基于相似度特性的复杂网络演化算法研究

提出了一种基于相似度特性和三角形结构的复杂网络演化算法,利用平均场理论给出网络的度分布、聚类系数和平均距离等特性的理论分析,并利用NetworkX工具包进行仿真验证,证明该演化模型在增加相似节点连接概率的同时具有幂率分布和小世界特性。     

基于随机选择的复杂网络模型研究

复杂网络模型研究对复杂网络学科的发展起着十分重要的作用.本文提出了基于网络节点局域信息随机选择连接节点的复杂网络模型.并通过解析方法计算了网络的度分布.以及仿真分析模型的聚类系数.平均路径长度和网络的社团结构特征.仿真结果表明,本模型生成的网络同时具有小世界特性.无标度特性以及清晰的社团结构特征.已有的研究表明.该模型更加接近现实社会中的网络.     

改进HK网络演化模型的研究

以HK网络模型为基础,提出了两个度分布与聚类系数均可调的改进HK网络模型。改进模型联合考虑“优先连接”、“三角结构”、“内部演化”等演化机制。在新节点加入时,分别考虑加入单个节点和社团的情况,将 TF 机理移到旧节点之间进行网络演化。仿真结果表明,两个改进模型不仅继承了HK模型的高聚类无标度特性,同时克服了HK模型演化过程中单一加入单个节点的方式及新旧节点之间TF机理的限制。     

BA网络中一种基于节点动态权值的局部路由策略

为适应大规模通信网络的路由需求,提出了一种基于BA网络的局部路由策略。基本思想是在数据包转发过程中,将邻居节点的度和发送能力以一定比例加和得到的值作为权值,根据权值大小选择下一站点。其中,节点的发送能力由节点的数据包队列长度,节点的度及一个调节系数组成,节点的发送能力可根据实时数据包产生率进行调节。仿真结果表明,该路由策略有较好的通讯能力,通过改变加权算法中的比例系数可以调节网络的临界负载量,达到该算法下的最优路由方法,使节点的处理能力得到合理利用,为实际大规模通讯网络中利用局部路由实现数据传输提供了有效可靠的方法。     

一种基于适应度和节点聚类的P2P拓扑建模方法

 通过对Gnutella网络拓扑实测数据的分析,得到了Gnutella网络的累积节点度分布、聚类系数、平均路径长度和rich-club系数等拓扑特征。在拓扑特征分析的基础上,通过引入适应度、邻居数限制和节点聚类等机制,提出了面向非结构化P2P网络拓扑的FCL(Fitness model with tunable Clustering and neighbours Limitation)模型,并给出了建模算法。通过实验分析,证明了该模型的有效性。     

基于复杂网络和最优子序列双射的形状描述与匹配

本文结合复杂网络理论分析形状特性,对形状建模成基于形状内部距离的小世界复杂网络,分析复杂网络节点的度特征和聚类系数特征,通过复杂网络的动态演化,构造多尺度的关于节点分布的直方图来描述形状;用轮廓点多尺度的度特征、聚类系数特征和内部距离形状上下文特征来描述轮廓点,结合改进的最优子序列双射算法实现形状匹配.实验中分析了复杂...     

基于边生命周期的短波IP网络随机图模型

针对短波IP网络中物理连接存在生命周期和接收节点选择方式不同对网络拓扑结构和性能产生的影响,提出了一种基于边生命周期和接收节点多种选择方式的随机图模型。模型中节点之间边生命周期服从正态分布,而新边建立的节点选择方式按照随机选择、度值择优选择和度值反择优选择的方式,用来模拟短波IP网络不同的通信过程。理论分析和仿真也发现,接收节点选择方式的不同将会对网络的度分布、平均最短距离、网络总的度值和节点最大度值及聚集系数都产生影响,而小的连接生命周期将显著减少网络中总的度值和节点的最大度值,减少对物理层资源的占用,提升网络的效能。     

基于多连接方式的无线通信网拓扑模型研究

为了解决无线通信网拓扑模型生成问题,结合无线通信网的特点,提出了一种多种连接方式的无线通信网演化模型,解析计算了模型的度分布。对网络的度分布、网络效率和网络抗毁性能进行了仿真,结果表明,该模型生成的网络具有幂率特性和小世界特性,模型效率随着中程连接概率的增大而增大,网络抗毁性能随着中程连接概率的增大而降低,为网络拓扑的优化及网络模型的抗毁性研究提供理论支撑和参考。     

基于朋友聚类的语义覆盖网构建方法研究

P2P网络是一种极具潜力的信息共享方式,当前对于它的研究成为网络技术的热点问题.P2P网络的分布、分散、组织困难等特点,使P2P网络在应用中有很多不足,这就要求提高P2P网络的应用效率,优化查询过程等.以一个无结构的,可以用无向图来表示的P2P网络为基础,首先构造了一个描述节点上文件的元数据模型,在这个模型的基础上进行语义聚类,并定义了一个聚类特征向量来描述生成的聚类.在完成本地节点上的聚类以后,再进一步进行节点间的聚类,提出了朋友聚类的概念,基于朋友聚类构建语义覆盖网,它可以大大提高查询效率.     

