基于划分拓扑算法的配电网故障定位研究及应用

分析现有配电网故障定位算法的不足,提出了一种配电网故障定位的划分拓扑算法。该算法依据网络的拓扑结构划分成不同电源树,并根据各个电源树、各根节点的故障标志,进行一次粗定位,确定故障树,可以很好降低算法复杂度;然后对故障树划分,形成节点矩阵、末端矩阵以及故障信息矩阵等拓扑定位矩阵,进行故障二次细定位;最后采用Matlab GUI编程进行算例仿真。算例结果表明,该算法计算量小、用时短、实用性强,适用于多电源、多重故障以及馈线末端故障,满足配电自动化要求。

并行网络模拟中的一种拓扑划分方法

为提高并行网络模拟的可用性与运行效率,实现了一种基于负载估计的拓扑划分方法:首先根据节点与链路在拓扑图中的核心程度估计他们的相对负载,并将相对负载作为节点和链路的权值,然后采用拓扑图划分工具对模拟任务进行划分。实验表明,该划分方法相对于无权值划分方法模拟性能提高16.4%。基于网络测量获得的实际拓扑进行蠕虫模拟表明,该划分方法能适用于大规模真实网络拓扑,并能进行大规模网络安全事件的模拟。

基于拓扑划分的片上网络快速映射算法

该文针对片上网络建立了以能耗和流量均衡为优化目标的映射模型,提出一种基于拓扑划分的快速映射算法(TPBMAP)。该算法不仅考虑芯片的布局特性从而产生规整的拓扑,还采用虚拟IP核技术修正通信核图以完成IP核和网络节点数不等的映射;通过引入以流量均衡为目标的优化模型同时将通信量大的IP核映射到拓扑边缘区域,有效地降低了网络中心的流量;采用迭代的拓扑划分方法以及将通信量大的IP核映射到网络相邻位置,可快速完成低能耗映射。仿真结果表明,相比现有算法,该文提出的算法在映射速度、全网能耗以及网络中心流量等方面有较大优势。

基于负载估计和子域消减的并行网络模拟拓扑划分算法

针对目前研究Internet的主要方法——传统的基于拓扑划分的大规模并行网络模拟的效率低、划分不均衡的问题，提出并实现了基于负载估计和子域消减的并行网络模拟拓扑划分策略。基于启明星辰探测获得的实际拓扑进行的DDoS攻击模拟表明，该划分方法可适用于实际拓扑，并可进行大规模网络安全事件的模拟。实验结果表明，该拓扑划分方法可缩减路由表规模约19．8％，减少模拟时间约17．2％。

基于拓扑划分的配电网故障定位新算法

提出一种配电网故障定位的新算法,将配电网根据电源的个数进行分区,基于图论快速识别电网拓扑,将同一电源供电区域内的节点以树的形式进行链接。通过一次粗略定位找到存在故障的树,根据树中节点之间的链接关系,仅选择包含故障信息的支路,利用支路中父子节点故障信息的不一致性完成二次定位,准确找到故障的发生区段。用算例验证了所提算法的正确性和高效性。

基于抽象消减和流量估计的并行网络模拟拓扑划分算法

大规模并行网络模拟已成为目前研究Internet的主要方法,针对传统网络拓扑划分方法划分不均衡的问题,提出基于抽象消减和流量估计的并行网络模拟拓扑划分算法.采用抽象消减技术,将拓扑中度为1的节点递归抽象到其相连路由器上;采用流量估计技术,首先对拓扑中所有节点和链路利用估计算法进行权值初始化,然后将节点间流量转换为节点间权值,并将相应节点和链路的权值进行叠加.同时为避免权值差距过大,对权值进行规范化处理.实验结果表明,该划分算法相对于传统划分算法,节点压缩率在93.7%以上,缩减子域数约56.9%,减少远程链路数约22.9%,减少模拟时间约12.63%,提高了模拟的规模和效率.

