本发明涉及一种复杂网络级联失效容量负载架构的应用，属于复杂网络级联失效建模
技术领域：
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背景技术：
：近年来，随着现代社会的发展，网络上出现各种各样的安全问题。在现实生活中，级联失效是普遍现象，并且经常发生在电网，因特网，物流网络等各种网络中。2003年，美国俄亥俄州的一个发电机组故障导致了北美的大停电。互联网上网络的拥塞也是级联失效的典型例子。国内外学者针对级联失效提出了很多模型，有容量负载模型，沙堆模型，耦合格子模型等。为了减小级联失效的规模并且能够更为实际的描述现实网络中的级联失效，国内外学者提出了很多改进的容量负载模型。现有的容量负载模型，其初始负荷大多仅考虑节点的度或者介数，节点负荷再分配策略主要分为局部再分配和全局再分配两大类。局部再分配是把崩溃节点的负荷分配给周围的邻居节点或部分邻域内的节点，全局再分配策略是把崩溃节点的负荷分配全网络。现有的崩溃结点的负荷再分配策略大多基于初始负荷的大小进行分配。初始负荷越大的，被分配的故障节点的负荷就越多。初始负荷的大小在某种程度上反映了节点处理数据的能力高低，但是如果仅仅考虑数据处理能力而不考虑该节点在网络拓扑中的结构属性，负荷再分配可能会导致更大范围的级联失效。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题是提供一种能够有效提高针对电网中级联失效现象控制效率的复杂网络级联失效容量负载架构的应用。本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种复杂网络级联失效容量负载架构的应用，用于实现电网中崩溃电站上负载的再分配，包括如下步骤：步骤a1.基于电网设计方案中的电站数量，以及各电站之间的连接关系，构建电网所对应的电网无向网络图；并基于电网无向网络图，计算获得各个电站节点的负载上限，然后进入步骤a2；步骤a2.针对与崩溃电站节点j相邻的各个非崩溃电站节点，作为崩溃电站节点j所对应的各个待分配电站节点i，按如下公式：分别获得该各个待分配电站节点i所获来自崩溃电站节点j的分配负载、占崩溃电站节点j负载lj的比例pji，然后进入步骤a3；其中，ωj表示崩溃电站节点j所对应各个待分配电站节点i的集合，ki表示ωj集合中各个待分配电站节点i的度值，e表示自然指数，cci表示ωj集合中各个待分配电站节点i的聚类系数，α表示预设电站节点负载分配比例调节强度值；步骤a3.根据崩溃电站节点j所对应各个待分配电站节点i分别所获来自崩溃电站节点j的分配负载、占崩溃电站节点j负载lj的比例pji，将崩溃电站节点j的负载lj分配至其所对应的各个待分配电站节点i上，并针对该各个待分配电站节点i的负载进行更新，然后进入步骤a4；步骤a4.分别针对崩溃电站节点j所对应的各个待分配电站节点i，判断待分配电站节点i的负载是否大于其负载上限ci，是则该待分配电站节点i崩溃，作为崩溃电站节点，并针对该崩溃电站节点，返回步骤a2；否则不针对该待分配电站节点i进一步操作，如此完成针对崩溃电站节点j所对应各个待分配电站节点i的分别操作，若该各个待分配电站节点i均不存在其负载大于其负载上限ci，则电网级联失效传播过程结束；或者电网中所有电站节点崩溃，则电网级联失效传播过程结束。作为本发明的一种优选技术方案：还包括步骤a5如下，所述步骤a4中，电网级联失效传播过程结束之后，进入步骤a5；步骤a5.统计电网中崩溃电站节点的数目n，计算获得电网中崩溃电站节点的比例其中，n表示电网中电站节点的总数。作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤a1中，基于电网无向网络图，按如下公式：计算获得各个电站节点的负载上限cn，其中，n∈n，n表示电网中电站节点的总数，β表示预设电网网络架构的容忍系数，表示电网中第n个电站节点的初始负载，τn是节点n的邻居节点集合，ρ表示预设电站节点初始负载与电站节点度值之间的比例值，kn表示电网中第n个电站节点的度值。