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Internet宏观拓扑结构的生命特征研究

2020-11-22阅读(415)

Internet宏观拓扑结构的生命特征研究

论文摘要

Internet是由人类建造的复杂网络，对其宏观拓扑结构演化的研究是目前研究的热点问题，特别是近年来人类在复杂网络研究方面所取得的成果，使人们对Internet宏观拓扑结构的研究取得了很大的进展。但是目前这些研究主要集中在分析节点之间的动力学原理和行为的同步，揭示在其规模扩大时宏观拓扑结构演化的内在机制等方面。从宏观上来看，Internet拓扑结构演化不是杂乱无章地进行的，而是呈现出明显的混沌特征。揭示Internet宏观拓扑结构的演化规律，对于Internet宏观拓扑结构的建模以及对Internet其它方面的研究，必然具有重要的意义。 本文首先建立了Internet宏观拓扑结构的演化适应模型，求出了影响Internet宏观拓扑结构演化的序参量，通过对序参量的分析发现，当外力的作用趋近于0或者无穷大时，Internet宏观拓扑的演化主要由长期生存效用起作用，Internet向着规则网络的方向演化；而当外力的作用恰好等于一个不稳定的拓扑演化变量的时候，Internet受短期生存效用的影响，向着星形网络的方向演化。由此发现Internet的宏观拓扑结构具有适应性。 另外本文从Internet的信息代谢、自复制和突变这三个方面，对Internet的宏观拓扑结构进行了研究。 代谢是生命的最基本特征之一，Internet的信息代谢过程，通过从外界获得负熵流保持了Internet拓扑结构的存在。根据香农信息熵的基本原理，本文定义了Internet标准结构熵，利用CAIDA Skitter项目提供的全球Internet监测数据，计算了Internet标准结构熵随时间变化的规律，其中利用Riesling节点获得的Internet监测数据计算的Internet标准结构熵从2000年4月的最大值0.379下降至2004年5月的0.318，月平均下降幅度为0.12％；apan_jp节点的数据计算结果表明Internet标准结构熵从2000年4月的最大值0.388下降至2004年5月的0.297，月平均下降幅度为0.18％。这表明Internet标准结构熵有降低的趋势，宏观拓扑结构的演化过程中存在着信息代谢。 自复制是生命的另一个重要特征，在信息代谢过程中，为了保持其宏观拓扑结构的相对稳定性，Internet必须要保持其拓扑结构信息不会丢失，这个过程是通过其拓扑结构的自复制过程实现的。对Internet节点的平均连接度的分形维数、最大Lyapunov指数和Kolmologorov熵的计算发现，分形维数为一个分数值(2，7)并且最大Lyapunov指数和Kolmologorov熵值大于0，这表明Internet节点的平均连接度具有混沌和分形的特征，另外对Internet节点和边演化的计算发现，节点的连接度越高，与其建立连接的节点数和边数也越多，但新增的节点数和边数与该节点的初始度值并不具有正比关

论文目录

  • 独创性声明
  • 中文摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 Internet研究现状
  • 1.2 问题的提出
  • 1.3 论文的章节安排
  • 第二章 Internet特征分析
  • 2.1 Internet的复杂网络特征
  • 2.1.1 网络及其特征物理量
  • 2.1.2 复杂网络的概念及其分类
  • 2.1.3 复杂网络研究现状
  • 2.1.4 Internet的复杂网络本质
  • 2.2 Internet的统计特征
  • 2.2.1 Internet的统计规律
  • 2.2.2 数据来源
  • 2.3 本章小结
  • 第三章 演化适应模型
  • 3.1 BA模型的特点及其存在的问题
  • 3.2 演化适应原理
  • 3.3 协同学的基本原理
  • 3.3.1 支配原理
  • 3.3.2 序参量原理
  • 3.4 Internet演化适应模型
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 拓扑结构的信息代谢
  • 4.1 宏观拓扑结构的稳定性
  • 4.2 拓扑结构的信息代谢
  • 4.3 节点连接度分布
  • 4.4 节点的代谢
  • 4.5 Internet标准结构熵
  • 4.5.1 信息熵及其基本性质
  • 4.5.2 Internet节点联合熵
  • 4.5.3 Internet标准结构熵的定义及其性质
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 拓扑结构的自复制
  • 5.1 拓扑结构自复制特性分析
  • 5.2 节点平均连接度的分形
  • 5.2.1 节点平均连接度的分形维数
  • 5.2.2 节点平均连接度的最大Lyapunov指数
  • 5.2.3 节点平均连接度的Kolmologorov熵
  • 5.2.4 非线性混沌预测
  • 5.3 节点数和边数的演化
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 拓扑结构的突变
  • 6.1 突变分析
  • 6.2 平均最短路径的演化
  • 6.3 幂指数的演化
  • 6.4 Internet节点和边的增长
  • 6.5 节点连接度和节点平均连接度的演化
  • 6.5.1 节点连接度的演化
  • 6.5.2 节点平均连接度的演化
  • 6.6 本章小结
  • 第七章 总结和展望
  • 7.1 本文的总结
  • 7.2 本文的主要贡献
  • 7.3 未来工作
  • 7.4 评审意见修改说明
  • 参考文献
  • 致谢
  • 作者从事科学研究和学习经历的简历
  • 科学研究
  • 学习经历
  • 攻读博士学位期间发表的论著、获奖情况
  • 发表的论文

    • 相关论文文献

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