基于复杂网络的运输多层网络关键节点识别方法

1.本发明涉及计算机应用技术领域，具体涉及一种基于复杂网络的运输多层网络关键节点识别方法。


背景技术：

2.随着网络科学技术的发展，节点关键性的研究受到越来越广泛的关注，不仅是因为其具备重要的理论研究意义，还因为其具有广泛的应用价值。传统的关键节点识别方法大多是基于单层网络的拓扑结构进行关键节点识别，仅考虑网络的结构，比如度值识别方法、介数识别方法、接近中心性识别方法和残余接近中心性识别方法，这些方法均只考虑网络的拓扑特性，而不考虑网络的负载、边权值等，这就导致对实际网络的关键节点识别存在一定的片面性和局限性。事实上，运输多层网络具备动态特性和多层特性，且运输多层网络中的连边具备运输成本特性和边容量特性，识别关键节点时并不能仅仅考虑拓扑结构，因此，传统的关键节点识别方法不适用于运输多层网络。


技术实现要素：

3.本发明主要是为了解决传统的关键节点识别方法仅考虑网络的拓扑结构，不适用于运输多层网络的问题，提供了一种基于复杂网络的运输多层网络关键节点识别方法，首先将传统的介数识别方法和接近中心性识别方法分别进行优化，获得路由识别方法和单节点成本识别方法，然后在基于拓扑结构的情况下考虑运输多层网络自身的特性，综合路由识别方法和单节点成本识别方法，形成一种易于实现、表现良好且考虑到运输多层网络特性的关键节点识方法，适用于基于复杂网络的运输多层网络。
4.为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
5.基于复杂网络的运输多层网络关键节点识别方法，包括以下步骤：步骤s1)设计基于复杂网络的运输多层网络；步骤s2)设置运输多层网络的边权值和路由；步骤s3)设置运输多层网络的边容量和拥塞时间；步骤s4)将介数识别方法优化成路由识别方法；步骤s5)将接近中心性识别方法优化成单节点成本识别方法；步骤s6)基于拓扑结构，考虑运输多层网络自身的特性，综合路由识别方法和单节点成本识别方法，获得基于复杂网络的运输多层网络关键节点识别方法；所述基于复杂网络的运输多层网络关键节点识别方法中，节点周边连边的使用频率越高、节点运输物资到其它节点的成本越低，则所述节点越关键。运输多层网络具备动态特性和多层特性，且运输多层网络中的连边具备运输成本特性和边容量特性，因此，识别运输多层网络的关键节点时不能仅考虑网络的结构。然而传统的关键节点识别方法仅考虑了网络的拓扑结构，不考虑网络的负载、边权值等，具有局限性，并不适用于运输多层网络，因此，本发明提出一种基于复杂网络的运输多层网络关键节点识别方法，考虑到运输多层网络自身的特性，包括多层特性、动态特性、连边的运输成本和边容量特性等。具体过程为：首先设计基于复杂网络的运输多层网络，运输多层网络包括上层航空网络和下层铁路网络，上层航空网络为ba网络，主要特点是网络的规模不断扩大，新加入的节点
更倾向于与具有高连通度的节点相连接，下层铁路网络为空间网络，主要特点是节点与节点之间是否相连取决于节点间的距离；然后设置运输多层网络的边权值和路由，边权值是指在运输多层网络中运输物资时，各个连边对应的耗费成本，路由是指运输物资的路线，运输多层网络中运输物资的路由寻址是基于弗洛伊德算法来寻找运输成本最低的路线；接着设置运输多层网络的边容量和拥塞时间，边容量正比于初始运输路由，拥塞时间是指发生在运输多层网络中存在连边的负载超过其容量的时间，过量的负载导致在该连边上的时间成本增加；然后将传统的介数识别方法优化成路由识别方法，传统的介数识别方法考虑的是拓扑上的最短路径，节点在所有最短路径中使用频率越高，节点越关键，而优化获得的路由识别方法则认为在初始运输路由中节点周边连边的使用频率越高，节点越关键；接着将传统的接近中心性识别方法优化成单节点成本识别方，传统的接近中心性识别方法考虑的是拓扑上的最短距离，节点距离其它节点越近，节点越关键，而优化获得的单节点成本识别方法则是将拓扑上的最短距离具象化为运输物资的最低成本路径，节点运输物资到其它节点的成本越低，节点越关键；最后在基于拓扑结构的情况下，考虑运输多层网络自身的特性，综合路由识别方法和单节点成本识别方法，获得一种基于复杂网络的运输多层网络关键节点识别方法，该方法认为节点周边的连边使用频率越高、节点运输物资到其它节点的成本越低，则该节点越关键，用公式表示如下：其中，kc(i)表示在基于复杂网络的运输多层网络关键节点识别方法下节点i的关键性，u
