一种提高物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法技术

本发明专利技术涉及一种提高物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法，通过在初始化的物联网拓扑结构中选取符合4个节点的网络Motif作为最小操作单元后，并在所有的最小操作单元中选出所有具有可重连接边的最小操作单元分别作为操作单元，并且针对选取的部分操作单元分别多次更改其边连接关系，并且每次更改操作不完全相同，这样得到多个新物联网拓扑结构，且由这些多个新物联网拓扑结构形成一个种群，再通过构建鲁棒性能衡量指标，以利用分布式人工免疫优化算法对形成的该种群内每一个新物联网拓扑结构做优化，将具有最优鲁棒性能衡量指标时所对应的物联网拓扑结构作为最优物联网拓扑结构输出，实现了有效提高物联网拓扑结构抵抗恶意攻击的能力。意攻击的能力。意攻击的能力。

【技术实现步骤摘要】
一种提高物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法


[0001]本专利技术涉及物联网领域，尤其涉及一种提高物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法。

技术介绍

[0002]物联网作为融合多学科的复杂综合体以及构建智慧城市的重要支撑部分，其应用对象正不断融入到社会的各个领域，并且在实现万物互联中发挥着越来越重要的作用。
[0003]物联网中通常具有数据服务中心以及大规模数量的监测设备(如传感器)，这些监测设备会将各自监测到的数据发送给数据服务中心，然后通过数据服务中心对这些数据的分析处理，从而为多种应用场景提供高质量的服务。其中，这些监测设备以拓扑结构形式布置在物联网中，即各监测设备以拓扑结构形式分布在物联网中的不同位置，并且不同的应用场景所使用的物联网通常具有不同的网络拓扑结构。
[0004]在实际应用场景所布置的物联网拓扑结构中，现有的物联网拓扑结构往往是固定的，即物联网中的大部分节点(即监测设备)位于相对固定的位置。在采用现有物联网拓扑结构所布置的监测设备向物联网中的数据服务中心传输数据时，目前的网络拓扑结构具有较低的鲁棒性能，无法支撑大量数据的传输，尤其是在网络拓扑结构面临威胁时，更是难以确保大量数据传输的效率和安全。
[0005]因此，如何有效提高现有物联网拓扑结构的鲁棒性能，抵抗外部攻击，确保数据传输的效率和可靠性，成为当前物联网领域亟待解决的一个重要技术问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法。通过该方法，可以有效提高物联网拓扑结构的鲁棒性能，进而抵抗外部攻击，确保数据传输效率和可靠性。
[0007]本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种提高物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法，其特征在于，包括如下步骤1～7：
[0008]步骤1，基于无标度网络模型的规则生成初始化的物联网拓扑结构，并在该物联网拓扑结构内随机部署多个网络拓扑节点；其中，在该初始化的物联网拓扑结构中，每一个网络拓扑节点分别对应有一个固定的地理位置，并且所有的网络拓扑节点具有相同的属性；
[0009]步骤2，按照网络Motif，在初始化的物联网拓扑结构中提取出所有符合4个节点的网络Motif，且将提取到的每一个网络Motif分别作为物联网拓扑结构优化过程中的最小操作单元；
[0010]步骤3，在提取的所有最小操作单元中选取出所有具有可重连接边的最小操作单元分别作为操作单元；
[0011]步骤4，对在初始化的物联网拓扑结构中已提取的部分操作单元更改边连接关系，且将更改了边连接关系后的物联网拓扑结构作为新物联网拓扑结构；
[0012]步骤5，分别多次重复执行步骤4的操作，得到多个新物联网拓扑结构，且由该多个新物联网拓扑结构组成一个种群；其中，每次操作中针对边连接关系的更改操作不完全相同，且将该种群中的每一个新物联网拓扑结构作为一个个体；
[0013]步骤6，构建衡量物联网拓扑结构鲁棒性能的鲁棒性能衡量指标；
[0014]步骤7，利用分布式人工免疫优化算法对形成的该种群内每一个新物联网拓扑结构做优化，将具有最优鲁棒性能衡量指标的物联网拓扑结构作为最优物联网拓扑结构输出。
[0015]改进地，在所述提高物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法中，在步骤1中，加入物联网拓扑结构中的新网络拓扑节点连接之前网络拓扑节点的概率与该之前网络拓扑节点的度数大小呈正相关。即，之前网络拓扑节点的度数越大，则该新节点连接该之前网络拓扑节点的概率越大。
[0016]进一步地，在所述提高物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法中，在步骤6中，所述鲁棒性能衡量指标的构建过程包括如下步骤61～65：
[0017]步骤61，对初始化的物联网拓扑结构在遭受每次网络攻击后的物联网拓扑结构中所包含符合3个节点的网络Motif数量做累计统计；
[0018]步骤62，获取初始化的物联网拓扑结构的总边数以及该初始化的物联网拓扑结构的网络拓扑节点总数量；其中，初始化的物联网拓扑结构的总边数标记为E，该初始化的物联网拓扑结构的网络拓扑节点总数量标记为V，V>3；
[0019]步骤63，获取经第k次网络攻击后，物联网拓扑结构中的所有符合3个节点的网络Motif所组成的并集的总边数；其中，此处的该所有符合3个节点的网络Motif所组成的并集的总边数标记为MC(k)，k≥1；
[0020]步骤64，根据统计所得符合3个节点的网络Motif数量做出判断处理：
[0021]当符合3个节点的网络Motif数量为零时，转入步骤65；否则，转入步骤61；
