[发明专利]一种基于流量值的网络故障诊断模型的构建方法

摘要

本发明公开了一种基于流量值的网络故障诊断模型的构建方法，所述基于流量值的网络故障诊断的构建方法模拟网络的流量传输模式，将节点状态划分的更细，采用相应的探测站选取方法和拥塞节点、故障节点定位算法，在即使选取较少的站点的前提下定位网络中的拥塞点和故障点。本发明的网络故障诊断模型模拟网络的流量传输模式，将节点状态划分的更细，更切合实际；新构建的网络模型提出了相应的探测站选取算法和拥塞节点、故障节点定位算法；通过本发明提高了监测路径的定位效率，实验仿真证明本发明在即使选取较少的站点的前提下依然能够准确而有效地定位网络中的拥塞点和故障点。

主权项

1.一种基于流量值的网络故障诊断模型的构建方法，其特征在于，所述基于流量值的网络故障诊断的构建方法模拟网络的流量传输模式，将节点状态划分的更细，采用相应的探测站选取方法和拥塞节点、故障节点定位算法，在选取较少的站点的前提下定位网络中的拥塞点和故障点；所述基于流量值的网络故障诊断模型的构建方法包括以下步骤：步骤一，构建连通的网络拓扑图；步骤二，初始化，给每个节点随机分配0到0.5之间的流量值；步骤三，随机选取节点，将节点的流量值增加，流量值大于指定阈值0.8的节点作为初步的拥塞节点，流量值增至1的节点视为故障点；步骤四，模拟拥塞节点的传染特性，拥塞节点向周围的邻居节点传输流量值，并将流量值大于指定阈值的节点作为新增的拥塞节点；步骤五，新增的拥塞节点继续影响自己的邻居节点，传输额外的流量值，重复此过程；所述探测站的选取方法包括：输入：网络图G＝(V,E)，最大探测站数MAXpssize，故障点数MAXfaults；输出：探测站节点集PS；网络节点数N＝|V|,阴影节点集SN＝V，选择度数最大的节点i作为第一个监测站PS＝PS∪i，更新阴影节点和监测路径；whileFor每个节点i∈V且计算_i能增加的到其他阴影点的新的独立路径P(i)；End选择能产生最大P(c)的点c,作为下一个探测站，PS＝PS∪c更新阴影节点和监测路径；If |PS|＝MAXpssize Break；End。