ij
表示运输多层网络的节点i和节点j间连边的使用频率，w
ij
表示运输多层网络中节点i运输物资到节点j的成本。本方案考虑到运输多层网络的多层性，及连边的运输成本和边容量特性，适用于基于复杂网络的运输多层网络，不仅易于实现，而且表现良好。
6.作为优选，所述路由识别方法中，在初始运输路由中节点周边连边的使用频率越高，则所述节点越关键。对传统的关键节点识别方法进行改良，使其适用于运输多层网络，将介数识别方法优化成路由识别方法，传统的介数识别方法考虑的是拓扑上的最短路径，节点在所有最短路径中使用得越多，则该节点就越关键；而在本发明中，改良后的路由识别方法则是认为在初始运输路由中，节点周边连边的使用频率越高，则该节点越关键。
7.作为优选，所述单节点成本识别方法将拓扑上的最短距离具象化为运输物资的最低成本路径，节点运输物资到其它节点的成本越低，则所述节点越关键。对传统的关键节点识别方法进行改良，使其适用于运输多层网络，将接近中心性识别方法优化成单节点成本识别方法，传统的接近中心性识别方法关注的是拓扑上的最短距离，节点距离其它节点越近，则该节点越关键；而在本发明中，改良后的单节点成本识别方法则是将拓扑上的最短距离具象化为运输物资的最低成本路径，节点运输物资到其它节点的成本越低，则该节点越关键。
8.作为优选，所述路由识别方法用如下公式表示：
其中，rc(i)表示在路由识别方法下节点i的关键性，u
ij
表示运输多层网络的节点i和节点j间连边的使用频率。优化后的关键节点识别方法与传统方法相比，最大的区别是考虑了网络中的实际情况，而且能有效区分出上层航空网络边与下层铁路网络边，避免了传统方法只考虑网络拓扑结构而无法区分两层网络的弊端。
9.作为优选，所述单节点成本识别方法用如下公式表示：其中，nc(i)表示在单节点成本识别方法下节点i的关键性，w
ij
表示运输多层网络中节点i运输物资到节点j的成本。优化后的关键节点识别方法与传统方法相比，最大的区别是考虑了网络中的实际情况，而且能有效区分出上层航空网络边与下层铁路网络边，避免了传统方法只考虑网络拓扑结构而无法区分两层网络的弊端。
10.作为优选，步骤s1中所述运输多层网络包括上层航空网络和下层铁路网络，所述上层航空网络为ba网络，所述下层铁路网络为空间网络。本发明设计的运输多层网络包括上层航空网络和下层铁路网络，上层航空网络为ba网络，主要特点是网络的规模不断扩大，新加入的节点更倾向于与具有高连通度的节点相连接，新加入的节点连接一个已存在的节点的概率为：其中，k表示节点的度值；下层铁路网络为空间网络，主要特点是节点与节点之间是否相连取决于节点间的距离，节点间的距离为：其中，(xi,yi)和(xj,yj)表示节点i和节点j的地理坐标位置；节点连通范围为：r＝πr2其中，r是节点建立与其它节点的连边的最远距离。
11.作为优选，步骤s2中所述边权值为运输物资时，运输多层网络中各个连边对应的耗费成本。边权值是指在运输多层网络中运输物资时，各个连边对应的耗费成本，上层航空网络中连边的边权值为：其中，分别表示物资从节点i运输到节点j在上层航空网络的时间成本和经济成本，m是经济成本在总成本中的占比；下层铁路网络中连边的边权值为：
其中，分别表示物资从节点i运输到节点j在下层铁路网络中的时间成本和经济成本，m是经济成本在总成本中的占比。