车载自组织网络中网络连通特性研究

研究了3个典型车辆移动模型和真实车辆行驶轨迹对车载自组织网络连通特性的影响,评价了车辆移动模型的合理性。仿真结果表明,相邻车辆的速度相关性对连接持续时间产生显著影响;交通“热点”和红绿灯规则造成的节点聚簇行为增强了网络连通度;节点分布不均匀使得车载自组织网络具有较高中心度的结论。     

Online social network model with renewal and accelerated growth

Based on observation of the growing mechanism in Twitter-like online social networks, an online social network （OSN） evolution model was proposed, a renewal mechanism for the old nodes and an accelerated growth mechanism was introduced for the new nodes, comparing with the native copying model. Topological characteristics of the generated networks, such as degree distribution, average shortest-path length and clustering coefficient, are analyzed and numerized. These properties are validated with some crawled datasets of real online social networks.     

Evolution model for scientific collaboration network with local-world information

In order to reveal the intrinsic properties of scientific collaboration networks, a new local-world evolution model on a scientific collaboration network is proposed by analysing the network growth mechanism. The act degree as the measurement of preferential attachment is taken, and the local-world information of nodes is taken into account. Analysis and simulation show that the node degree and the node strength obey the power-law distribution. Low average path length and high clustering coefficient are approved. Experiment indicates that the model can depict efficiently the topological structure and statistical characteristics of real-life scientific collaboration networks.     

基于复杂网络理论的校友网络研究

在某高校校友会网站的开发建设中,引入复杂网络机制,借鉴城市公共交通网络的space P和space L方法,构建了校友网络,分析了其平均路径长度、聚类系数和度分布等基本网络统计特性,并借用数学期望的思想,对构建的校友网络方法进行了验证。由分析结果可知,校友网络是一个具有指数型度分布的小世界网络;校友网络是由一些关键节点（主席、副主席和班长和团支书等）连接起来的,应该切实保障这类节点的桥梁作用;space P方法构造的校友网络比space L方法构造的校友网络更加合理,更能反映真实的校友关系。     

同学网络的拓扑结构研究

基于在线社交网络平台,建立了同学关系网络的初步模型,并结合复杂网络理论相关知识对其拓扑结构进行了研究.在大学生在线社交平台“人人网”上收集相关数据并建立数据库,在此基础上构建相应的社交网络——同学关系网络.研究了该网络的拓扑结构,如度分布、平均最短路径长度、群聚系数、度相关系数等重要统计指标.通过分析发现,该网络具有无标度性和“小世界”特性,并呈现异配模式.同时分析了相关特性形成的机制,并给出初步解释,为相关动力学行为研究提供了实证基础.     

基于信息传播的社交网络拓扑模型

研究社交网络的拓扑结构有利于深刻理解信息在人际网络中的传播过程以及社交网络所具有的拓扑特性。考虑到信息传递具有有向性,通过结合现实生活中信息传播所遵循的规律构造加权有向拓扑模型模拟信息传递的动态性,从而更好地仿真社交网络的拓扑结构。实验结果表明,模型所生成网络的拓扑结构的度、势分布以及度—势相关性具有明显的幂律分布特性;同时,通过分析所生成网络的聚类系数、核数和基尼系数,验证了其具有社交网络的聚集特性、层次性和异质性。     

Two-Level Linear Clustering Protocol Based on Wireless Sensor Networks

Aiming at the defects of the nodes in the low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol, such as high energy consumption and uneven energy consumption, a two-level linear clustering protocol is built. The protocol improves the way of the nodes distribution at random. The terminal nodes which have not been a two-level cluster head in the cluster can compete with the principle of equivalent possibility, and on the basis of the rest energy of nodes the two-level cluster head is selected at last. The single hop within the cluster and single hop or multiple hops between clusters are used. Simulation experiment results show that the performance of the two-level linear clustering protocol applied to the Hexi corridor agricultural field is superior to that of the LEACH protocol in the survival time of network nodes, the ratio of success, and the remaining energy of network nodes.     

Prolonging the lifetime of wireless sensor networks by utilizing feedback control

A new algorithm aiming to prolong the lifetime of wireless sensor networks (WSNs) is proposed to balance energy depletion. Using a feedback control combined with a discrete nonlinear programming method to adjust the transmission radii of sensor nodes located in different locations, makes network load redistribution possible and balances energy consumption, further prolongs the lifetime of the entire network. A data distribution model which specific to WSNs with sensor nodes that can adjust transmission radii is proposed to analyze the load spread of the network. This model contributes to predicting and analyzing energy consumption balance effectively. Compared with two other algorithms, dynamic transmission range adjustment and SP, respectively, the experimental results show that the proposed algorithm can lengthen the lifetime of WSNs by up to 22.7 and 27.2 %.     

A green cluster‐based routing scheme for large‐scale wireless sensor networks

In wireless sensor networks (WSNs), clustering has been shown to be an efficient technique to improve scalability and network lifetime. In clustered networks, clustering creates unequal load distribution among cluster heads (CHs) and cluster member (CM) nodes. As a result, the entire network is subject to premature death because of the deficient active nodes within the network. In this paper, we present clustering‐based routing algorithms that can balance out the trade‐off between load distribution and network lifetime “green cluster‐based routing scheme.” This paper proposes a new energy‐aware green cluster‐based routing algorithm to preventing premature death of large‐scale dense WSNs. To deal with the uncertainty present in network information, a fuzzy rule‐based node classification model is proposed for clustering. Its primary benefits are flexibility in selecting effective CHs, reliability in distributing CHs overload among the other nodes, and reducing communication overhead and cluster formation time in highly dense areas. In addition, we propose a routing scheme that balances the load among sensors. The proposed scheme is evaluated through simulations to compare our scheme with the existing algorithms available in the literature. The numerical results show the relevance and improved efficiency of our scheme.