基于随机扫描的并行网络模拟拓扑划分算法

为了提高并行网络模拟的性能，研究了实现有效的拓扑划分的策略，提出并实现了基于随机扫描的并行网络模拟拓扑划分（TPBRS）算法。基于启明星辰探测获得的实际拓扑进行的蠕虫模拟表明，该划分方法可适用于实际拓扑，并可进行大规模网络安全事件的模拟。实验结果表明，相对于传统划分算法，该拓扑划分方法减少模拟时间约19％，各个模拟节点模拟时间差值平均减少约21．78％，内存差值平均减少约4．6％，并且模拟时间和内存的增长更具有规律性，即负载均衡度更好，划分更加合理，提高了网络模拟的性能。

基于遗传算法的并行网络模拟拓扑划分

要提高并行网络模拟性能,需对网络模拟拓扑进行有效划分。为此,提出一种并行网络模拟拓扑的优化划分方法。分析影响并行网络模拟性能因素,给出并行网络模拟性能估计模型,以该模型为评价函数,采用遗传算法寻找优化划分,实现并行网络模拟拓扑的优化划分。在PDNS上的实验结果表明,与传统划分方法相比,该优化划分方法的并行模拟性能平均提高13.3%。

基于模拟运行时间的拓扑划分评价模型

首先分析了PDES(parallel discrete event simulation)机制,对影响并行网络模拟性能的各种因素进行归纳分类,找出了受拓扑划分结果影响的因素集合;然后通过对模拟运行时间的分析,提出了拓扑划分评价模型。在PDNS(parallel distributed network simulator)环境中,基于DDoS攻击的模拟实验结果与模型计算值基本一致,验证了模型的正确性。最后对METIS算法和子网消减划分算法进行评价,前者的评价值比后者高约14%,与实验结果相符,验证了模型的有效性。

基于拓扑划分的SDN多控制器部署方法

传统SDN架构中的单控制器在可靠性方面存在不足,因此基于多控制器的SDN控制层架构的研究逐渐得到重视。然而现有工作或面向多控制器的协作或面向控制器热备份等问题,较少考虑控制器及控制层与转发层间链路失效的场景下多控制器的部署问题。针对上述不足,提出一种基于拓扑划分的SDN多控制器部署方法。首先从拓扑分析入手,研究基于最小f-平衡边割的拓扑划分算法,确定控制器数量和部署区域;然后针对控制器与转发设备距离不平衡问题,提出基于带外连接和拓扑划分的控制器部署算法,为控制器切换提供支撑。校园网环境下的实验结果证明,该方法能够实现高可靠的SDN控制层面,在控制器切换时的收敛速度、控制指令下发的执行效率以及传输任务保障能力方面有较大优势。

基于回退的并行网络模拟拓扑划分算法

并行网络模拟的一个研究点是如何合理的对模拟任务进行划分,减少模拟所需要的时间,提高模拟的性能。当前并行网络模拟任务的划分一般采用基于图划分工具METIS来划分。鉴于METIS工具在并行模拟划分中的不足,本文通过分析影响并行网络模拟性能的因素,对METIS进行改进,提出了基于回退的优化划分算法。实验表明,回退算法通过对METIS的局部最优进行了改进,使得子网数减少了73.2%,边界路由器减少了28.8%,远程链路条数减少了30.8%,并行模拟的性能提高约14%。

基于模体的目标区域网络拓扑划分方法

随着信息社会的发展,网络安全的重要性日益凸显,准确获取网络实体的地理位置有助于更好地实施网络管理。现有经典的基于拓扑启发式聚类的网络实体定位方法,采用基于网络结构的集群划分对网络实体进行聚类,由于没有考虑网络拓扑的具体特性,导致最后的结果误差较大。为解决这一问题,提出一种基于模体的目标区域网络拓扑划分方法。该方法根据目标网络拓扑呈现局部节点高聚类性的特点,创新性地引入"模体"的概念,在目标网络拓扑中挖掘模体结构并进行分析;然后借鉴复杂网络研究领域内局部社团发现方法中初始种子扩展的思路,以模体结构为初始种子进行相应扩展,将拓扑中与模体紧密相连的节点划分为多个集合;最后分别根据地标和公开的IP地理位置数据库对划分的节点集合进行定位,将集合的位置作为集合内节点的地理位置,从而实现网络实体的批量定位。基于香港和台湾两个地区网络拓扑的实验结果表明,该方法与经典的HC-Based方法、NNC方法相比,在网络实体定位准确率上分别能提高25%和16%左右,并且可批量定位的网络实体更多。

一种面向大规模网络仿真的自适应拓扑划分机制

随着网络空间靶场等技术的发展,大规模网络仿真的需求越来越迫切。受限于主机的处理能力,大规模网络仿真需要在多台主机上部署,而如何合理对网络拓扑进行划分就成为影响仿真效率的关键因素。为此,提出了基于物理仿真主机性能约束的自适应拓扑划分模型,并在典型拓扑划分工具METIS的基础上实现了相应的划分算法。拓扑划分算法包括仿真规模预估和拓扑划分调整两大步骤,前者根据网络拓扑和物理主机性能约束估算需要划分的子块数目,后者根据物理主机性能约束进行拓扑的划分和调整。实验结果表明所提出的拓扑划分机制能够有效针对大规模网络的仿真需求进行拓扑划分,并保证划分结果满足物理主机性能约束和子块间负载均衡等目标。

