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。
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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