[0022]步骤65，对统计所得符合3个节点的网络Motif数量做归一化，并且将归一化后所得到的数值作为所述的鲁棒性能衡量指标；其中，鲁棒性能衡量指标标记为I：
[0023][0024]再改进，在所述提高物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法中，在步骤7中，具有最优鲁棒性能衡量指标的物联网拓扑结构作为最优物联网拓扑结构的输出过程包括如下步骤71～77：
[0025]步骤71，设置N个本地优化程序和1个全局优化程序；其中，各本地优化程序之间相互独立，每一个本地程序运行一个种群P，且每一个本地程序对其运行的种群P分别进行种群交叉操作、变异操作和选择操作，第n个本地优化程序标记为L
n
，1≤n≤N，全局优化程序标记为GL；
[0026]步骤72，定义交叉操作策略：
[0027]motif
i
,motif
j
←
G
i
(,loc),G
j
(,loc)；
[0028]其中，G
i
(,loc)和G
j
(,loc)分别表示同一个种群中的相互交叉位置在loc处的两个不同个体，并且选择交叉位置染色体短的一侧进行搜索，染色体是由所有符合4个节点的网络Motif组成的，且将该染色体中的其中一个Motif称之为Motif碱基，motif
i
表示在一个类
型个体中的其中一个符合4个节点的网络Motif，motif
j
表示在与motif
i
所处个体类型相同的另一个类型个体中，其中的一个符合4个节点的网络Motif且与motif
i
可交叉的网络Motif；
[0029]对两个网络Motifmotif
i
与motif
j
的类型做出判断处理：当motif
i
与motif
j
为同类型时，对该两个网络Motif执行交叉操作；否则，继续在同一个种群中搜索可交叉操作的两个网络Motif；
[0030]步骤73，定义变异操作策略：
[0031]针对种群P中的一个个体G，提取其所有符合4个网络Motif的操作单元组成一个染色体；
[0032]随机指定部分可变异的染色体M本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提高物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法，其特征在于，包括如下步骤1～7：步骤1，基于无标度网络模型的规则生成初始化的物联网拓扑结构，并在该物联网拓扑结构内随机部署多个网络拓扑节点；其中，在该初始化的物联网拓扑结构中，每一个网络拓扑节点分别对应有一个固定的地理位置，并且所有的网络拓扑节点具有相同的属性；步骤2，按照网络Motif，在初始化的物联网拓扑结构中提取出所有符合4个节点的网络Motif，且将提取到的每一个网络Motif分别作为物联网拓扑结构优化过程中的最小操作单元；步骤3，在提取的所有最小操作单元中选取出所有具有可重连接边的最小操作单元作为操作单元；步骤4，对在初始化的物联网拓扑结构中已提取的部分操作单元更改边连接关系，且将更改了边连接关系后的物联网拓扑结构作为新物联网拓扑结构；步骤5，分别多次重复执行步骤4的操作，得到多个新物联网拓扑结构，且由该多个新物联网拓扑结构组成一个种群；其中，每次操作中针对边连接关系的更改操作不完全相同，且将该种群中的每一个新物联网拓扑结构作为一个个体；步骤6，构建衡量物联网拓扑结构鲁棒性能的鲁棒性能衡量指标；步骤7，利用分布式人工免疫优化算法对形成的该种群内每一个新物联网拓扑结构做优化，将具有最优鲁棒性能衡量指标的物联网拓扑结构作为最优物联网拓扑结构输出。2.根据权利要求1所述的提高物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法，其特征在于，在步骤1中，加入物联网拓扑结构中的新网络拓扑节点连接之前网络拓扑节点的概率与该之前网络拓扑节点的度数大小呈正相关。3.根据权利要求1所述的提高物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法，其特征在于，在步骤6中，所述鲁棒性能衡量指标的构建过程包括如下步骤61～65：步骤61，对初始化的物联网拓扑结构在遭受每次网络攻击后的物联网拓扑结构中所包含符合3个节点的网络Motif数量做累计统计；步骤62，获取初始化的物联网拓扑结构的总边数以及该初始化的物联网拓扑结构的网络拓扑节点总数量；其中，初始化的物联网拓扑结构的总边数标记为E，该初始化的物联网拓扑结构的网络拓扑节点总数量标记为V，V>3；步骤63，获取经第k次网络攻击后，物联网拓扑结构中的所有符合3个节点的网络Motif所组成的并集的总边数；其中，此处的该所有符合3个节点的网络Motif所组成的并集的总边数标记为MC(k)，k≥1；步骤64，根据统计所得符合3个节点的网络Motif数量做出判断处理：当符合3个节点的网络Motif数量为零时，转入步骤65；否则，转入步骤61；步骤65，对统计所得符合3个节点的网络Motif数量做归一化，并且将归一化后所得到的数值作为所述的鲁棒性能衡量指标；其中，鲁棒性能衡量指标标记为I：4.根据权利要求1所述的提高物联网拓扑结构鲁棒性能的优化方法，其特征在于，在步骤7中，具有最优鲁棒性能衡量指标的物联网拓扑结构作为最优物联网拓扑结构的输出过程包括如下步骤71～77：
步骤71，设置N个本地优化程序和1个全局优化程序；其中，各本地优化程序之间相互独立，每一个本地程序运行一个种群P，且每一个本地程序对其运行的种群P分别进行种群交叉操作、变异操作和选择操作，第n个本地优化程序标记为L
n
，1≤n≤N，全局优化程序标记为GL；步骤72，定义交叉操作策略：motif
i
,motif
j
←
G
i
(,loc),G
j
(,loc)；...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱铁，陈宁，李克秋，周晓波，赵来平，李涛，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：