HF-拓扑与HF-空间

在构造划分拓扑的基础上引入了一类颇有价值的特殊的拓扑空间——划分拓扑空间。指出并论证了划分拓扑空间中开集与闭集的同一性;划分基与极小非空开集的关连性;在引入极小非空开集概念的基础上通过几个引理的建立,又论证了一系列颇有价值的理论:证明了在划分空间范围内HF-空间是正则空间、正规空间、局部连通空间的必然性;离散空间与T4空间的统一性,Lindeloff空间、A2空间、可分空间的三位一体性;Tychonoff空间、Hausdorff空间与T1空间的三位一体性;终于得到在划分空间范围内,T1空间、T2空间、T3空间、T3.5空间、T4空间五体合一这么一个结果。

HF-拓扑空间初探

在构造划分拓扑的基础上引入了一类颇有价值的特殊的拓扑空间———划分拓扑空间.指出并论证了划分拓扑空间的6条性质.为研究这一类空间,又提出了极小非空开集的概念并建立了4个引理,在此基础上进一步证明了有关划分拓扑空间的14条定理、4条推论.

并行网络蠕虫模拟中任务优化划分的研究

为提高并行网络蠕虫模拟的性能,需要对蠕虫模拟任务进行合理的划分.鉴于基于图划分工具的任务划分方法存在的不足,提出了并行网络蠕虫模拟任务的优化划分方法以并行网络蠕虫模拟运行时间估计模型作为优化目标函数,采用改进的模拟退火算法实现对蠕虫模拟任务的划分.在PDNS上进行的Slammer蠕虫传播模拟实验表明,该优化划分方法较基于图划分工具的方法提高模拟性能20%以上.

基于网络划分算法的电磁环网快速解环方法

在大型城市电网中,高低压电磁环网运行的短路电流问题非常突出,解环是控制短路电流增长、保障可持续发展和安全运行的重要手段。而近年随着电网规划建设的变数增多和运行方式灵活性要求提高,解环方案不得不及时滚动调整,传统解环方法难以满足时效性要求。该文提出一种基于网络划分算法的快速解环方法。主要优势在于利用聚类划分代替元件开断组合遍历搜索,避开了NP完全难题,计算耗时不到传统算法的1%,大幅提高决策效率。方法的结构分为两层,第一层分析高压下网点的组团方案,第二层基于高压组团方案划分低压网络。算例显示,方法能在分钟级别的时间内分析得到一个实际大型城市电网的多种有效解环方案,具有工程应用价值。

基于子网消减的并行网络模拟任务划分算法

并行网络模拟的一个研究点为任务划分,任务划分中普遍采用基于拓扑的划分。METIS是拓扑划分中的一个典型工具。本文通过分析METIS在拓扑划分中的不足,对拓扑划分算法进行改进:分析拓扑划分对并行模拟性能的影响因素,采用子网消减算法对原始划分算法进行优化。实验表明,改进后拓扑划分方法使路由表的规模减小约16%,并行模拟的性能提高约13%。

无线传感器网络中的协作波纹定位

随着无线传感网定位技术的发展,高精度、大范围、低代价成为无线传感器网络定位技术的研究热点文中提出一种用于无线传感网定位的协作波纹算法,侧重于对多节点实现快速精确定位.首先以更合理的网络布局研究为基础,设计一种可以拼接的网络拓扑结构;其次利用节点协作的方式感知网络环境,降低定位误差;最后利用波纹定位的方式对节点进行两轮定位,从而实现网络区域内的高精度定位.仿真实验表明,网络的锚节点节省率可达3.20%,定位精度提升了20.00%,进而充分证明了协作波纹算法的有效性与合理性.

大规模并行网络模拟系统

为了提高并行网络模拟的真实性、可用性以及运行效率,该文设计并实现了并行分布式互联网模拟使用系统,它可以用网络测量工具获得真实网络数据作为模拟基础,采用优化的拓扑网络划分方法对模拟任务进行划分,采用基于边界路由器的子网间路由配置实现准确的路由模拟,运行脚本的自动生成以及模拟拓扑图的可视化。通过该并行网络模拟使用系统可以实现大规模网络安全事件的模拟,如蠕虫扩散、DDoS攻击等。