复杂系统的结构和动力学行为。
其理论基础主要源自图论、统计物理、非线性科学以及计算机科学等多个学科。
图论为复杂网络提供了基本的数学语言和描述工具。
在网络中，节点代表系统中的个体，边则代表个体之间的关系或交互。
基于图论，可以定义诸如度、路径、聚类系数、平均路径长度等关键的网络参数，从而量化网络的拓扑结构和性质。
统计物理学的概念和方法为复杂网络提供了深入分析大规模网络结构的工具。
例如，通过引入概率分布来描述网络中的节点度、路径长度等属性，可以揭示网络的全局统计特性。
网络中的相变、自组织临界性等现象也为复杂网络理论带来了新的视角和思考。
非线性科学则为复杂网络的动力学行为提供了理论支撑。
在网络中，节点之间的相互作用和演化往往是非线性的，这导致网络的动力学行为表现出复杂的时空特征。
通过研究网络的稳定性、同步性、演化机制等，可以深入理解复杂系统的动力学行为。
复杂网络中基于层次分析法的路由策略
力学过程 ， 如 改 善 复 杂 网络 路 由效 率 以提 高 网络 容 量 等 问
题， 越 来 越 多 地 受 到 统 计 物 理 学 界 和 工 程 界 的关 注 ］ 。
１ 相 关 研 究
随 着 网 络 规 模 和 信 息 量 的大 幅 增 加 ， 拥 塞 现 象 成 为 现 实 网 络 中 常 见 的 动 态 特 性 之 一 。许 多 实 际 网络 ， 如 因 特
一
ａ ｌ ｙ ｔ ｉ ｃ Ｈｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈ ｙ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ， 简 称 ＲＳ ＡＨＰ） 。 算 法 利 用 若 干 权 重 因子 的组 合 来 选 取 下 一 跳 转 发 节 点 ， 其 中权 重 因子 的
是 使 用 特 定 的 网 络拓 扑结 构 ； 二是 提 高单 个 节 点 转 发 数
策略 （ Ｒｏ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｉ ｎ Ｃｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ａｎ —
结构 、 通信链路带 宽等 。
目前 ， 学 者 们 通 常 用 ３种 方 式 缓 解 网 络 拥 塞 的 问 题 ：
局 信 息 的 动 态路 由 策 略更 易 于部 署 实施 。 在综 合 考 虑 网 络 中 节 点 处 理 能 力 、 空 闲 队列 长 度 、 聚
类性 、 度 等 网络 拓 扑 和 动 态 负 载 参 数 的基 础 上 ， 引 入 层 次 分 析 法 建 模 ， 提 出 了 复 杂 网 络 中 基 于 层 次 分 析 法 的路 由
网、 交 通网络等经常发生 拥塞 ， 由 此 导 致 网 络 整 体 性 能 下
降， 甚 至瘫 痪 。导 致 网 络 拥 塞 的 主 要 原 因 有 两 方 面 ： 一 是 网 络 中传 输 的 大 量 数 据 流 （ 特别是并发数据） ； 二 是 网络 本 身 的特 性 ， 包括节点容量 、 节点转发数据包能力 、 网络 拓 扑
复杂网络路由策略优化设计
ＷＡ Ｎ Ｌ ｉ ｎ ， Ｆ Ａ Ｎ Ｑ ｉ ｕ — ｌ ｉ ｎ ｇ ，Ｈ Ｕ Ｈａ ｉ — ｒ ｏ ｎ ｇ
（ Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍ ｙ ｏ ｆ Ａ ｍｏ ｒ ｒ ｅ ｄ Ｆ ｏ ｒ ｃ ｅ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ７ ２， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
１ ０ ０ ０ ７ ２ ） （ 装 甲兵工程 学院 信息工程 系， 北京
摘要： 复杂 网络是 近几年信息物理领域 涌现 出的热点 ， 复 杂 网络 的研究 ， 提供 了一 种复杂性 研究 的新视 角 、 新 方法 ；
针对 复杂网络上信息流 的传输 问题 ， 提 出了一种新 型复 杂 网络路 由策略 ， 并基 于无标度 网络演 化模 型进 行 了仿 真 ； 以拥 塞度 、 投递 率为依据 ， 与已有的路 由策 略进行 了性能 比较 ， 且仿 真效果得到 了一定程度的改善 。
关键 ： Ｔ Ｐ ３ ９ ３ ． ０ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ６— ０ ７ ０ ７ （ ２ ０ １ ３ ） １ １— ０ １ ０ ３— ０ ４
Ｏｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｒｏ ｕｔ ｉ ｎｇ Ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｉ ｎ Ｃｏ ｍ ｐｌ ｅ ｘ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ
第３ ４卷
第１ １期
四 川 兵 工 学 报
２ ０ １ ３年 １ １月
【 信息科学与控制工程 】
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． １ １ ８ ０ ９ ／ ｓ ｃ ｂ ｇ ｘ ｂ ２ ０ １ ３ ． １ １ ． ０ ３ １
计算机网络中的互联网路由技术研究
计算机网络中的互联网路由技术研究近年来，随着互联网的不断发展，网络通信已经成为人们日常生活的重要组成部分。
在众多计算机网络技术中，路由技术是其中至关重要的一环。
路由技术是用来指导信息在网络中传输的技术，就像是给信息一个“路线图”。
本文将关注在计算机网络中的互联网路由技术，深入探讨其原理及应用。
1. 路由技术概述路由技术是网络技术的核心之一，同时也是互联网中不可或缺的基本技术。
路由技术的基本作用是在现有的网络拓扑结构中，尽可能地快速寻找并确定一个数据报文的最佳计算机地址。
路由技术的发展直接促进了网络的发展，让网络之间能够实现互联互通。
路由技术的应用已涵盖至企业内部网络、数据中心网络、互联网和无线网络等多个领域。
在现代网络中，路由技术已经成为实现数据传输、实现网络协议，确保数据传输最后到达目标设备的核心技术。
2. 互联网路由技术的类型互联网路由技术主要分为两种：静态路由和动态路由。
静态路由技术是由网络管理员手动输入路由表单来确定数据包的传输路径。
在这种情况下，所有的路由在网络中保持不变，不受任何外部因素的影响。
但是，静态路由无法适应网络的快速发展和变化，也无法满足复杂网络拓扑结构的需求。
因此，动态路由技术在日常的网络中更为常见。
动态路由技术是通过动态的自我调节机制来确定数据包的传输路径。
不同于静态路由技术，动态路由技术能够通过更复杂的算法和数据结构，实现基于网络状态的自主学习和自动调整，从而能够更好地实现网络的自适应性、弹性和可靠性。
3. 互联网路由技术的原理路由技术实现数据传输的原理是将数据包从源点传输到目标点。
在网络中，路由器作为一个关键的硬件设备，扮演了将数据包从一台计算机发送到另一台计算机的重要角色。
当一个数据包被路由器收到时，路由器会查找并匹配路由表，以确定下一跳的路由器地址。
数据包会沿着路由器的路径一直转发，直到到达目标设备。
在实际应用中，互联网路由技术需要更加复杂的算法和策略，以选择最快速、最佳的网络路径来匹配实时的网络状况。
复杂网络的结构和功能研究进展
复杂网络的结构和功能研究进展复杂网络是由许多相互连接的节点和边组成的网络结构。
这种网络可以用来研究不同系统中的交互关系，如社交网络、互联网、大脑网络和交通网络等。
研究人员们一直致力于深入了解复杂网络的结构和功能，以揭示其中的奥秘。
复杂网络的结构研究主要关注网络中节点之间的连接方式和拓扑结构。
最早的研究是由数学家Erdös和Rényi在1960年代提出的随机网络模型，他们随机地连接节点，研究了网络的平均路径长度和网络连通性等性质。
然而，这种模型不能很好地解释真实世界中的网络，因为它们缺乏聚类特性和度分布的非均匀性。
随后，研究者们提出了小世界网络模型，其中节点之间的连接在短距离上呈现出高聚类度，而在长距离上保持较短的平均路径长度。
小世界网络模型可以很好地解释社交网络和互联网等实际网络的特性。
另一方面，复杂网络的功能研究关注的是节点和网络的动态行为，旨在了解网络的信息传递、同步和稳定性等特性。
例如，研究人员们发现一些节点在网络中具有重要的作用，被称为关键节点。
这些关键节点的移除或瘫痪可能导致网络的崩溃，因此对它们的研究非常重要。
此外，研究人员还研究了节点的动态行为，如节点的自适应性和响应性。
这些研究有助于我们理解节点如何在网络中相互影响和适应外界变化。
最近几年，复杂网络的结构和功能研究取得了许多重要进展。
首先，通过引入复杂网络模型和算法，研究人员能够更好地理解真实世界中不同网络的特征和行为。
例如，基于小世界网络模型的研究揭示了社交网络和互联网等网络的拓扑特性，这为我们设计更好的网络架构提供了指导。
