一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法技术

本发明专利技术提供了一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法，其具体步骤如下：步骤(1)：构建多层耦合网络模型，并在多层耦合网络间建立“一对一”的耦合关系；步骤(2)：根据步骤(1)中的多层耦合网络模型，在负载‑容量模型的基础上，对多层耦合网络模型的级联失效过程进行描述；步骤(3)：根据步骤(1)中的多层耦合网络模型，计算多层耦合网络中层节点的度、耦合节点的度差值、耦合节点的度偏差等参数；步骤(4)：根据步骤(2)的级联失效过程评估多层耦合网络的鲁棒性；步骤(5)：根据步骤(2)(3)(4)，设计一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法；本发明专利技术以增加网络连边的方式，基于动态耦合节点度偏差，发明专利技术了一种新的增加网络连边策略，可以适用于不同的网络拓扑结构，通过优化控制的方式，搜索优化的网络连边增加方式，以实现对多层耦合网络鲁棒性的控制，有效提升多层耦合网络的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法(一)所属
本专利技术涉及多层耦合网络可靠性领域，具体涉及到一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法。(二)
技术介绍
随着信息技术和网络的快速发展，使得现代网络在本质上彼此孤立变得越来越困难。在网络和物理世界中，许多系统表现出耦合特性，比如：城市基础设施系统中的交通网络、电力网络和供水系统构成的协同依赖网络可以看作是一个多层耦合网络；人与人之间的社交网络也可被视为一种多层耦合网路。多层耦合网络虽然确保了网络功能的正常运行，但这种复杂的多层耦合结构也加剧了其在面对内部/外部突发事件/扰动冲击的脆弱性，使得网络中任何一个环节出现问题，都可能波及网络中的其他节点，形成类似“多米诺骨牌”效应，最终引起网络的彻底崩溃。因此，对多层耦合网络的鲁棒性进行控制已经成为了研究的热点。近年来，已经提出了几种方法来控制多层耦合网络的鲁棒性，主要包括：保护关键节点、节点恢复和增加连边这三种方法。这几种方法都可以对网络的鲁棒性进行控制，但都存在一定的不足：1、保护关键节点是通过增加系统冗余来控制网络的鲁棒性，但这同时也极大地增加了网络的运营成本；2、节点恢复方法具有明显的滞后性，需要调度人力和维护资源来实现网络节点的恢复，无法满足复杂网络的功能需求；3、目前的增加连边策略主要包括最小度连边、随机连边、最小度差值连边、随机度差值连边等。但这几种策略均属于一种固定的连边策略，无法适用于不同网络结构的鲁棒性控制。因此，设计一种适用于多层耦合网络的动态连边策略，对网络的鲁棒性进行控制是一个亟待解决的复杂问题。(三)
技术实现思路
为了改善现有多层耦合网络鲁棒性控制方法的不足，本专利技术提出一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法，其目的和解决的问题是：针对多层耦合网络，通过设计一种改进的动态连边策略，对网络的鲁棒性进行优化和控制。本专利技术提出一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法，具体步骤如下：步骤(1)：构建多层耦合网络模型，并在多层耦合网络间建立“一对一”的耦合关系；步骤(2)：根据步骤(1)中的多层耦合网络模型，在负载-容量模型的基础上，对多层耦合网络模型的级联失效过程进行描述；步骤(3)：根据步骤(1)中的多层耦合网络模型，计算多层耦合网络中层节点的度、耦合节点的度差值、耦合节点的度偏差等参数；步骤(4)：根据步骤(2)的级联失效过程评估多层耦合网络的鲁棒性；步骤(5)：根据步骤(2)(3)(4)，设计一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法；其中，在步骤(1)中，构建多层耦合网络模型G＝<α，β>，其中包括α和β两层网络，每层网络均为无权重、无方向的网络，并且每层网络中均包含N个节点。α层网络的节点可通过进行表示，β层网络的节点可通过进行表示，在单层网络内的节点被称为“层节点”。用来表示α层网络中节点间的“层内连接”关系，用来表示β层网络中节点间的“层内连接”关系：同时，α层网络和β层网络通过层间连接进行“一对一”的耦合，称为“耦合节点”。其中，在步骤(2)中，针对单层网络(α层网络或β层网络)中的节点，设其初始负载为lmax为该节点所能承受的最大负载，若节点的负载超过lmax，则节点发生故障；若未超过最大负载，则处于正常工作状态。同时，根据负载-容量模型，若节点发生故障，则其负载将会分配给其周围的邻居节点，邻居节点的负载可表示为：其中，和代表节点在时刻t和t0时的负载；ls代表节点的第s个邻居节点的负载；Γi是节点所有邻居节点的集合；ks(t0)是第s个邻居节点在t0时刻的度。在单层网络级联失效过程的基础上，失效过程首先在单层网络中进行传播。若层节点失效，则删除该失效节点及其层内连接关系。在公式(3)的基础上，进行网络负载的重分配，直至级联失效过程停止。