12.作为优选，所述运输多层网络中，运输物资的路由寻址是基于弗洛伊德算法寻找运输成本最低的路线，公式如下：wi→j＝(1-m)*min(ti→j) m*min(ei→j)其中，ti→j和ei→j分别表示运输物资从节点i到节点j的时间成本和经济成本，m表示经济成本在总成本中的占比。路由是指运输物资的路线，运输多层网络中运输物资的路由寻址是基于弗洛伊德算法来寻找运输成本最低的路线。
13.作为优选，步骤s3中所述边容量正比于初始运输路由，公式如下：c
ij
∝uij
其中，c
ij
表示运输多层网络的边容量，u
ij
表示初始运输路由中运输多层网络的节点i和节点j间连边的使用频率。
14.作为优选，步骤s3中所述拥塞时间为发生在运输多层网络中存在连边的负载超出其容量的时间，公式如下：其中，l
ij
是节点i和节点j间连边的负载，t
ij
是节点i和节点j间运输物资在初始运输路由中的时间成本。拥塞时间是指发生在运输多层网络中存在连边的负载超过其容量的时间，过量的负载导致在该连边上的时间成本增加。
15.因此，本发明的优点是：(1)考虑到运输多层网络的拓扑结构、多层性、动态性以及连边自身特性，有效实现基于复杂网络的运输多层网络的关键节点识别；(2)适用于运输多层网络，不仅易于实现，而且表现良好。
附图说明
16.图1是本发明实施例中上层航空网络的结构示意图。
17.图2是本发明实施例中下层铁路网络的结构示意图。
18.图3是本发明实施例中运输多层网络的结构示意图。
19.图4是本发明实施例中按照介数识别方法攻击最关键节点后运输多层网络中每份物资运输成本变化情况图。
20.图5是本发明实施例中按照介数识别方法攻击最不关键节点后运输多层网络中每份物资运输成本变化情况图。
21.图6是本发明实施例中按照不同关键节点识别方法攻击最关键节点后运输多层网络中每份物资运输成本变化情况图。
22.图7是本发明实施例中按照不同关键节点识别方法攻击最不关键节点后运输多层网络中每份物资运输成本变化情况图。
23.图8是本发明实施例中在不同经济成本占比m下各关键节点识别方法(最关键节点遭受攻击)的表现情况图。
24.图9是本发明实施例中在不同经济成本占比m下各关键节点识别方法(最不关键节
点遭受攻击)的表现情况图。
具体实施方式
25.下面结合附图与具体实施方式对本发明做进一步的描述。
26.基于复杂网络的运输多层网络关键节点识别方法，包括以下步骤：步骤s1)设计基于复杂网络的运输多层网络；步骤s2)设置运输多层网络的边权值和路由；步骤s3)设置运输多层网络的边容量和拥塞时间；步骤s4)将介数识别方法优化成路由识别方法；步骤s5)将接近中心性识别方法优化成单节点成本识别方法；步骤s6)基于拓扑结构，考虑运输多层网络自身的特性，综合路由识别方法和单节点成本识别方法，对基于复杂网络的运输多层网络的关键节点进行识别，识别过程中，认为节点周边连边的使用频率越高、节点运输物资到其它节点的成本越低，节点越关键。具体过程如下：
27.步骤s1：设计基于复杂网络的运输多层网络，如图1-3所示，运输多层网络包括上层航空网络和下层铁路网络，上层航空网络为ba网络，主要特点是网络的规模不断扩大，新加入的节点更倾向于与具有高连通度的节点相连接，新加入的节点连接一个已存在的节点的概率为：其中，k表示节点的度值；下层铁路网络为空间网络，主要特点是节点与节点之间是否相连取决于节点间的距离，节点间的距离为：其中，(xi,yi)和(xj,yj)表示节点i和节点j的地理坐标位置；节点连通范围为：r＝πr2其中，r是节点建立与其它节点的连边的最远距离。
28.步骤s2：设置运输多层网络的边权值和路由，边权值是指在运输物资时，运输多层网络中各个连边对应的耗费成本，上层航空网络中连边的边权值为：其中，分别表示物资从节点i运输到节点j在上层航空网络的时间成本和经济成本，m是经济成本在总成本中的占比；下层铁路网络中连边的边权值为：其中，分别表示物资从节点i运输到节点j在下层铁路网络中的时间成本和经济成本，m是经济成本在总成本中的占比；路由是指运输物资的路线，运输多层网络中，运输物资的路由寻址是基于弗洛伊德算法寻找运输成本最低的路线，公式如下：