作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤a2中，按如下公式：获得ωj集合中各个待分配电站节点i的聚类系数cci，其中，mi表示电网无向网络图中，ωj集合中待分配电站节点i所对应所有相邻电站节点之间相互连边的个数；hi表示所有与ωj集合中待分配电站节点i相邻的电站节点个数。与上述相应，本发明所要解决的技术问题是提供一种能够有效提高针对因特网中级联失效现象控制效率的复杂网络级联失效容量负载架构的应用。本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种复杂网络级联失效容量负载架构的应用，用于实现因特网中崩溃网络节点上数据流的再分配，其特征在于，包括如下步骤：步骤b1.基于因特网设计方案中的网络节点数量，以及各网络节点之间的连接关系，构建因特网所对应的因特网无向网络图；并基于因特网无向网络图，计算获得各个网络节点上的数据流上限，然后进入步骤b2；步骤b2.针对与崩溃网络节点j'相邻的各个非崩溃网络节点，作为崩溃网络节点j'所对应的各个待分配网络节点i'，按如下公式：分别获得该各个待分配网络节点i'所获来自崩溃网络节点j'所分配数据流、占崩溃网络节点j'上数据流l'j'的比例p′ji'，然后进入步骤b3；其中，ω'j'表示崩溃网络节点j'所对应各个待分配网络节点i'的集合，k′i′表示ω'j'集合中各个待分配网络节点i'的度值，e表示自然指数，cc′i′表示ω'j'集合中各个待分配网络节点i'的聚类系数，α'表示预设网络节点数据流分配比例调节强度值；步骤b3.根据崩溃网络节点j'所对应各个待分配网络节点i'分别所获来自崩溃网络节点j'所分配数据流、占崩溃网络节点j'上数据流l'j'的比例p′ji'，将崩溃网络节点j'的数据流l'j'分配至其所对应的各个待分配网络节点i'上，并针对该各个待分配网络节点i'上的数据流进行更新，然后进入步骤b4；步骤b4.分别针对崩溃网络节点j'所对应的各个待分配网络节点i'，判断待分配网络节点i'上的数据流是否大于其数据流上限c′i′，是则该待分配网络节点i'崩溃，作为崩溃网络节点，并针对该崩溃网络节点，返回步骤b2；否则不针对该待分配网络节点i'进一步操作，如此完成针对崩溃网络节点j'所对应各个待分配网络节点i'的分别操作，若该各个待分配网络节点i'均不存在其数据流大于其数据流上限c′i′，则因特网级联失效传播过程结束。作为本发明的一种优选技术方案：还包括步骤b5如下，所述步骤b4中，因特网级联失效传播过程结束之后，进入步骤b5；步骤b5.统计因特网中崩溃网络节点的数目n'，计算获得因特网中崩溃网络节点的比例其中，n'表示因特网中网络节点的总数。作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤b1中，基于因特网无向网络图，按如下公式：计算获得各个网络节点的数据流上限c′n′，其中，n'∈n'，n'表示因特网中网络节点的总数，β'表示预设因特网网络架构的容忍系数，表示因特网中第n'个网络节点的初始数据流，τ'n'是节点n'的邻居节点集合，ρ'表示预设网络节点初始数据流与网络节点度值之间的比例值，k′n′表示因特网中第n'个网络节点的度值。作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤b2中，按如下公式：获得ω'j'集合中各个待分配网络节点i'的聚类系数cc′i′，其中，m′i′表示因特网无向网络图中，ω'j'集合中待分配网络节点i'所对应所有相邻网络节点之间相互连边的个数；h′i′表示所有与ω'j'集合中待分配网络节点i'相邻的网络节点个数。本发明所述一种复杂网络级联失效容量负载架构的应用系统，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明所设计复杂网络级联失效容量负载架构的应用，基于复杂网络理论，考虑到每个节点在网络结构上的异质性，分配崩溃节点的负荷，其中，以度大的节点处理数据能力强，聚类系数小的节点能够在抵抗级联失效中发挥更大作用为依据，针对度值大、且聚类小的节点分配更多的崩溃节点的负荷，并通过在人工网络和真实网络上的仿真并与其他模型进行对比，验证了本模型的有效性，使得本发明所设计方法应用的网络，能够更快的达到网络的全局鲁棒性。