基于相依网络相连边的节点失效恢复方法技术

本发明专利技术公开了基于相依网络相连边的节点失效恢复方法，包括以下步骤：建立相依网络的恢复模型；按比例随机攻击相依网络的网络节点，产生失效节点；通过择优恢复算法对失效节点进行恢复；判断相依网络是否新增失效节点，若是，重复上一步，否则结束恢复流程；择优恢复算法具体步骤为确定相依网络的共同边界节点；计算共同边界节点的边界重要指数；根据边界重要指数对共同边界节点按比例进行降序恢复；本发明专利技术通过择优恢复算法计算边界节点的重要性,能够在不同的相依网络上识别对结构连通性有重要影响的边界节点,有效阻止故障在网络间的级联扩散，避免网络发生结构性破坏，极大提高了相依网络遭受故障时的恢复能力。

【技术实现步骤摘要】
基于相依网络相连边的节点失效恢复方法
本专利技术涉及相依网络
，尤其涉及基于相依网络相连边的节点失效恢复方法。
技术介绍
现实世界中,基础设施网络(如通讯、交通、能源等)之间相互依赖、协同工作的情况既是一种普遍现象,也是社会各界的共识，对此,有科研学者把这样一些存在相互依赖关系的基础网络构成的系统称为相依网络(interdependentnetworks)，网络间的相互依赖一方面可以提高整个系统的运转效率,同时也带来了意料之外的脆弱性和风险性。一旦这些关乎国家安全和民计民生的基础网络发生故障甚至瘫痪(例如2003年意大利“9.28”停电事故和2012年印度“7.31”停电事故),势必会给社会造成极其严重的后果，因此,如何有效地应对和控制故障传播,避免相依网络发生结构性破碎,成为复杂网络研究领域的新热点问题之一。如何有效地应对和控制故障在相依网络上的级联扩散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。根据复杂网络理论,采用鉴别关键节点并实施预先保护是一种主流思想，对于相依网络,国内外研究学者也相继提出了预先保护少数节点免受失效影响的策略,以此来减缓或阻止故障在整个系统中的传播与爆发，例如从网络中筛选出大度数或高介数节点作为不受耦合影响的自治节点,或是提前保护那些相连边数和相依边数都很高的节点,或是预先保护前5％的大度数或高Pagerank值的节点等等，不过,多数研究中的故障传播和预先保护都是互不干涉的静态过程，然而,瞬息万变的真实世界更需要的是及时有效的动态应急措施,这样的措施能够在相依系统遭受故障时迅速做出响应,恢复失效节点,尽可能将损失降低到最低,避免故障的升级扩大；最新研究提出一种基于相依网络的恢复模型，该模型的基本思想是通过定义共同边界节点,在每轮恢复阶段找出符合条件的共同边界节点并以一定比例实施恢复，当前的做法是按照随机概率进行选择，这种方法虽然简单直观,却没有考虑现实世界中资源成本的有限性和择优恢复的必然性。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出基于相依网络相连边的节点失效恢复方法。具体的，基于相依网络相连边的节点失效恢复方法，包括以下步骤：S1.建立相依网络的恢复模型；S2.按1-P的比例随机攻击所述相依网络的网络节点使其发生故障并传播,导致所述相依网络产生失效节点，其中P为初始正常节点比例；S3.通过择优恢复算法对所述失效节点进行恢复，所述择优恢复算法具体步骤如下：S31.确定所述相依网络的共同边界节点；S32.遍历所述共同边界节点并计算每个所述共同边界节点的边界重要指数；S33.根据所述边界重要指数对所述共同边界节点进行降序恢复，恢复比例为λ；S4.判断所述相依网络是否新增失效节点，若是，执行S3,若否，执行S5；S5.结束恢复流程。进一步的，所述相依网络至少包括两个相互耦合的极大连通网络GCA和GCB。进一步的，所述失效节点为因故障传播造成的脱离极大连通网络GCA/GCB的节点或其对应的耦合节点发生故障的网络节点。进一步的，所述共同边界节点的确定方法为，遍历极大连通网络GCA和GCB，获取属于同一个极大连通网络的所有正常节点与所述失效节点的最短路径，取最短路径的最小值L为所述失效节点与当前极大连通网络的拓扑距离,与极大连通网络GCA和GCB的拓扑距离分别为L且相互耦合的两个节点均为所述共同边界节点。进一步的，所述边界重要指数计算公式如下：其中，Ivi为边界重要指数，为共同边界节点vi与当前极大连通网络的失效连边数，即共同边界节点vi与当前极大连通网络内正常节点的原有连边的数量；为共同边界节点vi与当前极大连通网络外的失效节点的原有连边的数量；β为共同边界节点vi与当前极大连通网络的失效连边和共同边界节点vi与当前极大连通网络外的失效节点原有连边的重要性比值，β∈[0,1]。本专利技术的有益效果在于：本专利技术通过择优恢复算法计算边界节点的重要性,能够在不同的相依网络上识别对结构连通性具有重要影响作用的少数边界节点,有效地阻止故障在网络间的级联扩散,从而避免相依网络发生结构性破坏，极大地提高了相依网络遭受随机故障时的恢复能力；同时本专利技术具备恢复能力强,起效时间早且迭代步数少的优势。