基于GABP算法的計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性評估方法研究論文

　　1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及其安全性分析

　　復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是 20 世紀興起的復(fù)雜系統(tǒng)研究的一個分支領(lǐng)域，近來關(guān)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究已經(jīng)涉及到計算機、社會學(xué)以及經(jīng)濟學(xué)等各個領(lǐng)域。雖然復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)目前還沒有精確的定義，但因為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)子系統(tǒng)的各個組成部分之間都具備一定的關(guān)聯(lián)性，所以從圖論的觀點來看，可以將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)看作是一個由點集 V（G）和邊集 E（G）構(gòu)成的一個圖 G（V，E）。多數(shù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)都有如下特征：

　�。�1）統(tǒng)計性。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點個數(shù)都很多，大規(guī)模性的網(wǎng)絡(luò)行為一般都具有統(tǒng)計特性。

　　（2）稀疏性。具有 M 個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)目的復(fù)雜度為O（M2），但實際上網(wǎng)絡(luò)的連接數(shù)目通常為 O（M）。

　�。�3）時空演化的復(fù)雜性。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)會隨著時間和空間的推移而進行演化，而且這種演化行為表現(xiàn)出一定的復(fù)雜性。

　　衡量復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)有不同的指標，分別是平均路徑長度、聚類系數(shù)和連通度分布。假設(shè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點的距離指的是這兩個節(jié)點間最短路徑所包含的向量邊的數(shù)目，那么平均路徑長度（average dis—tance） 就可以理解成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的距離的平均值，它反映了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的通信鏈路的長短。假設(shè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)內(nèi)一個節(jié)點 n 連接到其他 m 個節(jié)點存在的最大向量邊為 t，而且這 m 個節(jié)點間存在的向量邊為 e，那么節(jié)點 n 的聚類系數(shù)（cluster coeffi—cient）可以理解為 e 與 t 的比值。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)是所有節(jié)點的聚類系數(shù)之和，與節(jié)點總數(shù)的比值。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中一個節(jié)點的連通度指的是和此節(jié)點相連的向量邊的數(shù)目；假設(shè)從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中任意選擇一個節(jié)點，連通度為 k 的概率為 P，那么函數(shù) P（k）就是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的連通度分布。

　　復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的安全域并不是完全獨立的，而是存在一定的包含或交叉關(guān)系。

　　2 GABP 算法的引入

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用以來，在復(fù)雜性系統(tǒng)的研究中起著越來越重要的作用，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是使用最廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，主要包括輸入層、輸出層和若干隱含層�；�于圖論觀點的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以看作是多維節(jié)點到多維節(jié)點的映射，而這種映射關(guān)系都可以用一個三層的 BP 網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)。

　　BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法，它梯度搜索已知的學(xué)習(xí)樣本，并計算復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的實際輸出值和期望輸出值的關(guān)系，當這兩個輸出值的均方誤差最小時得到最優(yōu)解。在實際計算時，輸入數(shù)據(jù)由輸入層流向隱含層，并經(jīng)其處理后輸出到輸出層，每一個層次的神經(jīng)元只會影響下一層次神經(jīng)元的狀態(tài)；如果數(shù)據(jù)無法輸出到輸出層，即當輸出層無法得到期望輸出時，數(shù)據(jù)就會經(jīng)由原來的連接通路反向傳播，并修改經(jīng)過的各個神經(jīng)元的權(quán)重，直到誤差達到最小值。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的這種數(shù)據(jù)處理能力可以對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的信息模糊以及認知判斷等問題進行處理，是當前使用最廣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平均模型。

　　3 計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性的評估指標

　　復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可靠性面臨著各種各樣的威脅，要確定計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性的評估指標，首先需要總結(jié)影響計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性的各種因素。計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可靠性一般受到響應(yīng)時間、網(wǎng)絡(luò)的并發(fā)負載以及吞吐量的影響。吞吐量對一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)而言一般是固定的，變化的是網(wǎng)絡(luò)的并發(fā)負載量。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)時間可以根據(jù)吞吐量和并發(fā)復(fù)雜量進行預(yù)測。

　　除了上述因素外，影響計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性的因素很多，要建立復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性的評估方法需要考慮各種因素，一般需要遵循的原則如下：（1）獨立性原則。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性的評估指標間可能具有一定的相關(guān)性，在設(shè)計評估指標時要盡可能降低這種關(guān)聯(lián)性；從而使每個評估指標都可以準確地反映計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可靠性情況。（2）精簡準確性原則。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的評估指標要能反映其可靠性，所以指標設(shè)計上應(yīng)該簡明扼要，而且清晰明了，這樣才能精確地進行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性的評估。（3）完備性原則。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性的評估指標在設(shè)計上要能夠完整而又有效地反映整個計算機網(wǎng)絡(luò)的可靠性特征。指標評估體系可以全面地反映計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可靠性特征，所以如何科學(xué)地建立指標評估體系就是重中之重。目前并沒有一種放之四海皆準的建立復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性指標評估體系的方法，德爾菲方法因為可以概率估算大量非技術(shù)性的無法定量分析的要素而得到廣泛應(yīng)用。

　　4 基于 GABP 算法的計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性評估方法

　　對計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進行可靠性評估的目的是實現(xiàn)計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可靠性監(jiān)測�？煽啃栽u估需要輸入、運算以及輸出 3 個主要組成部分。數(shù)據(jù)輸入確定初始的評估指標，并構(gòu)成初始的評估指標集合；接下來根據(jù)評估指標集合形成數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)；數(shù)據(jù)處理對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)數(shù)據(jù)進行均值比、常量乘除以及標準化等預(yù)處理。運算模塊可以完成評估指標分析和評估模型的分析兩個功能：指標分析對評估指標自身進行分析，同時分析各個指標之間的關(guān)系；評估模型分析整個計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)情況，并進行網(wǎng)絡(luò)特征值預(yù)測。

　　基于遺傳算法的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是對 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進，它把權(quán)重描述為染色體，在進行多次 GA 迭代后，一直達到收斂狀態(tài)。在實現(xiàn)基于遺傳算法的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)時，需要經(jīng)過如下步驟：

　�。�1）權(quán)系編碼。在編碼時，將計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)按照一定的方式進行組合，以此得到遺傳算法中的相關(guān)染色體個數(shù)，一般遺傳算法中使用的是二進制的基因編碼方式。當計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)比較大時，可以分別對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值分開進行編碼，以此減少遺傳算法中染色體的編碼長度。

　　（2）初始群體和適應(yīng)度函數(shù)的選擇。遺傳算法是作用于群體的，在遺傳算法的第一次迭代前，初始群體是隨機產(chǎn)生的。為了優(yōu)化GABP 算法的搜索效率，產(chǎn)生的初始群體要滿足均勻分布。、

　�。�3）雜交。對兩個染色體編碼，進行算術(shù)組合操作，以此實現(xiàn)雜交的功能。

　　5 結(jié) 論

　　在介紹復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識的基礎(chǔ)上，本文用德爾菲法對計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可靠性評估指標進行了分析，并實現(xiàn)了基于 GABP 算法的計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性評估；實踐證明，本文實現(xiàn)的方法可以彌補傳統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性評估方法的不足，實現(xiàn)對計算機復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可靠性監(jiān)測，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠性的評估提供新的方法依據(jù)。