其次，随着大数据和机器学习的发展，研究者们可以更好地分析和预测复杂网络的行为。
通过分析已有网络数据，我们可以找到网络中的模式和规律，并预测未来的发展趋势。
这些预测有助于我们制定网络管理和优化策略。
第三，研究人员们开始研究多层次和多重网络系统的结构和功能。
例如，大脑可以视为一个多层次的复杂网络系统，研究人员通过揭示不同层次之间的关系，增进了对大脑功能的理解。
route-policy的配置实验总结与心得
【路由策略】的配置实验总结与心得一、实验目的1.1 了解路由策略的基本概念和作用；1.2 掌握路由策略的配置方法和步骤；1.3 探索路由策略在网络管理中的应用。
二、实验环境2.1 使用华为、思科或者Juniper等品牌的路由器搭建实验环境；2.2 准备多台主机模拟复杂网络环境。
三、实验步骤3.1 搭建实验环境；3.2 配置基本的路由策略；3.3 模拟不同网络场景，测试路由策略的效果；3.4 总结实验数据，分析路由策略在不同情况下的表现。
四、实验总结4.1 路由策略的优点和局限性；4.2 路由策略配置中的注意事项；4.3 路由策略在网络管理中的重要性；4.4 对未来路由策略发展的展望。
五、心得体会5.1 通过本次实验，我深刻理解了路由策略的概念和作用，掌握了路由策略的配置方法和步骤；5.2 在实验中遇到了一些问题，但通过不断的调整和优化，最终取得了满意的实验效果；5.3 路由策略在网络管理中起着至关重要的作用，可以根据实际需求灵活调整，提高网络的安全性和稳定性；5.4 未来，随着网络规模的不断扩大和网络安全形势的复杂化，路由策略的发展方向将更加多样化和智能化。
六、结语6.1 本次实验让我受益匪浅，对于路由策略有了更深入的了解和认识；6.2 我将继续深入学习和实践，不断提升自己在网络管理领域的能力和水平；6.3 我相信，在不久的将来，我一定能够在实际工作中充分发挥所学所用，为公司的网络安全和稳定运行贡献自己的力量。
五、心得体会5.1 本次实验让我深刻理解了路由策略的重要性和复杂性。
在配置路由策略的过程中，需要考虑网络拓扑、数据流向、安全需求等多个因素，这需要综合考虑和灵活调整，在实际应用中能够体现出其价值和作用。
5.2 在实验中，我遇到了一些问题，比如在配置路由策略时需要考虑到网络中的具体情况，包括网络流量、数据包的传输路径、安全需求等。
在实际操作中，需要仔细思考和分析，确保所配置的路由策略能够满足实际需求，提高网络的安全性和稳定性。
博士学位论文-中国科学技术大学
Studies on the dynamical properties of traffic processes on
complex networks
Author’s Name：
Xiang LBiblioteka ngspeciality：
Thermophysics Engineering
Supervisor： Prof.QingSong Wu, Assoc.Prof.MaoBin Hu
系统的研究了节点容量有限时，无标度网络、小世界网络和规则网络上出现 的交通迟滞现象。我们发现在使用局部路由策略时，小世界网络和规则网络中出
I
摘要
现迟滞现象的原因是由于节点处理能力有限，但在无标度网络中出现迟滞现象和 节点处理能力没有关系。在使用全局路由策略时，无标度网络、小世界网络和规 则网络上出现的迟滞现象和节点处理能力没有关系，即使节点处理能力无限大， 迟滞现象同样会出现。
The purpose of studying complex networks is to understand the function of the real network system. The characteristics of traffic dynamic processes taking place on networks is a focus of network study. In this paper, we have systematically investigated the dynamics of information traffic on complex networks, including routing strategies, hysteresis phenomena, traffic resource allocation and the optimization routing under the condition of limited resources. The main work for this paper is as follows.
