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第1篇 复杂信息网络性能设计基础3

第1章 复杂信息网络3

1.1 复杂网络概述4

1.1.1 复杂网络概念4

1.1.2 复杂网络研究现状6

1.1.3 典型复杂网络模型9

1.2 复杂性科学概述14

1.2.1 复杂性科学概念14

1.2.2 复杂性科学研究现状15

1.3 复杂网络演化概述18

1.3.1 复杂网络演化概念18

1.3.2 复杂网络演化研究现状18

1.4 复杂网络优化概述23

1.4.1 复杂网络优化概念23

1.4.2 复杂网络优化研究现状23

1.5 复杂信息网络弹性概述26

1.5.1 弹性研究现状26

1.5.2 复杂信息网络弹性概念27

1.6 网络群体智能概述30

1.6.1 群体智能研究现状30

1.6.2 网络群体智能概念36

第2章 复杂网络性能测度39

2.1 基本结构特征测度40

2.1.1 常用测度41

2.1.2 加权网络测度45

2.2 局域性测度——拓扑势49

2.2.1 拓扑势概述49

2.2.2 基于拓扑势分布的网络结构特征分析方法53

2.2.3 典型网络分析55

2.2.4 实际网络分析62

2.3 不确定性测度——云模型66

2.3.1 云模型概述66

2.3.2 基于云模型和拓扑势的网络结构差异性表示72

2.4 中心性测度78

2.4.1 度数中心性78

2.4.2 介数中心性79

2.4.3 接近度中心性81

2.4.4 局域中心性度量——拓扑势中心性83

2.5 弹性测度83

2.5.1 与信息网络弹性相关的测度83

2.5.2 衡量信息网络弹性的测度86

2.6 基于工程因素的信息网络测度95

2.6.1 基于工程因素的信息网络特征参数95

2.6.2 典型模型生成网络与实测网络特征参数比较98

2.7 大规模网络参数的计算119

2.7.1 大型网络介数中心性与平均最短路径长度的整合近似算法119

2.7.2 基于局域网的并行计算平台135

第2篇 复杂网络拓扑结构测量与分析141

第3章 Internet路由器级网络分析141

3.1 Internet拓扑结构分析概述141

3.1.1 Internet拓扑结构141

3.1.2 Internet拓扑测量142

3.1.3 Internet拓扑建模144

3.2 基于Rocketfuel的网络测量145

3.3 Roeketfuel测量数据处理147

3.4 Rocketfuel测量数据分析148

第4章 群体智能网络分析152

4.1 大众广泛深度交互的互联网环境152

4.1.1 互联网层次结构分析155

4.1.2 互联网应用环境及特点156

4.2 以维基百科为代表的协作编辑交互网络160

4.2.1 维基百科的复杂网络结构160

4.2.2 维基百科数据集的获取162

4.3 协作编辑交互网络构建164

4.4 协作编辑交互网络静态特性分析168

4.4.1 度分布168

4.4.2 边权重分布169

4.4.3 强度分布170

4.4.4 相关性171

4.4.5 互惠性173

4.4.6 集聚系数174

4.4.7 最短路径175

4.5 协作编辑交互网络动态特性分析176

4.5.1 基于拓扑势熵的群体协作演化分析方法176

4.5.2 网络动态特性分析178

第3篇 复杂信息网络拓扑结构演化建模与优化183

第5章 基于工程折中的ISP路由器级拓扑结构演化模型183

5.1 IP网络拓扑设计的工程因素183

5.2 基于工程折中的路由器级拓扑结构演化建模分析185

5.2.1 基于工程折中的网络演化模型185

5.2.2 模型度分布分析188

5.3 模型验证与分析193

5.3.1 模型验证193

5.3.2 模型分析197

第6章 ISP路由器级拓扑结构演化优化205

6.1 遗传算法概述205

6.1.1 基本遗传算法206

6.1.2 实数编码遗传算法206

6.1.3 多目标优化遗传算法210

6.2 针对ISP路由器级拓扑结构演化优化的遗传算法设计213

6.2.1 编码214

6.2.2 适应度计算216

6.2.3 遗传算子218

6.2.4 算法流程设计218

6.2.5 算法控制参数220

6.3 ISP路由器级拓扑结构演化优化实例220

6.3.1 无目标约束优化220

6.3.2 有目标约束优化222

第7章 宏观路由器级拓扑结构演化建模及预测225

7.1 复杂适应系统理论概述225

7.2 Internet的复杂适应系统理论分析226

7.3 基于复杂适应系统理论的多智体建模仿真方法229

7.3.1 智体概念229

7.3.2 多Agent系统230

7.3.3 多Agent建模仿真230

7.4 宏观路由器级拓扑结构演化建模231

7.4.1 环境模型231

7.4.2 主体模型232

7.4.3 模型实现236

7.5 模型验证、分析与预测237

7.5.1 模型验证237

7.5.2 模型分析245

7.5.3 模型预测248

第4篇 复杂信息网络拓扑结构弹性分析与优化253

第8章 随机故障和恶意攻击模式下的网络弹性分析及优化253

8.1 概述256

8.2 国内外研究现状258

8.3 随机故障模式和恶意攻击模式下网络存在极大集群解析计算260

8.3.1 无关联网络中网络存在极大集群解析计算261

8.3.2 关联网络中网络存在极大集群解析计算262

8.3.3 网络恶意攻击模式下的临界值264

8.3.4 数值分析结果266

8.4 随机故障模式和恶意攻击模式下网络弹性仿真分析267