wi→j＝(1-m)*min(ti→j) m*min(ei→j)其中，ti→j和ei→j分别表示运输物资从节点i到节点j的时间成本和经济成本，m表示经济成本在总成本中的占比。
29.步骤s3：设置运输多层网络的边容量和拥塞时间，边容量正比于初始运输路由，公式如下：c
ij
∝uij
其中，c
ij
表示运输多层网络的边容量，u
ij
表示初始运输路由中运输多层网络的节点i和节点j间连边的使用频率；拥塞时间是指发生在运输多层网络中存在连边的负载超过其容量的时间，公式如下：其中，l
ij
是节点i和节点j间连边的负载，t
ij
是节点i和节点j间运输物资在初始运输路由中的时间成本。过量的负载导致在该连边上的时间成本增加。
30.步骤s4：将传统的介数识别方法优化成路由识别方法，对传统的关键节点识别方法进行改良，使其适用于运输多层网络，将介数识别方法优化成路由识别方法，传统的介数识别方法考虑的是拓扑上的最短路径，节点在所有最短路径中使用得越多，则该节点就越关键；而在本发明中，改良后的路由识别方法则是认为在初始运输路由中，节点周边连边的使用频率越高，则该节点越关键。路由识别方法可用下述公式表示：其中，rc(i)表示在路由识别方法下节点i的关键性，u
ij
表示运输多层网络的节点i和节点j间连边的使用频率。
31.步骤s5：将传统的接近中心性识别方法优化成单节点成本识别方法，对传统的关键节点识别方法进行改良，使其适用于运输多层网络，将接近中心性识别方法优化成单节点成本识别方法，传统的接近中心性识别方法关注的是拓扑上的最短距离，节点距离其它节点越近，则该节点越关键；而在本发明中，改良后的单节点成本识别方法则是将拓扑上的最短距离具象化为运输物资的最低成本路径，节点运输物资到其它节点的成本越低，则该节点越关键。单节点成本识别方法可用下述公式表示：其中，nc(i)表示在单节点成本识别方法下节点i的关键性，w
ij
表示运输多层网络中节点i运输物资到节点j的成本。
32.步骤s6：在基于拓扑结构的情况下，考虑运输多层网络自身的特性，综合路由识别方法和单节点成本识别方法，对基于复杂网络的运输多层网络关键节点进行识别，上述方法认为节点周边的连边使用频率越高、节点运输物资到其它节点的成本越低，则该节点越关键，可用如下公式表示：
其中，kc(i)表示在基于复杂网络的运输多层网络关键节点识别方法下节点i的关键性，u
ij
表示运输多层网络的节点i和节点j间连边的使用频率，w
ij
表示运输多层网络中节点i运输物资到节点j的成本。
33.运输多层网络关键节点遭受攻击后，初始运输路由将不再是最优运输路线，为了节省运输成本，达到运输利益最大化，需要对运输路由进行重新规划。在本实施例中，为了解决运输多层网络的动态特性，基于贪心算法提出一种新的路由规划方式，将需运输的物资分成m份，m越大，则路由规划效果越好，对每份物资的路由进行单独且有序的规划：第一份物资r1根据空负载的遭受攻击后的网络进行路由规划，第二份物资r2则在前面规划的基础上进行新一轮规划，直到物资rm的路由被规划。
34.分别采用传统关键节点识别方法和本发明提出的基于复杂网络的运输多层网络关键节点识别方法，识别运输多层网络中的关键节点，然后攻击识别出的关键节点(包括最关键节点和最不关键节点)，通过比较遭受攻击后运输多层网络的运输物资成本变化情况，分析出最优的关键节点识别方法。如图4-9所示，仿真结果表明，不管是最关键节点受损，还是最不关键节点受损(运输多层网络通过关闭最不关键节点的运输业务达到主动降低自身运输成本的目的)，本方案提出的关键节点识别方法识别出的关键节点在遭受攻击后，运输多层网络受到的影响最大，增加的运输成本最多，因此，本发明提出的关键节点识别方法识别效果明显优于各传统的关键节点识别方法。