专利名称：基于无尺度网络的路由级拓扑建模方法
技术领域：
本发明涉及一种基于无尺度网络的路由级拓扑建模方法，属于对网络路由级拓扑的建模技术。
背景技术：
随着对复杂网络研究热潮的兴起，人们对网络拓扑的认知正在不断发展。从早期的规则网络与随机网络阶段，到1998年Watts和Stoogatz阐述了小世界效应(Small-world effect)(Watts D J,Strogatz S H. Collective dynamicsof “ smal l-world” networks [J] · Nature, 1998，393: 440-442. ), 1999 年 Barabasi 和Albert指出许多真实网络的节点度值遵循幂律(Power-Iaw)分布Oarabasi A L, AlbertR. Emergence of scaling in random networks[J]. Science, 1999, 286(5439) :151-154.)，该类网络被称为无标度网络(Scale-free network)，两人设计的网络模型便被称为BA模·型。现实世界中许多网络都具有无尺度特性，在Internet中，Faloutes等人发现不论是自治系统(Autonomous System,简称AS)级,还是路由级拓扑都具有无尺度特性。拓扑模型必须尽可能的符合原型网络，目前对网络拓扑的建模方法分为两类，一类是基于层次结构的拓扑生成方法，如Ties模型、Transit-Stub模型等,其生成过程虽然符合实际的规则，但最终生成网络的统计特性却并不理想；第二类是基于节点度分布规律的建模方法，例如无尺度网络的节点度遵循幂律分布，对应基于动态增长-择优连接机制的生成算法，整体效果较好。但是，即使具有相似度分布的无尺度网络，也可能具有完全不同的体系结构，仅依靠节点度的幂律分布来判定生成拓扑与真实拓扑是否吻合是不够的(LLi，D Aldersonj W Willingerj J Doyle. A first-principles approach to understandingthe internet’s router-level topology[J]. ACM SIGCOMM Computer CommunicationsReview，2004，34(4) :3-14)。以上述任何一种模型为基础，对实际中网络的进行特性统计、状态预测、优化分析，都必然会存在一定的不准确性，甚至不一定具备实际的可操作性。路由级拓扑作为一种客观存在的实体，对其建模仅从个别属性特征考虑是远远不够的，必须综合考虑技术、地理、成本等实际条件的限制(杨国正，陆余良，朱峰.Internet网络拓扑建模方法综述[J] ·计算机应用研究，2009，26 (5) : 1625 1627.)。
发明内容
发明目的本发明设计一种对实际情况符合程度更高的基于无尺度网络的路由级拓扑建模方法，从而以此为基础进行网络特性统计、状态预测和优化分析。Barabasi和Albert将复杂网络的生成归结为两个机制增长和择优连接，由此提出BA模型。但是该模型中未对节点和连接的种类做出区分，在路由级拓扑模型中，除了考虑节点度分布的特性，其具体结构还必须考虑实际因素的约束。本发明结合层次化模型和幂律分布模型，采用混合建模的方法，提出了 DHQW(Dynamic Hierarchy and Quadrant withWeight)模型。
I.节点分层(Layer)BA模型中各节点被视为平等的，节点成长为集散节点很大程度上与其加入时间有关。实际路由级拓扑中节点的属性与其被设计的功能直接相关，例如一个末端叶子节点，力口入网络的时间再早也不可能成为集散节点。即使是异构、超大规模的Internet，其中的节点也可以根据原则划分层次，典型的大区域网络，其路由级拓扑结构更具有清晰的层次性。本发明根据功能和组织关系按节点种类进行分层，最内圈承担骨干互联的节点称之为核心层core，最外圈只具有对上连接的节点称为叶子层lea f，除核心层和叶子层以外的层次称为主体层main。模型可扩展主体层可继续细化拆解为多个层次。2.划分象限(Quadrant)BA模型中的连接除遵循增长和择优连接机制外并没有其它的约束，实际路由级拓扑中的连接却会受到成本、距离甚至组织管理等方面的限制。本发明在把网络拓扑压扁到一个平面上后，利用雷达图进行连接象限的划分。模型可扩展象限内部可继续细化拆分。3.按权重分配节点对于路由级网络拓扑，节点在各层次、各象限中的数目分布有对应的比率，即该区域中的节点数与节点总数的比值，称之为权重。按比率向各个层次/象限增加新节点，即在生成算法迭代时，根据权重进行概率计算来决定新增节点的归属区域。模型可扩展不同层次的象限比率可不相同。DHQW模型主要参数定义如表I所示。表I DHQW模型主要参数定义表
