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含恢复策略的复杂网络级联失效机理及其鲁棒性分析

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简介:
本研究探讨了复杂网络中的级联失效现象,并提出了一种包含恢复策略的方法来增强网络的鲁棒性和抵御大规模失效的能力。 为了研究复杂网络在随机故障或蓄意攻击下的鲁棒性,我们考虑节点具有恢复和重复失效的特性,并构建了一个基于概率传播模式的级联失效模型。该模型中,设计了随着故障次数增加而逐渐降低的故障概率函数,并提出了两种不同的恢复策略:概率恢复(R)和阶段恢复(T)。通过这四种网络类型——ER、WS、NC以及BA进行研究,分析它们在不同条件下的恢复鲁棒性。 仿真实验考虑了模型中相关参数的变化情况及其对复杂网络级联失效过程中的鲁棒性的影响,并综合评估边的鲁棒性和节点的鲁棒性的性能权衡。根据仿真实验的结果,在概率恢复策略下,随着恢复率的增加,四种类型的网络在面对故障时其级联失效规模都能够得到有效的减小;而在阶段恢复策略中,当参数T值变化到不同的阈值时,四类复杂网络在其鲁棒性指标上均表现出明显的突变现象。

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    本研究探讨了复杂网络中的级联失效现象,并提出了一种包含恢复策略的方法来增强网络的鲁棒性和抵御大规模失效的能力。 为了研究复杂网络在随机故障或蓄意攻击下的鲁棒性,我们考虑节点具有恢复和重复失效的特性,并构建了一个基于概率传播模式的级联失效模型。该模型中,设计了随着故障次数增加而逐渐降低的故障概率函数,并提出了两种不同的恢复策略:概率恢复(R)和阶段恢复(T)。通过这四种网络类型——ER、WS、NC以及BA进行研究,分析它们在不同条件下的恢复鲁棒性。 仿真实验考虑了模型中相关参数的变化情况及其对复杂网络级联失效过程中的鲁棒性的影响,并综合评估边的鲁棒性和节点的鲁棒性的性能权衡。根据仿真实验的结果,在概率恢复策略下,随着恢复率的增加,四种类型的网络在面对故障时其级联失效规模都能够得到有效的减小;而在阶段恢复策略中,当参数T值变化到不同的阈值时,四类复杂网络在其鲁棒性指标上均表现出明显的突变现象。
  • MATLAB代码
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    本研究探讨了复杂网络中鲁棒性的损失机制,并提供了基于MATLAB实现的相关算法和模拟代码,旨在深入分析网络结构对稳定性的影响。 版本:matlab2019a 领域:网络 内容:复杂网络鲁棒性流失策略及附带的MATLAB代码 适合人群:本科、硕士等教研学习使用
  • 基于载荷容量模型无标度.zip_与matlab_无标度在matlab中研究_
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    本研究探讨了无标度网络在面对级联失效时的鲁棒性,采用载荷容量模型进行仿真,并利用MATLAB软件开展详细分析。通过实验验证了不同参数对网络稳定性和结构的影响,为提升复杂网络系统的可靠性提供了理论支持和实践指导。 代码实现了BA网络的负载和容量级联失效,并计算了其鲁棒性。
  • 指标R计算方法
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    本文提出了一种高效的算法来计算复杂网络中衡量鲁棒性的关键指标R,旨在为大规模网络分析提供快速且准确的解决方案。 复杂网络的鲁棒性度量R的高效计算方法的研究与探讨。
  • 针对加权方法
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    本研究提出了一种新的复杂网络加权方法,旨在有效应对和减轻级联失效现象,增强网络鲁棒性和稳定性。 为了解决加权复杂网络在抵制级联失效方面的鲁棒性问题,我们提出了一种基于介数的节点加权方法,并通过引入可调权重参数构建了新的级联模型。该模型遵循加权流局部重新分配的原则。我们在典型模型网络和真实世界网络上进行了级联行为的研究。数值模拟与理论分析表明,在特定条件下,网络鲁棒性达到最优水平时所对应的权重参数值可以被确定下来。相较于现有的基于度的加权策略,介数相关的方法能够显著增强网络的鲁棒性。
  • R语言代码-(基于自然连通度)
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    本文章探讨了利用R语言进行复杂网络鲁棒性分析的方法,特别关注于自然连通度这一关键指标。通过深入研究,为理解和评估网络结构稳定性提供了新的视角和工具。 导入相关系数矩阵或0-1矩阵,随机移除节点以计算网络的自然连通度,并绘制拟合曲线。
  • UE5中RVT与实践指南
    优质
    本指南详细介绍了在 Unreal Engine 5 中遇到 RVT (Recompile Virtual Textures) 功能失效时的诊断和解决方法,提供实用的修复策略和实践经验分享。 在Unreal Engine 5(UE5)中,Runtime Virtual Texturing(RVT)是一种强大的技术,它允许在运行时动态加载和卸载纹理数据,从而减少内存占用并提高场景的渲染效率。然而,在实际开发过程中,开发者可能会遇到RVT失效的问题,导致渲染结果出现错误或纹理模糊。本段落将详细介绍RVT失效的原因及其恢复策略,并通过代码示例和操作步骤来指导开发者如何恢复RVT的正常工作。 RVT失效是一个复杂的问题,可能涉及多个方面。通过仔细检查项目设置、RVT资源配置、光照设置和材质设置,可以有效地解决RVT失效的问题。在实际操作中,可能需要根据具体情况进行调整和优化。希望本段落提供的步骤和代码示例能够帮助开发者恢复RVT的正常工作,从而充分利用RVT技术提高场景的渲染效率和质量。 处理RVT失效问题时,还可以参考社区中的相关讨论和解决方案,例如Epic Developer Community Forums上关于RVT和虚拟高度场网格的讨论。这些资源提供了宝贵的实践经验和技巧,可以帮助开发者更好地理解和应用RVT技术。
  • 邦学习中隐私与攻防
    优质
    本文探讨了在联邦学习环境中,针对模型隐私保护及增强其鲁棒性所采取的一系列攻防技术,旨在构建安全有效的机器学习框架。 随着数据越来越多地存储在不同的孤岛中,社会对数据隐私问题的关注日益增加。传统的人工智能(AI)模型集中训练正面临效率与隐私方面的挑战。联邦学习(FL)作为一种替代方案应运而生,并在此新环境中继续发展。然而,现有的FL协议设计已被证明对于系统内外的对抗是脆弱的,这威胁到了数据隐私和系统的鲁棒性。
  • 应用(教材)
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    《复杂网络理论及其应用》是一本深入介绍复杂网络基本概念、模型及分析方法的教材,旨在帮助读者理解并掌握复杂网络在现实世界中的广泛应用。 上海交大汪小帆教授撰写的关于复杂网络的书籍是学习该领域的好教材。