网络静态结构韧性度参数空间高效搜索仿真

摘要：

由于传统穷举搜索方法没有考虑在静态网络发生断裂之后剩余的网络状态,且搜索方法时间复杂度较高.为此提出基于遗传算法的韧性度采纳数空间高效搜索方法.在考虑静态网络发生断裂之后剩余的网络状态的情况下用图论表示法描述静态网络,通过韧性度评价网络静态结构脆弱性.编码网络静态结构中的节点空间,将原有对点割集变成对网络节点的高效搜索,采用网络离散度表示适应度函数,依照适应度函数的指示,采用交叉、选择和变异等方式,改进解空间中的可行解移动轨迹和移动趋势,得到最优解,完成网络静态结构韧性度参数空间高效搜索.经过仿真分析发现,上述方法在节点数20时收敛代数和收敛时间最小,最小值分别是41次和67 ms,即该方法搜索性能较好.

关键词：网络、静态结构、韧性度参数、空间高效搜索、遗传算法、适应度函数

所属期刊栏目：37

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：389-393