复杂网络系统控制理论研究及应用
复杂网络系统控制理论研究及应用现代社会，信息化时代的发展使得人们越来越依靠计算机和互联网。
网路系统成为了现代社会重要的组织形式。
在众多的网路系统中，复杂网络系统尤其突出，自然或人工构建的复杂网络都在不断地增长。
笔者认为，复杂网络系统控制理论的研究和应用是必不可少的。
复杂网络指的是带有复杂性质的网络，在很多实际应用中出现，如生物神经网络、社交网络、交通网络、电力网络等。
这些网络都具有节点多、边多、结构复杂的特点，加之网络系统中具有相互作用和耦合的现象，使得这些系统难以理解和掌控。
如若不加处理，这些网络系统将十分不稳定和不可靠。
复杂网络控制理论针对这些复杂网络系统的问题而提供解决方案。
它通过分析网络系统的拓扑结构和节点之间的相互作用，以及技术指标的提取，设计相应的控制策略，从而使得复杂网络系统更容易控制和维护。
其目的在于提升网络系统的可靠性、稳定性和安全性，尽可能降低控制成本。
复杂网络理论的研究和应用使得复杂网络工程更加透明，提升其控制能力和决策能力。
例如，在交通领域，非常适合应用复杂网络控制理论，通过设计优秀的路由算法、红绿灯配时方案来减少交通拥堵，维护公路安全。
在电力领域，复杂网络控制理论可用来分析系统的稳定性和控制机制，并且在智能电网的构建中发挥着重要的作用。
在金融领域，复杂网络理论可用来建立风险控制模型，提供准确的决策支持。
尽管现在复杂网络控制理论已经有了非常丰富的应用，但是在实践中还面临着很多问题和挑战。
例如，如何确定节点之间的连接关系，如何协同多个控制模型并提高其效能，如何降低控制策略的复杂度，在复杂网络建模和数据挖掘上如何提高准确性和鲁棒性等等。
这些挑战需要我们深入研究复杂网络理论，提高其精确性和可靠性。
总而言之，复杂网络系统控制理论的研究和应用是非常重要的，在社会发展中发挥着巨大的作用。
随着控制理论的不断完善，可预见的未来将会有更多的复杂网络控制应用在实际生产和生活中，从而推动人类社会的持续发展。
复杂网络中的信息传播与动力学模型研究
复杂网络中的信息传播与动力学模型研究在当今数字时代，信息传播已经成为了社会生活的一部分。
除了传统的媒体渠道外，人们可以通过互联网快速传播和获取信息。
这种信息传播模式不仅改变了社交交流方式，还对社会、经济、政治等方面产生了深远的影响。
因此，研究复杂网络中的信息传播方式和动力学模型成为了一项重要的研究领域。
复杂网络是由大量节点和连接它们的边组成的网络结构。
节点可以是个体、组织、机构等，边代表它们之间存在的相互作用关系。
通过研究复杂网络，我们可以深入了解信息在网络中的传播方式，并探索影响信息传播的因素。
在研究复杂网络中的信息传播时，一个重要的问题是如何建立动力学模型来描述和预测信息传播过程。
动力学模型可以帮助我们理解信息在网络中的传播路径、速度和影响力等方面的特征。
一个经典的动力学模型是传染病模型。
传染病模型基于人们之间的传染关系来研究疾病的传播方式。
同样地，我们可以将信息传播类比为一种“传染病”，其中信息的“传染者”是初始发布者，而信息的“受感染者”是其他节点在收到信息后进一步传播的节点。
通过建立合适的动力学模型，我们可以模拟信息传播的传染过程，并利用数学和计算方法分析传播的速度、范围和影响。
除了传染病模型外，还有其他类型的动力学模型可以用于研究复杂网络中的信息传播。
例如，扩散模型可以描述在网络中信息的扩散过程，但它不涉及节点之间的相互作用关系。
反馈模型则更加关注节点之间的相互作用，并研究节点之间的反馈机制对信息传播的影响。
通过研究复杂网络中的信息传播和动力学模型，我们可以获得很多有用的信息。
首先，我们可以深入了解信息传播的特征和行为，从而为我们设计更有效的信息传播策略提供指导。
其次，我们可以预测信息传播的速度和范围，并提前采取措施来控制和调控信息的传播。
此外，我们还可以发现网络结构对信息传播的重要性，并根据这些发现来优化网络拓扑结构。
尽管复杂网络中的信息传播和动力学模型研究具有很多潜在的应用价值，但是在实际领域中的应用还存在一些挑战。
优化网络路由的策略选择
优化网络路由的策略选择随着互联网的迅速发展，网络路由的优化在网络技术领域变得越来越重要。
网络路由是指在数据包从源端到达目的地时，选择最佳路径进行转发的过程。
合理选择网络路由策略可以提高网络的性能、可靠性和安全性。
本文将探讨优化网络路由的策略选择。
一、静态路由策略静态路由是管理员手动设置路由表的方式。
