[发明专利]一种基于双曲嵌入的网络多路径搜索方法

说明书

本发明提供了一种基于双曲嵌入的网络多路径搜索方法。本发明输入无权无向网络；借助于双曲随机几何图模型完成双曲嵌入，获得网络节点表征向量；通过网络节点表征向量构造几何搜索树并借助于双曲空间超圆周获取网络中每对节点间的主干通信子网；最终在该子网中完成完全不相交或部分不相交的多路径搜索。本发明通过将网络嵌入到双曲空间中，利用双曲空间的负常数曲率，高效表征近似树状的网络结构，本发明的方法避免了多路径的全局拓扑搜索，该方法在保证搜索成功率的同时，显著降低传统算法的搜索空间，提高了搜索效率。

技术领域

本发明属于复杂网络分析和通信技术领域，具体涉及一种基于双曲嵌入的网络多路径搜索方法。

背景技术

网络是一种描述实体与实体之间关系的有效方法。许多天然的和人工的复杂网络都是多路径信息路由的范例，例如，互联网、社会网络、脑神经网络和流行病传播网络等等。特别是多路径路由已经成为Internet上一种无处不在的技术，它被用来促进网络的生存性，支撑多路径传输，保证服务质量，平衡流量负载，采用流量工程方法来优化网络资源利用率。这些应用的一个基本问题是如何找到多条不相交路径，包括完全不相交的最短路径和部分不相交的最短路径。

目前，求解多条完全不相交的最短路径问题主要通过网络最大流方法，部分不相交的最短路径问题主要借助于增广路径和残留网络技术。

现有技术存在以下问题：传统的基于图的算法需要全局拓扑结构，才能充分利用路径多样性。因此，这类算法在大规模网络中可能会导致很高的开销。为了有效地利用局部拓扑并减少不必要的开销，最近的部分研究从经典图论转向了基于几何的模型，如双曲随机几何图。现有的研究已经表明，仅使用双曲随机几何图上的局部信息就可高效搜索两个节点之间的单一路径。然而，由于这些方法大多只获得一条无约束的近似最短路径，因此并不能直接将它们应用于多条路径的搜索任务。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供一种基于双曲嵌入的网络多路径搜索方法，以解决现有技术需要搜索网络全局拓扑获取多路径而存在开销大的问题。

本发明的技术方案提供了一种基于双曲嵌入的网络多路径搜索方法，包含以下步骤：

步骤1，构建无权无向网络；

步骤2，估计双曲随机几何图模型参数，根据无权无向网络中节点度结合双曲随机几何图模型参数获取无权无向网络嵌入到双曲空间后的径坐标，构建网络的拉普拉斯矩阵，利用拉普拉斯特征映射方式获取无权无向网络嵌入到双曲空间后的初始角坐标，进一步采用最大似然估计方法调整无权无向网络嵌入到双曲空间后的初始角坐标，获得网络优化调整后双曲嵌入角坐标；

步骤3，基于无权无向网络嵌入到双曲空间后的径坐标和网络优化调整后双曲嵌入角坐标结合几何数据结构构建搜索树；

步骤4，采样网络中部分节点对，调整路径跳数参数和路径似然参数，使得计算得到的超圆周内子网尽可能小同时覆盖尽可能多节点对间的路径；

步骤5，根据路径跳数参数、路径似然参数和待计算的源目的节点对求取超圆周；

步骤6，利用超圆周查询搜索树，获取超圆周内部的点导出子图；

步骤7，最终在该点导出子图上搜索节点间多路径，多路径可为完全不相交路径或部分不相交路径；

作为优选，步骤1中所述的无权无向网络为无权无向简单图，且符合幂律度分布；

步骤1中所述的无权无向网络的定义为：

G＝(V,E)

其中，V＝{v₁,v₂,…,v_N}表示无权无向网络中节点的集合，v_i表示无权无向网络中第i个节点，i∈[1,N]，无权无向网络共有N个节点；