权利要求
1.一种基于无尺度网络的路由级拓扑建模方法，其特征在于，包括 在初始路由级拓扑上，根据无尺度网络的增长和择优连接特性，将新增节点连接到已经有较多连接的旧有节点上，使路由级拓扑中的节点呈现幂律分布； 根据功能和组织关系按节点种类将路由级拓扑中节点分为核心层core、叶子层leaf和主体层main三层；所述核心层为最内圈承担骨干互联的节点，所述叶子层为最外圈只具有对上连接的节点；除核心层和叶子层以外的层次称为主体层，主体层可继续细化拆解为多个层次； 把路由级拓扑压扁到一个平面上后，利用雷达图进行连接象限的划分；所述象限内部可继续细化拆分； 对于路由级拓扑，使其所有节点呈现幂律分布的同时，还需按比率向各个层次/象限增加新节点，即根据权重进行概率计算来决定新增节点的归属区域；所述节点在各层次、各象限中的数目分布有对应的比率，即该区域中的节点数与节点总数的比值，称之为权重。
2.如权利要求I所述的基于无尺度网络的路由级拓扑建模方法，其特征在于所述初始路由级拓扑的建立和在路由级拓扑中按比率向各个层次/象限增加新节点的具体步骤为初始化算法步骤和循环算法步骤； 初始化算法步骤 (11)按层次每个象限依序号产生Hitl个节点，重复步骤LXQ次； (12)核心层每个初始化节点依序号顺序连接m个同层节点； (13)主体层初始化节点与上级(L-I)Q区域中节点建立δ(δ ^ I)条连接，与同一 LQ内节点建立m-δ条连接；其中，第L层Q象限所在区域简称LQ ； (14)叶子层初始化节点对上级(L-I)Q区域节点建立I或m条连接,结束初始化算法； 其中，L为节点是层数，Q为象限数,m为新增节点与旧有节点的新建连接数,m0为每个LQ中的初始节点数，IiKmci, δ为主体层节点与上级节点的连接数。
循环算法步骤 (21)投入新节点η，以wL为概率，判断本次投点归属的层次；若新点归属核心层，跳转步骤(23)，若归属主体层，跳转步骤(27);若归属叶子层，跳转步骤(29)； (22)以wQ为概率，判断新节点η归属的象限； (23)产生一个随机数，作为新节点本次的连接概率V； (24)从核心层中随机选取节点i，按照公式⑴计算p(ki)； Pik,) =Cl) (25)比较P(Ici)与p',SpGdDp'则连接n、i,若pG^Xp'则不进行连接； (26)重复步骤(23) (25)完成m次连接； (27)产生随机数V，在对上级(L-I)Q内节点随机选取节点i计算P(ki)，按步骤(25)进行判定并重复δ次； (28)产生随机数V，对同LQ内节点随机选取节点i计算P(ki)，按步骤(25)进行判定并重复m-δ次； (29)产生随机数V，在对上级(L-I)Q内节点随机选取节点i计算p(ki)，按步骤(6)进行判定并重复I或m次；(30)重复(21) (29)步骤N次； 其中，N为基于无尺度网络的路由级拓扑的节点总数，wL为层次的权重，wQ为象限的权重。
3.如权利要求2所述的基于无尺度网络的路由级拓扑建模方法，其特征在于完成初始化后不得有孤立节点，即度值为O的节点；每个LQ内初始化节点的度值均匀。
4.如权利要求2所述的基于无尺度网络的路由级拓扑建模方法，其特征在于新投入节点与旧有节点建立第一条连接后，后续的新建连接应避免重复选择同一节点；初始化算法和循环算法整体重复R次，最终输出的每个节点度值取R次实现度值的平均值。
全文摘要
本发明公开了一种基于无尺度网络的路由级拓扑建模方法，根据无尺度网络的增长和择优连接特性，将新增节点连接到已经有较多连接的旧有节点上，使路由级拓扑中的节点呈现幂律分布；根据功能和组织关系按节点种类将路由级拓扑中节点分为核心层core、叶子层leaf和主体层main三层，且层次具备可扩展性；把路由级拓扑压扁到一个平面上后，利用雷达图进行连接象限的划分，且象限内部可继续细化拆分；对于路由级拓扑，可按比率向各个层次/象限增加新节点，即根据权重进行概率计算来决定新增节点的归属区域。本发明采用混合建模的方法，对实际情况符合程度更高。
文档编号H04L12/751GK102904815SQ20121035695
公开日2013年1月30日 申请日期2012年9月21日 优先权日2012年9月21日
发明者陈鹏 申请人:中国电子科技集团公司第二十八研究所