[发明专利]一种基于级联失效的网络功能端节点传播预测方法

摘要

本发明提供一种基于级联失效的网络功能端节点预测方法，其步骤包括：一、对基础设施网络进行数据预处理，抽象实际网络建立网络模型；二、基于关键节点识别方法或历史数据确定初始薄弱节点并建立负载容量模型；三、计算级联失效时的网络割点；四、根据过载级联失效传播距离，预测功能端节点的传播距离。本发明能够在失效前防护阶段提前发现级联失效过程中的功能端节点，事先在功能端节点处设计布置关键节点或不易修复节点。通过功能端节点的传播预测，进行级联失效过程阶段的实时控制，有利于展开级联失效控制与事后修复工作。

主权项

一种基于级联失效的网络功能端节点传播预测方法，其特征在于：其具体实施步骤如下：步骤一、预处理网络数据本步骤主要目的是通过梳理节点、连边的结构关系，将实际的基础设施网络抽象成为网络模型，包括以下内容：(a)节点信息：节点编号，节点功能属性，节点的空间绝对坐标信息或相对坐标信息统计；(b)连边信息：连边编号，连边的属性，连边的空间几何长度即权重；(c)负载信息：以含权网络的介数中心性为依据，对节点进行初始负载流量分配；步骤二、确定初始薄弱节点并建立负载容量模型将网络中容易遭受攻击、失效的薄弱节点及关键节点视作级联失效仿真的初始失效节点；薄弱节点的确定是根据历史数据判断及根据关键节点的识别方法作为判断依据，并将初始薄弱节点视作初始失效节点；建立Motter‑Lai负载容量模型，每一个节点具有容量和负载两个属性；根据步骤一所分配的节点负载，以节点负载是否超过其容量极限作为失效判断依据，对网络进行负载重分配；步骤三、计算级联失效时的网络割点针对步骤二中的初始薄弱节点进行初始扰动即失效，继而发生过载级联失效，在Motter‑Lai负载容量模型基础上查找每一步失效节点集，并基于线性Tarjan算法进行深度优先遍历查找每一步割点集；显然，失效节点集是负载超过容限的不稳定节点集，而这里每一步产生的网络割点集，由于在级联失效过程中其负载降低使其成为后续每一步的功能端节点；若是针对多个不同位置的初始薄弱点扰动造成的级联失效，则取割点集的交集作为共同的功能端节点集；步骤四、预测功能端节点传播距离通过级联失效的传播距离进行功能端节点传播范围预测；由于步骤三已计算得到的割点负载持续下降，即割点是功能端节点，级联失效主要传播特征是围绕初始扰动节点以圆环状扩散，且速度近似恒定，而割点传播与级联失效点极为类似，即同样以初始扰动节点为圆心圆环状扩散，且速度恒定，差异表现为割点传播速度比级联失效小；由此，通过当前步t的级联失效距离可预测t+1步的割点传播距离，进而得知功能端节点的传播距离与范围；通过以上步骤，实现了网络中的功能端节点计算，解决了网络的功能端节点传播预测问题，适用于在失效前防护阶段的网络优化设计以及失效过程中控制缓解实际网络因过载故障导致的级联失效。