相依类网络遭受故障时的易脆性理论分析及其管控策略的仿真研究

发布时间:2024-03-26 04:26
  现实世界中的基础设施网络往往存在着信息交互、能源传输、结构依附等相互依赖关系,但相依结构在提高系统工作效率的同时,也带来了极强的易脆性,因此,如何有效地应对和控制故障在相依网络上的级联扩散进而避免系统发生结构性破碎,对于相依网络抗毁性研究具有十分重要的理论价值和现实意义。同时,考虑到真实网络中的受位置和地理等因素的制约,无法完全拓扑化,学者在一般相依网络的基础上增加了空间因素和距离限制,提出了相依空间网络,在相依空间网络中,相比随机故障,局域攻击引起的故障传播能够对相依空间网络鲁棒性造成更严重的破坏,对于相依空间网络极端的易脆性进行管控,避免系统雪崩,也成为相依网络研究领域有待解决的新问题之一。本文主要贡献有:1.针对相依网络上的同步恢复模型,本文利用共同边界节点在极大连通网络内外的连接关系定义边界节点的重要性,提出一种基于相连边的择优恢复算法:PRCL算法(preferential recovery based on connectivity link)。利用渗流理论的随机故障模型,通过ER随机网络和无标度网络构建的不同结构相依网络上的级联仿真结果表明,相比其他恢复算法,PRCL算法...

【文章页数】:89 页

【学位级别】:硕士

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摘要
abstract
1.绪论
    1.1 研究的背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 主要内容
    1.4 章节安排
2.相依类网络研究基础
    2.1 复杂网络基础概念
        2.1.1 网络的表示
        2.1.2 度中心性
        2.1.3 局域中心性
        2.1.4 极大连通图
    2.2 相依类网络的子网络
        2.2.1 ER网络
        2.2.2 无标度网络
        2.2.3 小世界网络
        2.2.4 二维晶格网络
    2.3 相依类网络的基本模型
        2.3.1 基础相依网络模型
        2.3.2 相依空间网络模型
    2.4 计算机仿真技术
    2.5 本章小结
3.相依类网络的易脆性分析
    3.1 动力学模型
        3.1.1 级联失效模型
        3.1.2 渗流理论
    3.2 攻击策略
        3.2.1 随机攻击和蓄意攻击
        3.2.2 局域攻击
    3.3 仿真参数与评价指标
        3.3.1 仿真参数与评价指标
        3.3.2 基础相依网络脆弱性仿真及分析
        3.3.3 相依空间网络脆弱性仿真及分析
    3.4 本章小结
4.基于相连边的择优恢复算法
    4.1 相依网络的恢复模型
        4.1.1 共同边界节点
        4.1.2 相依网络恢复模型演化
    4.2 基于相连边的择优恢复算法介绍
        4.2.1 算法思路
        4.2.2 算法设计
    4.3 基于相连边的择优恢复实现
        4.3.1 基于相连边的择优恢复算法具体步骤
        4.3.2 基于相连边的择优恢复算法流程图
        4.3.3 基于相连边的择优恢复算法实现代码
    4.4 仿真结果及分析
        4.4.1 仿真参数与评价指标
        4.4.2 脆弱性仿真及分析
        4.4.3 迭代步数NOI仿真结果及分析
        4.4.4 恢复鲁棒性系数分析
    4.5 本章小结
5.小度优先愈合算法
    5.1 相依空间网络愈合模型
        5.1.1 动态愈合方法
        5.1.2 相依空间网络愈合模型演化
    5.2 小度优先愈合算法介绍
        5.2.1 算法思路
        5.2.2 算法设计
        5.2.3 小度优先愈合算法实现代码
    5.3 小度优先恢复算法仿真结果与分析
        5.3.1 仿真参数与评价指标
        5.3.2 脆弱性仿真及分析
        5.3.3 迭代步数NOI仿真结果及分析
        5.3.4 不同愈合比例仿真结果及分析
        5.3.5 愈合边相关仿真结果及分析
    5.4 本章小结
6.算法讨论
    6.1 基于相连边的择优恢复算法讨论
    6.2 小度优先恢复算法讨论
        6.2.1 算法生效原因讨论
        6.2.2 耦合距离r相关讨论
    6.3 算法的异与同
    6.4 本章小结
7.总结与展望
    7.1 总结
    7.2 研究展望
参考文献
后记
致谢
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本文编号:3939360

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