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综合馆
Internet网络的访问直径分析
  • 摘要

    结合复杂网络理论与CAIDA授权的关于Internet网络的真实海量数据,从复杂网络理论角度对真实的Internet数据进行分析与研究.首先借助物理学和生物学研究的方法,将Internet网络视为具有生命涨落特征的活体系统,形式化定义了Internet物理特征量--访问直径.然后根据目标复杂系统涨落演化特点,提出了3种基于Logistic模型的、以带衰减因子的正余弦函数组合模拟振荡涨落的数学模型.使用浮点型遗传算法分别进行拟合实验,并通过实验结果对上述3种模型进行优选.最终优选模型的拟合准确度为97.87%,预测准确度为97.47%,准确度高,符合Internet网络真实数据变化情况.文中使用模型对较远未来网络情况进行了预测,并得出结论:从现在开始至2011年12月,将是Internet网络高速发展时期,之后发展速度变缓,并于2021年10月左右趋于稳定,此时Internet网络访问直径为10.2073跳.最后,应用文中模型重点预测出了2008年8月北京奥运期间Internet网络访问直径为10.7726跳,并得出奥运期间Internet网络效率较高的结论.

  • 作者

    徐野  赵海  苏威积  张文波  张昕  XU Ye  ZHAO Hai  SU Wei-Ji  ZHANG Wen-Bo  ZHANG Xin 

  • 作者单位

    东北大学复杂网络研究中心,沈阳,110004;东北大学嵌入式技术辽宁省重点实验室,沈阳,110004/东北大学嵌入式技术辽宁省重点实验室,沈阳,110004/东北大学复杂网络研究中心,沈阳,110004

  • 刊期

    2006年5期 ISTIC EI PKU

  • 关键词

    复杂网络  访问直径  Internet物理表征量  Logistic模型  遗传算法  浮点遗传算法 

参考文献
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  • [10] CAIDA (The Cooperative Association for Internet Data Analysis)是一个对全球范围Internet结构及数据进行研究的国际合作机构.研究的主要内容包括Internet网络的产生、发展及演化趋势以及Internet网络行为、动力、网络传播特征和Internet宏观拓扑结构的变化规律.
  • [11] 之所以选取CAIDA在北美洲、欧洲和亚洲3个结点,主要是因为分别从三大洲抽取的数据能更客观地表现Internet网络.而每洲仅取1个结点,是在保证了数据冗余度的基础上简化了统计分析的复杂程度.没有选取亚洲中国结点的原因是,中国结点成立的时间较短,数据时间跨度不长.
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  • [13] Aiello W;Chung F;Lu L.Y. A random graph model for massive graphs. Portland, 2000
  • [14] 每月抽取当月15日一天的数据.3个结点分别存在缺失数据的情况,其中riseling缺少2001年7月~9月的数据,k-peer缺少1999年7月~2001年5月的数据和2004年1月的数据,apan-jp缺少1999年7月、2000年6月和2003年10月的数据.本文中,一般不对缺失数据做补充,在计算需要情况下,使用另两月同时段数据的均值代替.
  • [15] 分数指根据适应度函数计算(取适应度函数计算值的倒数)得到的最高优度评分,是算法在50000轮遗传计算中的最高分数.
  • [16] 轮数指模型收敛到最高分数时遗传计算的轮数.
  • [17] 尹朝庆;尹皓. 人工智能与专家系统. 北京:中国水利水电出版社, 2002
  • [18] 杨志杰;徐中儒. 用动态逻辑斯谛预测法研究黑龙江省乡村人口增长. 黑龙江八一农垦大学学报, 1997,02
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54.173.237.152