管理员可以根据网络拓扑结构和需求，决定数据包应该通过哪条路径转发。
静态路由的优势在于简单可控，适用于小型网络环境。
然而，在大型复杂网络中，静态路由配置繁琐且不灵活，无法适应网络拓扑的动态变化。
二、动态路由策略动态路由是使用路由协议（如OSPF、RIP等）来自动学习和更新路由表的方式。
动态路由协议通过交换路由信息，根据网络状况自动选择最佳路径进行数据转发。
动态路由的优势在于适应性强，能够适应复杂网络拓扑变化。
然而，动态路由也存在一些问题，如路由信息过多导致高计算负载、网络震荡等。
在实际应用中，通常会采用混合静态与动态路由的方式。
静态路由用于固定的网络段或优先级较高的链路，而动态路由用于网络中较为复杂的部分。
这样既能确保网络的稳定性，又能保持一定的灵活性。
三、路由策略的优化为了进一步优化网络路由的策略选择，可以从以下几个方面入手：1. 负载均衡：通过合理配置路由策略，实现网络负载的平衡分配，避免某个链路过载而导致性能下降。
常见的负载均衡技术有ECMP（等概率多路径选择）和PBR（策略基于路由）。
2. 带宽优化：通过选择最佳路径，利用带宽资源最大化地满足网络需求。
可以通过动态路由协议中的带宽属性或路径成本来实现带宽优化。
3. 容错与高可用性：配置冗余路径，实现容错与高可用性。
当某个路径发生故障时，自动切换到备用路径，保证网络的稳定性和可靠性。
4. 安全性策略：结合路由策略与安全策略，实现对网络的访问控制和安全检测。
可以通过路由策略来限制特定IP地址或网络的访问，提高网络的安全性。
综上所述，优化网络路由的策略选择是提高网络性能和可靠性的重要手段。
计算机网络路由算法分析
计算机网络路由算法分析一、引言计算机网络作为当代互联网时代的支柱之一，面临着越来越高效的通信需求。
在这个过程中，路由算法作为数据传输的关键，扮演着至关重要的角色。
本文将从基本概念入手，讨论计算机网络路由算法的分类和分析，并比较其优缺点，为我们探索新的、更优秀的路由算法提供参考。
二、基本概念路由算法，顾名思义是计算机网络中找到最优路径的方法。
当一台网络设备需要发送或接收数据包时，它需要选定一条从源节点到目标节点的路径，并将数据包沿该路径发送或接收。
而计算机网络中存在着众多的难点，例如网络拓扑、链路状态、拥塞控制、负载均衡等，这些因素都会影响选择最优路径的难度。
三、路由算法的分类3.1 静态路由算法静态路由算法也称为静态路由选择，通常是由网络管理员手动配置的、具有固定路径的路由算法。
但由于其缺乏灵活性和自适应性，在当今网络环境下已经逐渐被较为先进的动态路由算法所替代，同样的网络配置，可以使用相同的路由策略，这大大提高了网络的运行效率。
3.2 动态路由算法动态路由算法是基于网络中链路及节点状态的动态变化而自适应地选择路由的算法。
目前有几种流行的动态路由算法，如距离向量路由、链路状态路由和路径矢量路由等。
4、常见的路由算法4.1 静态路由算法的常见方法4.1.1 默认路由默认路由是由网络管理员手动设置的固定路径，目的是在网络中没有其他路由信息的情况下，将流量路由到下一跳。
该方法的优点是简单明了、易于维护，但对于复杂、多层级的网络来说，会存在着网络拥塞、安全风险等问题。
4.1.2 策略路由策略路由是一种更为高级的路由选择算法，它可以根据实际情况制定路由策略，实现优化网络性能。
相对于默认路由，策略路由允许管理员使用各种条件进行路由决策，例如通过接收到的源或目的地址，端口，协议类型等进行选择。
4.2 动态路由算法的常见方法4.2.1 距离向量路由算法距离向量路由是一种基于每个路由器拥有的距离向量选择的最短路径的算法。
一种基于节点资源利用率的无标度网络路由策略
一种基于节点资源利用率的无标度网络路由策略
徐鹏程;宏晨
【期刊名称】《国防科技大学学报》
【年(卷),期】2013(035)005
【摘要】如何实现网络负载的高效传输是复杂网络领域研究的最重要的问题之一.本文研究了节点负载处理能力异质条件下的无标度网络交通动力学过程,提出了一种基于节点资源利用率的全局动态路由策略.该策略利用网络中节点资源利用率构建了一种全局代价函数,选择使该代价函数最小的路径来进行负载传输.仿真实验结果表明该路由策略使得网络负载与节点处理能力之间得到合理匹配,以略微增加平均传输路径长度为代价,成倍地提高了网络临界新增负载量,与有效路由策略的比较进一步验证了该路由策略的网络负载传输高效性.