附图说明图1是本专利技术的基于相依网络相连边的节点失效恢复方法流程示意图；图2(a)是边界重要指数示意图；图2(b)是边界节点择优恢复示意图；图3是共同边界节点示意图；图4(a)是恢复算法作用在ER-ER网络下存在极大连通网络概率示意图；图4(b)是恢复算法作用在SF-SF网络下存在极大连通网络概率示意图；图4(c)是恢复算法作用在ER-SF网络下存在极大连通网络概率示意图；图4(d)是恢复算法作用在SF-ER网络下存在极大连通网络概率示意图；图5(a)是恢复算法作用在ER-ER网络下的NOI示意图；图5(b)是恢复算法作用在SF-SF网络下的NOI示意图；图5(c)是恢复算法作用在ER-SF网络下的NOI示意图；图5(d)是恢复算法作用在SF-ER网络下的NOI示意图。具体实施方式为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本专利技术的具体实施方式。如图1所示，基于相依网络相连边的节点失效恢复方法，包括以下步骤：S1.建立相依网络的恢复模型，恢复模型由初始化、级联失效和实施恢复等三个阶段构成；S2.初始阶段,按1-P的比例随机攻击相依网络的网络节点使其发生故障，其中P为初始正常节点比例，P的值可根据实际情况自定义；本实施例中，相依网络包括两个相互耦合的极大连通网络GCA和GCB；级联失效阶段，由于故障节点的作用，当网络GCA碎裂成多个网络时,不属于极大连通网络GCA的节点随即失效,这些故障节点通过相依边的作用导致网络GCB中的耦合节点也发生级联故障,进而改变网络GCB的连通性,且不属于网络GCB的节点失去功能，反过来,网络GCB中失效节点同样通过相依边的耦合关系造成网络GCA中的节点失效,进一步导致网络GCA破碎；失效是指故障节点连同自身相连边和相依边一并从网络中移除；S3.通过择优恢复算法对所述失效节点进行恢复，如图2(a)和图2(b)所示，边界节点的相连边在恢复过程中存在两种情况:与当前极大连通网络内的正常节点存在原有连接,或是与当前极大连通网络外的失效节点存在原有连接；边界节点与极大连通网络内的相连边数量多少,意味着恢复该节点后的极大连通网络内节点平均度的增减变化,而已知节点平均度与网络鲁棒性呈正相关；另一方面,边界节点与极大连通网络外的相连边数量又意味着该节点在原始网络上的结构连通性或是局限性,这类连边数越多,说明后续恢复阶段的候选目标数就越多,重要边界节点被选中的潜在性也就越高；因此,恢复模型上边界节点的重要性既依赖于该节点与极大连通网络内的连接关系,也依赖与极大连通网络外的连接关系,所以,衡量边界节点重要性时需要综合考虑上述两类相连边以及他们在恢复作用上的比重关系,这不同于目前将连边数最多的节点简单地定义成重要节点的方法，本专利技术通过边界节点在极大连通网络内外的连接边数计算边界节点的重要性,提出一种基于相连边的择优恢复算法(PRCL算法)，PRCL算法的具体步骤如下:S31.实施恢复阶段，确定所述相依网络的共同边界节点；S32.遍历所述共本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于相依网络相连边的节点失效恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.建立相依网络的恢复模型；S2.按1‑P的比例随机攻击所述相依网络的网络节点使其发生故障并传播,导致所述相依网络产生失效节点，其中P为初始正常节点比例；S3.通过择优恢复算法对所述失效节点进行恢复，所述择优恢复算法具体步骤如下：S31.确定所述相依网络的共同边界节点；S32.遍历所述共同边界节点并计算每个所述共同边界节点的边界重要指数；S33.根据所述边界重要指数对所述共同边界节点进行降序恢复，恢复比例为λ；S4.判断所述相依网络是否新增失效节点，若是，执行S3,若否，执行S5；S5.结束恢复流程。

【技术特征摘要】
1.基于相依网络相连边的节点失效恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.建立相依网络的恢复模型；S2.按1-P的比例随机攻击所述相依网络的网络节点使其发生故障并传播,导致所述相依网络产生失效节点，其中P为初始正常节点比例；S3.通过择优恢复算法对所述失效节点进行恢复，所述择优恢复算法具体步骤如下：S31.确定所述相依网络的共同边界节点；S32.遍历所述共同边界节点并计算每个所述共同边界节点的边界重要指数；S33.根据所述边界重要指数对所述共同边界节点进行降序恢复，恢复比例为λ；S4.判断所述相依网络是否新增失效节点，若是，执行S3,若否，执行S5；S5.结束恢复流程。2.根据权利要求1所述的基于相依网络相连边的节点失效恢复方法，其特征在于，所述相依网络至少包括两个相互耦合的极大连通网络GCA和GCB。3.根据权利要求2所述的基于相依网络相连边的节点失效恢复方法，其特征在于，所述失效节点为因故障传播造成的脱离极大连通网络GCA/GCB的节...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚凯，吴佳键，康立，
申请(专利权)人：西南财经大学，
类型：发明
国别省市：四川,51