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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明属于多状态网络重要性评估技术领域，具体涉及一种基于蒙特卡洛模拟的多状态网络重要性评估方法；确定源宿节点的最小割集集合MC，通过蒙特卡洛生成网络状态，输出可靠性估计值，改变链路的容量状态，然后依次输出改变某个链路参数后的可靠性估计值，这样能够看出改变后的链路容量对当前网络可靠性的提升空间有多大，最后输出每个重要性指标；本发明确定了多状态网络的重要性指标，并综合考虑了可靠性和容量，对网络设计、网络维修维护与管理等方面有参考价值和指导意义，有助于提高整个网络的稳定。

主权项：1.一种基于蒙特卡洛模拟的多状态网络重要性评估方法，其特征在于，具体包括以下步骤：1确定源宿节点的最小割集集合MC：给定网络GN，L，W是一个多状态网络，其中N＝{ai|1≤i≤n}代表节点集，ai为网络中第i个节点，n代表节点的个数，假定节点完美无故障，即可靠性恒为1，节点容量始终满足传输需求dst；L＝{ej|1≤j≤m}代表链路集，ej为网络中第j条链路，m为链路的个数；W＝{wj|1≤j≤m}为所有链路的最大组件数集合，其中wj为第j条链路ej对应的组件总数；dst代表源节点s和宿节点t之间的数据传输需求量；第j条链路ej对应的各个组件的可靠性为rjT，表示T时刻各个组件正常工作的概率，而cj表示第j条链路ej对应的每个组件的容量大小；yj表示第j条链路ej中正常工作的组件数，数值可能的情况为{0,1，...，wj}中任一个；xj表示第j条链路ej此刻的容量状态，可能的情况为{0，c1，2c2，...，wjcj}；0代表链路完全故障，而wjcj为最大容量，表示第j条链路ej中的所有组件都正常工作；假设网络G中流量满足流量守恒，组件之间相互独立，每个节点能够同时作为源节点或者宿节点，链路是双向通信，根据给定的数据传输需求量dst得到传输需求的节点对s，t，通过Stoer-Wagner算法求解最小割集以此确定节点对s，t相应的最小割集集合MC，里面每个最小割集元素用Kg表示；2通过蒙特卡洛生成网络状态：链路中组件的可靠性是随时间衰减的函数rjT，T代表时间；容量xj在ej中提供的容量分布概率Pryj，T遵循rjT的二项分布： 链路的容量分布每个时刻都在变化，yjγ表示ej中的第γ个组件状态，其中γ的范围从1到wj；然后使用蒙特卡洛模拟对每条链路的组件生成一个0,1的随机数ujγ，将每个随机数与此时刻的rjT作比较，满足以下公式： yjγ＝1表示ej中的第γ个组件工作正常，而yjγ＝0表示ej中的第γ个组件有故障，通过对ej的所有yjγ求和，得到ej此时正常工作的组件总数yj； 根据xj＝yjcj得到此时刻ej的容量状态；判断VKg与传输需求dst的关系：按下式计算得到最小割集集合MC中每个最小割集的总容量即最小割集中链路的容量总和；然后将所有Kg分别按上述公式计算得到VKg，再和相应的传输需求dst进行比较，如果上述所有VKg均大于或等于相应的dst，即VKg≥dst，根据最小割最大流定理得出，网络G的这个网络状态能够成功传输需求dst，将成功次数success加1；否则，如果不是所有VKg均大于或等于相应的dst，success不变，代表不能成功传输；3输出可靠性估计值：每个时刻，链路的可靠性能够根据它们的衰减函数得出定值，然后再进行蒙特卡洛模拟生成新的网络状态，即每条链路的容量状态xj，再次判断这个新的网络状态是否满足传输需求dst；给定模拟总次数Ntotal，循环执行步骤2和3，因为网络中链路都表现出多状态容量，所以步骤2每次得到的网络容量状态也都不同；步骤3再将这个新的网络容量状态得到的所有最小割集容量VKg一一与dst进行比较；每次模拟后模拟次数k加1，直到k大于模拟总数Ntotal循环结束，最后输出可靠性估计值：4改变链路的容量状态：得到某个时刻链路的可靠性估计值后，依次改变每条链路的容量状态，使得链路的容量状态一定能够满足dst的传输，即xj≥dst，具体地说：链路服从威布尔分布，其中链路中全部组件的可靠性衰减函数为威布尔函数α为尺度参数，β为形状参数，因此只需要α远远大于T，那么链路对应的组件可靠性估计值也恒定为1，这样所有组件都能够正常工作，调整wj和cj让二者的乘积大于dst即可实现，wjcj即是这条链路提供的恒定容量；然后依次输出改变某个链路后的可靠性估计值RdT,xj，这样能够看出改变后的链路容量对当前网络可靠性的提升空间有多大；5输出重要性指标IjT：IjT＝|RdT，xj-RdT[1-rjT]其中RdT，xj为改变参数后的可靠性估计值，RdT为原本未改变链路参数时的可靠性估计值，一条链路的重要性指标越高，其对网络性能的影响越大。

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百度查询： 吉林大学 一种基于蒙特卡洛模拟的多状态网络重要性评估方法