【总页数】5页(P109-113)
【作者】徐鹏程;宏晨
【作者单位】北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100191;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100191
【正文语种】中文
【中图分类】TP316
【相关文献】
1.一种高聚类无标度网络中的混合路由策略 [J], 徐玉珠
2.一种无标度网络上的局部路由策略 [J], 赵寒
3.无标度网络上一种改进的基于节点有效路径的路由策略 [J], 朱凌峰;谭敏生
4.无标度网络中基于能量的混合路由策略∗ [J], 杨先霞;濮存来;许忠奇;陈荣斌;吴洁鑫;李伦波
5.无标度网络上一种改进的基于节点有效路径的路由策略 [J], 朱凌峰;谭敏生
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第 ３卷 第３ ３ 期
刘倩 星 ，张达敏 ：基 于混合 信 息的 复杂 网络路 由策略研 究
．８ １ ． ８
息流处于通畅状态 至关 重要 。 由于 网络 规模 的不 断增大 和 网络 中的信息量 的增 大 可能会 导致 网络交 通拥 塞甚 至 网络
是随机选取 的 ，但是 一经 选定 就不 能再 改变 。每一 结点 既
传递 。文 章对 这一新 的 混合路 由策 略进 行研究 ，仿真 结果
表 明通讯 网络 的交通 路 由效率 得到 了显 著提 高 ，有效 缓解 了交通压力 。
化 的 Ｇ 能更 好的体现真实 网络 的特点 。
（ ）采 用对每一结点 的最邻 近邻 域结 点进 行 局域搜 索 ３
的策略 ，如果在直接邻 域结 点范 围 内搜 索 出信息 包 的 目的 地 ，则将 信息包直接传递到该 目的地 ，否则 ，以优先概率
Ｏ 引 言
在 现实世界 中复杂 系统无 处不 在 ，复杂 网络能 够很全
面地描述复 杂系统 ，因此 复杂 网络 已经成为 一种广 泛用 于 分 析复杂系统 的重要工 具＿ 。自从 Ｗａｔ ｔ ｇ ｔ 提 出小世 １ ］ ｔ Ｓｒ ａｚ － ｏ 界模 型和 Ｂ ｒｂ ｓ Ａｌｅｔ 出无标度 模型 开始 ，研究 者对 ａａｄ ｉ ｂ ｒ 提 －
Ａｂ ｔａ ｔ ｏ ｋ ｅ ｈ ｆ ｒ ｔ ｎ ｔ ａ ｓ ｓｉｎ ｆ ｓ ｄ ｅｆｃ ｉｅｙ ａ ｄ ｅ ｈ ｃ ｅｎ ｔ ｒ ａ ａ ｉ ｓｍｕ ｈ ａ ｏ ｓ ｌ ，ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｓ ｒ ｃ ：Ｔ ｅ ｐ ｔ ｅ ｉ ｏ ｍａｉ ｒｎ ｍｉ ｏ ｔａ ｆｅ ｔ ｌ ｎ ａ ｅ ｔ ｅｗｏ ｋ ｃｐ ｃ ｙ ａ ｃ ｓｐ ｓ ｉ ｅ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｏ ｓ ａ ｎ ｖ ｎ ｎ ｈ ｔ ｂ
ｓａｅｆｅ ｅｗ ｒ ，ａｍｉｅ ｏ ｔ ｔａｅ ｙｉｔｇ ａｉｇｔｅｓａｉ ａ ｄｄ ｎ ｍｉ ｉ ｏ ｍａｉｎ ｉ ｐ ｏ ｓｄ ｃｌ－ ｅｎ ｔ ｋ ｘ ｒ ｕｉ ｓｒｔｇ ｅ ｒｔ ｈ ｔｔ ｙ ａ ｃ ｎ ｒ ｔ ｓ ｒｐ ｅ ． ｒ ｏ ｄ ｇ ｎ ｎ ｎ ｃｎ ｆ ｏ ｏ Ｔｈ ｔａｅｙ ｉ ｇ ｖｒ ｅ ｙ ａ ｅｓｒｔｇ ｏ ｅ ｄ ｂ ｓ ｎ ｔｎ ｂｅｐ ｒｍｅｅ ａｅ ｎｄｆｅｅｔｄｌ ｅｉｇａ ｉｔ．Ｔｈ ｏ ｅ ’ ｅｉｅｉ ｂｌ ｙｉ ａｓｍｅ ｅａｖｒａ ｌ ｉ ｅｅ ａ ｔ ｏｉ ｅ ｕ ａ ｌ ａａ ｔｒｂ ｓｄｏ ｉ ｒｎ ｅｉ ｒ ｂｌｙ ｆ ｖ ｎ ｉ ｅｎ ｄ ｓ ｄｌ ｒ ａ ｉｔ ｓｕ ｄｔ ｂ ａｉｂｅｗｈｃ ｉ ｒｌ ｎ ｓｄ — ｖ ｎ ｇ ｉ ｓ ｏ ｈｓ ｖ ｔ ｔ
