抗毁性作为衡量网络可靠性的重要指标,如何提高网络抗毁性已成为目前研究的热点.对此,基于元胞遗传算法提出了一种新的评价方法(Invulnerability Algorithm Based on Cellular Genetic,IACG).该方法首先利用最短路径数和权重分布建立了抗毁性的评价指标,并且通过定义元胞演化规则以及交叉等操作来实现最短路径数的求解.同时,以实际数据进行仿真实验,对比研究了本算法与ISRN算法之间的性能,结果表明IACG具有较好的适应性.最后,结合权重系数、交叉概率和变异概率等参数深入评价了IACG算法的网络抗毁性,结果发现其抗毁性与链路剔除比呈现出负相关趋势,而与交叉概率和变异概率表现出不同趋势.
针对通信网络产生的拥塞问题,基于免疫克隆模拟退火算法提出了一种新的网络生存性评价方法 (survivabilityalgorithm based on immune clonal simulated annealing,SAICSA)。该方法通过建立克隆变异和克隆交叉操作规则,并结合模拟退火接受准则来获得退火温度趋于零时的最优解。同时,以实际数据进行仿真实验,深入研究了网络生存性与失效边数、初始温度等影响因素之间的关系。实验结果表明,相比于免疫规划模拟退火算法和遗传模拟退火算法,SAICSA算法表现出较好的适应性。
针对无线传感器网络的抗毁性,基于鱼群算法提出了一种新的度量方法 (invulnerability based on wavelet transform and fish swarm algorithm,IWA)。利用小波变换减少业务流的相关性,同时通过鱼群的四种行为来刻画业务流状态,以此衡量当前节点的抗毁性;以实际数据将IWA算法与其它算法进行仿真实验,深入研究了抗毁性与失效节点数、负载以及H参数之间的关系。结果表明,相比于其它算法,IWA算法具有较好的适应性。