附图说明图1是本发明所设计复杂网络级联失效容量负载架构的应用的流程图；图2-1至图2-4分别是四种ba网络中α和网络鲁棒阈值βm的关系曲线；图3-1至图3-4分别是四种ws网络中α和网络鲁棒阈值βm的关系曲线；图4-1至图4-4分别是四种er网络中α和网络鲁棒阈值βm的关系曲线；图5是北美电网网络中α和网络鲁棒阈值βm的关系曲线；图6是自治层网络中α和网络鲁棒阈值βm的关系曲线；图7是本发明所设计方法分别应用于北美电网网络和其它模型的对比示意图；图8是本发明所设计方法分别应用于自治层网络和其它模型的对比示意图。具体实施方式下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。本发明设计了一种复杂网络级联失效容量负载架构的应用，用于实现电网中崩溃电站上负载的再分配，实际应用当中，如图1所示，具体包括如下步骤：步骤a1.基于电网设计方案中的电站数量，以及各电站之间的连接关系，构建电网所对应的电网无向网络图；并基于电网无向网络图，按如下公式：计算获得各个电站节点的负载上限cn，然后进入步骤a2；其中，n∈n，n表示电网中电站节点的总数，β表示预设电网网络架构的容忍系数，表示电网中第n个电站节点的初始负载，τn是节点n的邻居节点集合，ρ表示预设电站节点初始负载与电站节点度值之间的比例值，kn表示电网中第n个电站节点的度值。步骤a2.针对与崩溃电站节点j相邻的各个非崩溃电站节点，作为崩溃电站节点j所对应的各个待分配电站节点i，按如下公式：分别获得该各个待分配电站节点i所获来自崩溃电站节点j的分配负载、占崩溃电站节点j负载lj的比例pji，然后进入步骤a3；其中，ωj表示崩溃电站节点j所对应各个待分配电站节点i的集合，ki表示ωj集合中各个待分配电站节点i的度值，e表示自然指数，α表示预设电站节点负载分配比例调节强度值，cci表示ωj集合中各个待分配电站节点i的聚类系数，并按如下公式：获得ωj集合中各个待分配电站节点i的聚类系数cci，其中，mi表示电网无向网络图中，ωj集合中待分配电站节点i所对应所有相邻电站节点之间相互连边的个数；hi表示所有与ωj集合中待分配电站节点i相邻的电站节点个数。步骤a3.根据崩溃电站节点j所对应各个待分配电站节点i分别所获来自崩溃电站节点j的分配负载、占崩溃电站节点j负载lj的比例pji，将崩溃电站节点j的负载lj分配至其所对应的各个待分配电站节点i上，并针对该各个待分配电站节点i的负载进行更新，然后进入步骤a4。步骤a4.分别针对崩溃电站节点j所对应的各个待分配电站节点i，判断待分配电站节点i的负载是否大于其负载上限ci，是则该待分配电站节点i崩溃，作为崩溃电站节点，并针对该崩溃电站节点，返回步骤a2；否则不针对该待分配电站节点i进一步操作，如此完成针对崩溃电站节点j所对应各个待分配电站节点i的分别操作，若该各个待分配电站节点i均不存在其负载大于其负载上限ci，则电网级联失效传播过程结束；或者电网中所有电站节点崩溃，则电网级联失效传播过程结束。步骤a5.统计电网中崩溃电站节点的数目n，计算获得电网中崩溃电站节点的比例其中，n表示电网中电站节点的总数。与上述相应，本发明还设计了一种复杂网络级联失效容量负载架构的应用，用于实现因特网中崩溃网络节点上数据流的再分配，实际应用当中，如图1所示，具体包括如下步骤：步骤b1.基于因特网设计方案中的网络节点数量，以及各网络节点之间的连接关系，构建因特网所对应的因特网无向网络图；并基于因特网无向网络图，按如下公式：计算获得各个网络节点的数据流上限c′n′，然后进入步骤b2，其中，n'∈n'，n'表示因特网中网络节点的总数，β'表示预设因特网网络架构的容忍系数，表示因特网中第n'个网络节点的初始数据流，τ'n'是节点n'的邻居节点集合，ρ'表示预设网络节点初始数据流与网络节点度值之间的比例值，k′n′表示因特网中第n'个网络节点的度值。步骤b2.