根据多层耦合网络的连接规则，重新生成新的多层耦合网络结构，其过程可表示为：Step1：在α层网络和β层网络随机选择受到扰动或攻击的层节点，将其作为失效节点并删除；Step2：根据Step1中失效节点的层内连接关系，将失效节点的负载分配给其邻居节点；Step3：根据Step2中的负载重分配情况，判断α层网络和β层网络的新增失效节点，删除失效节点的层内连接，并更新网络的拓扑结构；Step4：若过程Step3导致孤立节点的出现，则删除孤立节点，所述孤立节点为不在最大连通分量的节点；Step5：重新回到Step2，造成级联失效；Step6：直到α层网络和β层网络中没有节点失效，则多层耦合网络达到稳定状态，并更新多层耦合网络的拓扑结构。其中，在步骤(3)中，节点的度可表示为：其中，为节点的度，N为α层网络的节点数量，表示节点与α层网络中其他节点的层内连接。耦合节点的度差值可表示为：其中，IDD表示耦合节点的度差值，和为两个层节点的度，且节点和为“一对一”耦合关系，且节点位于α层网络，节点位于β层网络。耦合节点的度偏差可表示为：其中，为节点的度，<k>为多层网络的平均度，η1和η2为负/正偏差的相关性参数，negativemax和positivemax为多层耦合网络中节点与网络平均度的最大正/负偏差值，为耦合节点的度偏差。其中，在步骤(4)中，根据网络中的最大连接子团(Mutuallyconnectedgiantcomponent,MCGC)的大小来评估网络鲁棒性，可表示为：Size(MCGC)是最大连接子团的大小，N为网络节点数量。其中，在步骤(5)中，设计一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法，具体实现过程如下：Step1：建立一个包含Num粒子的粒子群，并初步每个粒子的初始参数，表示为其中xnd代表第粒子xn的第d个维度的值，且d∈{1，2}。根据步骤(3)计算节点的相关参数。Step2：选择α层网络中的层节点并按照当前参数(η1和η2)下的度偏差降序来排列网络中的其他节点。在α层网络中增加一条层内连接，以连接节点和最大度偏差的节点。同时，选择β层网络中的层节点并按照当前参数(η1和η2)下的度偏差降序来排列网络中的其他节点。在β层网络中增加一条层内连接，以连接节点和最大度偏差的节点。需说明的是，自连接和重复连接是不被允许的。Step3：根据步骤(2)和步骤(4)，评估多层耦合网络的鲁棒性，并识别当前粒子群集合中的最优粒子，更新粒子的位置和速度，以探索更大的解空间，表示为：其中，是在第Iters次迭代过程中，粒子n的第d维度的速度值；是在第Iters次迭代过程中，粒子n的第d维度的位置；是粒子n的第d维度历史最优位置；是粒子群众第d维度的历史最优位置；τ是惯性系数，一般通过经验来设定；c1和c2是加速系数，其中c1是粒子本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法，包括步骤：/n步骤(1)：构建多层耦合网络模型，并在多层网络间建立“一对一”的耦合关系；/n步骤(2)：根据步骤(1)中的多层耦合网络模型，在负载-容量模型的基础上，对多层耦合网络模型的级联失效过程进行描述；/n步骤(3)：根据步骤(1)中的多层耦合网络模型，计算多层耦合网络中层节点的度、耦合节点的度差值、耦合节点的度偏差等参数；/n步骤(4)：根据步骤(2)的级联失效过程评估多层耦合网络的鲁棒性；/n步骤(5)：根据步骤(2)(3)(4)，设计一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法，包括步骤：
步骤(1)：构建多层耦合网络模型，并在多层网络间建立“一对一”的耦合关系；
步骤(2)：根据步骤(1)中的多层耦合网络模型，在负载-容量模型的基础上，对多层耦合网络模型的级联失效过程进行描述；
步骤(3)：根据步骤(1)中的多层耦合网络模型，计算多层耦合网络中层节点的度、耦合节点的度差值、耦合节点的度偏差等参数；
步骤(4)：根据步骤(2)的级联失效过程评估多层耦合网络的鲁棒性；
步骤(5)：根据步骤(2)(3)(4)，设计一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法。


2.根据权利要求1所述的一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法，其特征在于，在步骤(2)中所述多层耦合网络的级联失效过程为：
Step1：在α层网络和β层网络随机选择受到扰动或攻击的层节点，将其作为失效节点并删除；
Step2：根据Step1中失效节点的层内连接关系，将失效节点的负载分配给其邻居节点；
Step3：根据Step2中的负载重分配情况，判断α层网络和β层网络的新增失效节点，删除失效节点的层内连接，并更新网络的拓扑结构；
Step4：若过程Step3导致孤立节点的出现，则删除孤立节点，所述孤立节点为...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊冬明，冯强，任羿，王自力，孙博，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11