網絡魯棒性進化優(yōu)化及其評價標準的理論估計.pdf

1、近年來，復雜網絡研究正滲透到工程學科、數理學科以及生命科學等眾多不同的領域，受到了越來越多的科研工作者的廣泛關注。網絡魯棒性是復雜網絡的一個重要屬性，也是目前研究的一個重要熱點。隨著實際網絡對其網絡魯棒性的需求越來越高，如何有效地提高實際網絡的魯棒性逐漸成為一個亟待解決的問題。本論文首先對網絡魯棒性優(yōu)化方法進行了研究，然后對文獻[1]提出的網絡魯棒性評價標準進行了理論分析，最后對基于動態(tài)攻擊/修復模型的網絡魯棒性演變進行了分析。主要工作

2、總結如下：
　?。?）將粒子群算法（PSO）應用到網絡魯棒性優(yōu)化問題上，提出了基于粒子群算法的無標度網絡魯棒性優(yōu)化方法，PSO_RSF。設計了全新的編碼方式和種群更新算子，結合網絡優(yōu)化問題，創(chuàng)新性地提出了鄰域自生種群算子，提高了PSO_RSF的全局搜索能力和局部搜索能力。實驗結果表明，PSO_RSF能夠有效解決“度分布不變”的網絡魯棒性優(yōu)化問題；相比于初始網絡，其網絡魯棒性有了明顯的提升，并且優(yōu)化后的網絡結構呈現明顯的“洋蔥”狀結

3、構特征。
　　（2）通過對現實需求的分析，本文提出了“度分布可變”的網絡魯棒性優(yōu)化問題。針對該優(yōu)化問題，本文提出了基于密母算法（Memetic Algorithms，MAs）的網絡魯棒性優(yōu)化算法，MA_ROP（Memetic Algorithmfor Robustness Optimization Problem）。設計了有效的交叉、變異等操作算子實現種群的全局搜索。同時，針對每一代中的若干最優(yōu)個體，設計了啟發(fā)式爬山算法實現局部搜

4、索。實驗結果表明，MA_ROP是一種有效且穩(wěn)定的算法，并且通過對優(yōu)化后網絡的結構進行研究，得出猜想：規(guī)則網絡的網絡魯棒性最高。
　?。?）文獻[1]提出了一種目前受到最廣泛關注的網絡魯棒性評價標準R。根據已有的復雜網絡研究理論，本文結合了概率統(tǒng)計學的方法，在網絡受到惡意攻擊后，對網絡結構的變化進行了理論推導，代替了現有評價標準R計算過程中的模擬統(tǒng)計步驟，提出了一種網絡魯棒性評價標準R的理論估計方法。通過在規(guī)則網絡、小世界網絡、隨機

5、網絡和無標度網絡上的仿真測試結果表明，本文提出的理論估計方法可以有效地估計優(yōu)化后網絡的魯棒性，并且從理論層面上證明了上一項工作的猜想是正確的。
　?。?）現實中的網絡存在一種更普遍的現象——在一段時期內，網絡的攻擊者持續(xù)破壞網絡，而維護者盡最大努力對網絡進行修復。針對上述的動態(tài)問題，本文研究了基于動態(tài)攻擊/修復的迭代模型下的網絡魯棒性演變過程。經過大量實驗結果分析得出，連接網絡中點介數最小的節(jié)點的修復策略能夠有效地維護網絡的連通性