随着Internet技术的飞速发展,网络传输中大容量、高速化、多媒体化的需求也在日益增长,网络服务性能一直以来是网络传输中备受关注的问题,因此建立一个接近于实际通信网络的复杂网络仿真模型,对深入研究其网络连接状况及网络性能,拓展...随着Internet技术的飞速发展,网络传输中大容量、高速化、多媒体化的需求也在日益增长,网络服务性能一直以来是网络传输中备受关注的问题,因此建立一个接近于实际通信网络的复杂网络仿真模型,对深入研究其网络连接状况及网络性能,拓展复杂网络理论研究基础和应用领域,具有十分重要的意义.本文在随机图理论的基础上,提出了一种基于随机图的k-叉树网络模型(k-Tree Network Model based on Random-Graph,k-RGN),该网络仿真模型是一种具有链路权重且服从指数分布的随机网络模型.通过在网络仿真模型中的对比实验,验证了k-RGN随机网络模型,在带宽、丢包率、时延、时延抖动、跳数等多参数指标规划中,具有很好的网络综合性能.展开更多
文摘随着Internet技术的飞速发展,网络传输中大容量、高速化、多媒体化的需求也在日益增长,网络服务性能一直以来是网络传输中备受关注的问题,因此建立一个接近于实际通信网络的复杂网络仿真模型,对深入研究其网络连接状况及网络性能,拓展复杂网络理论研究基础和应用领域,具有十分重要的意义.本文在随机图理论的基础上,提出了一种基于随机图的k-叉树网络模型(k-Tree Network Model based on Random-Graph,k-RGN),该网络仿真模型是一种具有链路权重且服从指数分布的随机网络模型.通过在网络仿真模型中的对比实验,验证了k-RGN随机网络模型,在带宽、丢包率、时延、时延抖动、跳数等多参数指标规划中,具有很好的网络综合性能.