针对与崩溃网络节点j'相邻的各个非崩溃网络节点，作为崩溃网络节点j'所对应的各个待分配网络节点i'，按如下公式：分别获得该各个待分配网络节点i'所获来自崩溃网络节点j'所分配数据流、占崩溃网络节点j'上数据流l'j'的比例p′ji'，然后进入步骤b3；其中，ω'j'表示崩溃网络节点j'所对应各个待分配网络节点i'的集合，k′i′表示ω'j'集合中各个待分配网络节点i'的度值，e表示自然指数，α'表示预设网络节点数据流分配比例调节强度值，cc′i′表示ω'j'集合中各个待分配网络节点i'的聚类系数，并按如下公式：获得ω'j'集合中各个待分配网络节点i'的聚类系数cc′i′，其中，m′i′表示因特网无向网络图中，ω'j'集合中待分配网络节点i'所对应所有相邻网络节点之间相互连边的个数；h′i′表示所有与ω'j'集合中待分配网络节点i'相邻的网络节点个数。步骤b3.根据崩溃网络节点j'所对应各个待分配网络节点i'分别所获来自崩溃网络节点j'所分配数据流、占崩溃网络节点j'上数据流l'j'的比例p′ji'，将崩溃网络节点j'的数据流l'j'分配至其所对应的各个待分配网络节点i'上，并针对该各个待分配网络节点i'上的数据流进行更新，然后进入步骤b4。步骤b4.分别针对崩溃网络节点j'所对应的各个待分配网络节点i'，判断待分配网络节点i'上的数据流是否大于其数据流上限c′i′，是则该待分配网络节点i'崩溃，作为崩溃网络节点，并针对该崩溃网络节点，返回步骤b2；否则不针对该待分配网络节点i'进一步操作，如此完成针对崩溃网络节点j'所对应各个待分配网络节点i'的分别操作，若该各个待分配网络节点i'均不存在其数据流大于其数据流上限c′i′，则因特网级联失效传播过程结束。步骤b5.统计因特网中崩溃网络节点的数目n'，计算获得因特网中崩溃网络节点的比例其中，n'表示因特网中网络节点的总数。为了验证本发明的有效性，以及为了更直观的显示本发明的实际效果，应用本发明所设计架构到ba无标度网络，ws小世界网络，er随机图网络和两个真实网络，北美电网(uspowergrid)以及自治层网络(as)。相关网络参数如下表1所示。namenm＜k＞＜cc＞kba11000200040.028964ba21000300060.0344109ba31000400080.0380137ba410005000100.0412165er11000200040.003712er21000300060.005918er31000400080.007625er410005000100.009236ws11000200040.4236200ws21000300060.4608465ws31000400080.5473341ws410005000100.6024427powergrid494165942.670.080119as4158134226.4560.556981其中，＜k＞、＜cc＞、kmax分别表示网络的平均度，平均聚类系数和最大度。基于上述数据，按本发明所设计步骤进行操作，实现在多个网络上进行仿真，我们攻击每个网络度最大的节点，并由此开始级联失效的传播过程，如图2-1至图2-4、图3-1至图3-4、图4-1至图4-4，以及图5、图6所示，我们得出了α和βm的关系，当βm最小时的那个对应的α，才是参数的最优值。从仿真中可以看出，在12个人工网络上，当α的值大约为2的时候，这几个人工网络可以得到最小的βm。人工网络中，当α＞15时，可以得到最小的βm。从微观角度，我们还探究了当α取得最优时，每一个容忍系数β对应的崩溃节点的比例p。当β很小并接近于0时，那么节点全部崩溃，即p＝1。当β无限大时，p接近于0，即全局鲁棒性。和另外一个基于节点介数的最近邻分配的容量负载模型，如图7至图8所示，从微观角度可以看出，本发明可以在β更小时，达到全局鲁棒性。上述技术方案所设计复杂网络级联失效容量负载架构的应用，基于复杂网络理论，考虑到每个节点在网络结构上的异质性，分配崩溃节点的负荷，其中，以度大的节点处理数据能力强，聚类系数小的节点能够在抵抗级联失效中发挥更大作用为依据，针对度值大、且聚类小的节点分配更多的崩溃节点的负荷，并通过在人工网络和真实网络上的仿真并与其他模型进行对比，验证了本模型的有效性，使得本发明所设计方法应用的网络，能够更快的达到网络的全局鲁棒性。上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变动。当前第1页12