8.4.1 N3257随机故障模式和恶意攻击模式下网络弹性分析267

8.4.2 N4755随机故障和恶意攻击模式下网络弹性分析271

8.5 随机故障模式下提高网络弹性的拓扑结构优化274

8.5.1 度分布熵275

8.5.2 非线性混合整数动态规划276

8.6 恶意攻击模式下提高网络弹性的拓扑结构优化279

8.6.1 贪婪算法概述279

8.6.2 基于弹性的重要节点集合计算方法281

8.6.3 相同度序列网络拓扑生成器285

8.6.4 度序列约束下的网络拓扑结构优化288

第9章 病毒传播模式下的网络弹性分析及免疫措施291

9.1 概述291

9.2 国内外研究现状292

9.2.1 传统经典传播模型292

9.2.2 对网络上病毒传播的临界值研究现状296

9.2.3 非定常传播率下的传播动力学297

9.2.4 对病毒传播免疫方法研究现状299

9.3 病毒在网络中的传播临界值分析300

9.3.1 均匀网络中的传播临界值300

9.3.2 非均匀网络中的传播临界值301

9.3.3 传播临界值仿真分析及验证305

9.4 传统模型下度相关性对网络病毒传播行为的影响分行309

9.4.1 保证节点度不变边重连算法310

9.4.2 度相关性对指数网络病毒传播行为的影响312

9.4.3 度相关性对无标度网络病毒传播行为的影响313

9.5 非定常感染概率R—SI模型下网络弹性分析315

9.5.1 R—SI模型的传播机制316

9.5.2 影响病毒传播行为的要素分析320

9.5.3 基于R—SI模型的网络弹性仿真结果327

9.6 基于局部信息的免疫方法332

9.6.1 随机免疫方法332

9.6.2 熟人免疫方法333

9.6.3 基于局部信息的免疫方法仿真分析334

9.7 基于全局信息的免疫方法338

9.7.1 目标免疫338

9.7.2 多重图形剖分免疫340

9.7.3 基于全局信息的免疫方法仿真分析342

第10章 相继故障模式下的网络弹性分析及优化348

10.1 概述348

10.2 国内外研究现状349

10.3 复杂网络相继故障的动态模型352

10.3.1 负荷—容量模型352

10.3.2 二值影响模型356

10.3.3 沙堆模型357

10.4 考虑度相关性的IP网络相继故障模型及仿真分析358

10.4.1 考虑节点度相关性的IP网络相继故障模型359

10.4.2 随机扰动下IP网络相继故障及仿真分析361

10.4.3 基于负荷攻击下IP网络相继故障仿真分析364

10.4.4 相继故障在IP网络中的扩散过程370

10.5 相继故障模式下网络拓扑结构优化禁忌搜索算法设计373

10.5.1 禁忌搜索算法概述373

10.5.2 提高相继故障模式下网络弹性的算法原理376

10.5.3 禁忌搜索算法设计378

10.6 影响相继故障模式下网络性质的因素381

第11章 基于弹性分析的信息网络拓扑结构评估及设计384

11.1 基于弹性的信息网络拓扑结构评估384

11.1.1 复杂信息网络弹性存在的约束条件384

11.1.2 信息网络拓扑结构与弹性之间的关系385

11.1.3 信息网络拓扑弹性评估方法386

11.2 基于弹性的信息网络拓扑结构评估案例386

11.2.1 邮政骨干网络弹性评估387

11.2.2 邮政骨干网络薄弱环节评估391

11.3 信息网络拓扑设计及优化流程392

11.3.1 信息网络性能指标392

11.3.2 信息网络拓扑设计及优化流程394

第5篇 网络群体智能结构分析与动力学仿真401

第12章 网络群体智能研究范式401

12.1 网络群体智能研究方法论402

12.2 网络群体智能研究层次及研究框架403

12.3 基于网络化数据挖掘的群体智能多粒度分析方法406

12.3.1 网络化数据挖掘406

12.3.2 基于网络化数据挖掘的网络群体智能多粒度分析方法408

第13章 群体结构中心性410

13.1 网络节点中心性分析410

13.1.1 节点中心性累积分布曲线分析410

13.1.2 统计特征分析412

13.1.3 参数之间的相关性分析413

13.2 网络整体中心性分析416

13.3 基于拓扑势中心性的编辑者影响力测度417

13.3.1 拓扑势中心性模型的主要参数选择418

13.3.2 基于拓扑势中心性的编辑者影响力测度算法419

13.3.3 编辑者影响力分析419

第14章 群体结构模式分析424

14.1 网络结构模式发现研究现状424

14.1.1 现实网络中的模式结构425

14.1.2 基于角色特性的模式结构426

14.2 网络结构模式发现的不确定性427

14.2.1 典型模式427

14.2.2 模式发现中的不确定性428

14.3 基于拓扑势和云模型的网络结构模式发现方法429

14.3.1 网络结构模式的云模型表示430

14.3.2 基于拓扑势和云模型的网络结构模式发现算法434

14.4 协作编辑交互网络结构模式特性分析437

14.5 协作编辑交互网络演化特性思考441

第15章 网络群体智能动力学建模仿真442

15.1 群体协作词条编辑的复杂适应性分析442

15.2 群体协作词条编辑建模仿真443

15.2.1 环境模型444

15.2.2 主体模型444

15.2.3 仿真软件445

15.2.4 仿真实验446

15.3 群体协作知识生产建模仿真450

15.3.1 客体模型453

15.3.2 主体模型453

15.3.3 仿真模块458

15.3.4 仿真实验460

15.4 网络群体智能应用思考464

附录467

参考文献476