—
（ ）为 了避 免 网络 中的信 息包无 目的的游荡 ，采用 路 ４ 径重复避免 规则 （ ａｈ ｉ ｒｔ ｎ ａｏｄｎ ｅ Ｉ ，即任 何 ｐ ｔ ｅａｉ ｖｉａ ｃ ，Ｐ Ａ） ｔ ｏ
一
个新的结点并且连接到 １ 个已存在的结点上 ，且 ｍ＜ｒ 。 Ｔ １ ￣ｎ ｏ
对结点之 间的连边 不能够被同一个信息 包访 问二 次 以上 。
是改变通讯 网络 的网络拓 扑结 构 ，二是研 究更 优化 的路 由 策略。由于改变 网络拓 扑结构 的成本 较高且 不易 实现 ，所 以研究者在 寻找 更优 化 的路 由策 略方 面投 入 了更 多精 力 。 目前 ，在路 由策 略方 面已经取 得 了较大进 展 ，研究 人员 提
出了不少优 良的路 由策 略，如随机路 由策 略 ］ 、最短路 径 策略 、有 效 路 径 策 略ｌ ］ ］ ＿ 、邻 域 搜 索 和 次 近 邻 搜 索 策 ７ 略 等 。臧海娟 等人 对这 些路 由策 略进 行 了总结 。大 致 。 分为 ３ ：基 于全局信 息 的路 由方 法 ，基于局 域信 息 的路 类
由方法和基于混合 信息的路 由方法［ １ 。这些路 由策略在 一 定程度上提高了通讯 网络 的路 由效 率 ，然而 由于通 讯 网络 的规模不断增 大采 用全 局信 息 的路 由策 略愈 加难 以实现 ， 基于局部 路由策略 的信息虽适 用 于大规模 网路 ，但 是没 有 充分利用网络中各种信 息 ，因此为 了更好地 提 高通 讯 网络 的路 由效率 ，研究 人员又 将 网络 中各种特 性信息进 行综 合 考虑 ，提出了混合路 由策略。
复杂 网络产 生了浓厚兴 趣 ， 自此 掀起 了研究 复杂 网络 的热
潮 ＿３。近年来 ，复杂 网络在各 个领域 都取 得 了很大 进展 ， ２＿ ＿
如信息传输 ，疾 病传 播 ，交通 ，能源等方面 “ 。 ］
现代社会中 ，互联 网、万维 网、点对 点 网络 和其 它通
信 网络发挥 着越来越 重要 的作用 。随着人们 对这 些大 规模
Ｋｅ ｒｓ ｉ ｘ ｄｒｕ ｉ ｓｒｔｇ ｙｗｏ ｄ ：ｍ ｅ ｏ ｔｇ ｔａｅｙ；ｓａｅｆｅ ｅｗｏ ｋ ；ｔｎ ｂｅｐ ａ ｔｒ ｏ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎｎ ｔ ｒ ｎ ｃｌ－ｒｅｎ ｔ ｒｓ ｕ ａ ｌ ａ ｍｅｅ ；ｃ ｒ ｎｃ ｉ ｅｗｏｋ；ｔａｆ ｆ ｃ ｎｙ ｏ ｙ ｔｍ ａ ｏ ｒｆｉ ｅｆ ｉ ｃ ｆｓｓｅ ｃ ｉｅ
优 化的信息 包传递概率模 型来研究 网络通讯能力 ，通过对可变参数 Ｑ 的调控 可 以使 网络 通讯能力达到 最大值 。实验 结果表
明 ，当 ｏ ｃ 一～４时 ，网络的路 由效率最高。通过与其它路 由策略 对比证 实该路 由策略有效地提 高 了通讯 网络的路 由效率 。
关 键 词 ：混 合路 由 ；无 标 度 网 络 ；可 变 参数 ；通 讯 网络 ；路 由效 率
１ 路 由策 略
１１ Ｂ ． Ａ无 标 度 模 型
一
Ｐｚ ： ———— —■ － ＝ —— －
（ Ｚ）
近年来 ，大量研究 证 明 Ｉ Ｅ ＮＥ ＮＴ Ｒ Ｔ、ｗｗｗ 等通 讯 网 络并不是像随机 网 和规则 网那样 均 匀 ，而是 度分 布遵循 幂
律分布 Ｐ （ ）～ｋ ｋ 的非均匀 系统 。Ｂ ｒｂ ｓ Ａｌｅｔ 出 ］ ａａ ｄ ｉ ｂ ｒ 提 － 的Ｂ Ａ无标度模 型对此 进行 了很 好 的 阐述 。与 其它 模型 相
Ｌ Ｕ ａ — ｉｇ，Ｚ Ｉ Ｑｉｎ ｘｎ ＨＡＮＧ — ｎ Ｄａｍｉ
（ ｃ ｏ ｌ ｆＣ ｍｐ ｔｒＳ ｉｎ ｅａ ｄ Ｉｆ ｒ ｔ ｎ，Ｇｕｚ ｏ ｎｖ ｒｉ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｕｅ ｃｅ ｃ ｎ ｎｏ ｍａｉ ｏ ｏ ｉｈ ｕＵ ｉｅｓｔ ｙ，Ｇｕｙ ｎ ５ ０ ５ ｉａ ｇ ５ ０ ２ ，Ｃｈｎ ） ｉａ
甚 至超 大规模 网络依 赖性 的不断 增强 ，网络 中的交通 动力 学特性逐渐引起 人们 的关 注 。为 了使 通讯 网络更 有效 的发 挥其功能 ，必须保 证信 息流处 于 自由通 畅状态 。因此 ，缓
解网络中信息交通拥塞 和提 高通讯 网络 的效率成 为研 究 的
重点 。该领域的研 究工作 则 主要 围绕着 两个 方面 展开 ，一
（）优先连接 ：一个新结点 与一个 已经存在的结点 ｉ ２ 相 连接的概率 Ｂ 与结点 ｉ 的度 ｋ、结点 ｊ 的度 １ 之 间满足 【 ｊ
６ ｆ ± ａ ” Ｇ
将信息 包传 送到其邻 域 结点 。这 里 ｋ是 结点 ｉ 的连 接
度 ，ａ是一个可调 的参数 ，Ｎ 是结点 ｉ 的排队队列长 度 ，Ｇ
是结点 ｉ 的传递能力 。 ＋１ 为了保证结点 处信息包个 数 是
不 为 ０ 。
比，Ｂ Ａ无标 度网络最大的特点是 ：网络增长 和优先连接 特 性＿ 。其构造算法如下 ： ３ ］ （）增长：从一个具有 ｒ 个节点 的网络开始 ，每次引入 １ ｎ ｏ
（ 州大 学 计 算机科 学与信 息学 院 ，贵 州 贵 阳 ５ ０２ ） 贵 ５０ ５
摘 要 ：为 了确保通讯 网络上信息更快更有效的传输且通讯 能力尽 可能增大 ，以无标度 网络为平 台，提 出了一种新 的混合
路 由策 略 。该 策 略 综 合 利 用 了 网络 动 态 信 息 和静 态信 息 ，并将 网络 中 结 点 的 传 递 能 力设 定 为 与 结 点 的度 相 关 的 变量 ，采 用
ｇ眈 ｒ Ｔｈ ａ ｋ ｔｔａ ｓ ｓ ｉ ｄ ｌ ｔ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｉ ｄ ｐ ｅ ｈ ｔａｅ ｙ ｉ ｌ ｔ ｎ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅｍａ ｉ ｌ ｅ ｗ ｒ ａ ａ ｉ ｅ ｐ ｃ ｅ ｒｎ ｍ ｓｏ ｍｏ ｅ ｈ ｏ ｔ ｉ ｎ ｗｉ ｉ ｍ ａｉ ａ ｏ ｔ ｉ ｔ ｅ ｓｒ ｔｇ ．Ｓｍｕ ａ ｉ ｓ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｘｍａ ｔ ｋ ｃ ｐ ｃ ｙ ｏ ｓ ｄ ｎ ｏ ｎ ｏ ｔ
包个数最多为 Ｇ。由于现 实网络 中各结 点 的传 递能 力是 不 同的 ，因此假定 每 一结 点 的传递 能 力为 ：ｃ —ｋ。ｋ 是结 ｉ
点ｉ 的连接 度 。而不是仅 仅将 Ｇ 设 定 为某一 常数 。采用变
新 的混合 路由策略 。该策 略 中假 定结 点传 递能 力等 于结 点
的度 ， 局域结构 的静 态信 息 与交通 拥塞 的动 态信 息结 合 将 在一起综合考 虑 ，并 以优化 的信 息包传 递概 率 向邻 域结 点
２１ 年 ３ ０２ 月
计 算 机 工 程 与 设 计
ＣＯＭ ＰＵＴＥＲ ＥＮＧＩ ＮＥＥ ＮＧ ＲＩ ＡＮＤ Ｓ ＧＮ ＤＥ Ｉ
Ｍ ａ ． Ｏ１２ ｒ２
第３ ３卷
第 ３ 期
Ｖｏ ． ＮＯ ３ １３ ．
基 于 混 合信 息 的复 杂 网络 路 由策略 研 究
刘倩 星 ，张达 敏
是产生信息和接 收信 息 的服务器 终端 ，又是 中介传 递信 息
的路 由器 。
系统 的崩溃 ，因此研 究如 何缓 解 网络交通 拥塞 具有 重要 意
义 。基 于这个思想 ，本 文 以无标 度 网络为 模型 建立 了一 种
（）在每一 时步 ，每 个结 点 向其 邻域 结点 传递 的信 息 ２
收 稿 日期 ：２ １一５３ ； 修 订 日期 ：２ １ －７３ ０ １Ｏ —０ ０ １０ —０