一种区域约束的并行自演化网络拓扑图生成方法

本发明属于计算机，具体涉及一种区域约束的并行自演化网络拓扑图生成方法。

背景技术：

1、随着计算机网络的快速发展，互联网拓扑图已成为理解和管理复杂网络结构的重要工具。网络拓扑图通过图形化的方式，直观地展示互联网中各个设备(如路由器、交换机等)的连接关系。在互联网中，尤其是在跨越多个地理区域或拥有多个逻辑分区的网络中，生成准确、直观的网络拓扑图对于网络规划、监控和故障排除尤为关键。

2、早期的拓扑图生成研究聚焦于小规模数据集，图布局算法以力导向布局模型及其衍生模型，如fr模型(fruchterman-reingold)、kk模型(kamada-kawai)为主，其凭借自然规则模型(弹簧或电荷力)驱动下的视觉友好性充分展现图的整体结构，具有良好的通用性。然而，随着网络数据量的爆炸性增长，传统方法在处理大规模数据集时遭遇瓶颈，拓扑图的描绘和理解的能力远不及数据的生成速度，并且在保持布局的可读性与美学平衡方面存在困难。为应对这一挑战，多尺度布局策略，例如odl(on demand layout)与fm3算法，被设计用于加速大规模网络的布局计算。同时，国内研究者积极探索分层布局方案，尝试通过图匹配技术和改进型力导向算法来优化布局效果。此外，有研究将布局问题抽象为函数优化问题，运用遗传算法和后续的模拟退火算法来探索更优解，以此克服局部最优问题并提高计算效率。为解决因数据规模大导致的表示混乱的问题，holten等学者开创性地引入“边捆绑”技术，提出美学与功能并重的布局算法，尤其在gephi等图数据可视化工具的辅助下，图布局结果的展现能力达到了新高。

3、尽管这些网络拓扑图生成方法在网络拓扑可视化中取得了广泛应用，但都仅关注于网络拓扑的逻辑布局，具体来说，现有方法存在以下不足：

4、(1)网络布局仅仅从拓扑连接关系和美学角度考虑，未能充分考虑节点的自身属性，如ip地理位置、子网信息等，这可能导致生成的网络拓扑图与真实网络分布存在偏差。

5、(2)现有的加速布局算法(如多尺度或分层布局)在不同层级的抽象中牺牲了网络的细节信息，导致在高层次视图中丢失关键的局部结构和连接特性，且迭代布局存在不稳定性。

6、(3)为处理大规模网络的动态布局，实现布局在美学与功能性上的双重优化，目前引入的边捆绑技术等方法，不可避免地带来了更高的计算复杂度，导致整个布局生成过程缓慢，不利于实时交互呈现和大规模网络的动态调整。

7、(4)现有布局呈现方式通常缺乏有效的交互手段，用户无法根据特定需求调整网络拓扑图的布局呈现，影响了用户对网络结构的深入分析和理解。

8、传统的网络拓扑布局方法往往无法准确反映节点的地理位置，从而导致节点和边在布局中的相对位置及相对长度存在偏差。这种偏差可能会误导网络管理者和研究者对网络拓扑的理解。其次，随着网络规模的增大，网络布局的复杂度和难度越来越高，虽有一些加速布局方法的出现，如多尺度或分层布局等技术，但其在不同层级的抽象中会牺牲网络细节，并且存在迭代布局不稳定的问题。此外，兼顾美学与功能性的方法往往复杂度很高，使得布局效率低、布局生成慢。同时，现有的布局缺乏交互性，用户体验差，影响了用户对网络结构的深入分析和理解。因此，需要开发一种新的网络拓扑图生成方法，通过真实的节点地理位置约束布局，设计出既适应大规模网络，又能充分保留关键细节的并行高效率拓扑生成方法，提供稳定且高效的布局，同时增强交互性，以提升用户体验并支持深入的网络结构分析。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种区域约束的并行自演化网络拓扑图生成方法，结合启发式图增长和动态力平衡策略，将复杂的网络切分为多个子区域，采用分治策略，对每个子区域进行并行的自演化布局，使节点分布的均衡性与地理约束的适应性。

2、本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种区域约束的并行自演化网络拓扑图生成方法，步骤为：

3、步骤1、对目标地区进行拓扑探测，得到ip级拓扑：通过探测工具包scamper得到初始的网络测量数据，获得初始的目标地区ip级拓扑，目标地区ip级拓扑中包含节点ip和节点的路径关系；

4、步骤2、采用别名解析方法对目标地区ip级拓扑进行拓扑恢复，得到路由器级拓扑数据；

5、步骤3、收集路由器级拓扑数据中各个节点的自身属性和连接属性；然后使用复杂网络中的k-壳分解方法，将路由器级拓扑数据划分为三个层次类别：接入层路由器、汇聚层路由器、骨干层路由器；三种类别的核心路由器进行定义如下：

6、接入层路由器：指网络拓扑中与用户终端直接相连的路由器，在网络拓扑中处于网络边缘，通过单一链路接入网络；

7、汇聚层路由器：指网络拓扑中与接入层路由器相连，处于拓扑中间层的路由器；此类路由器是接入层与骨干层路由器的中介，负责处理与转发来自接入层路由器的网络流；

8、骨干层路由器：指网络拓扑中处于网络拓扑内部核心位置的路由器；

9、在划分结束后，根据路由器在拓扑中的层级和重要性赋予其权重：骨干层路由器赋予权重3，汇聚层路由器赋予权重2，接入层路由器赋予权重1；定义一条边的权重值为其两端相连路由器权重值之和；

10、步骤4、使用神经网络分类方法判定关键机构节点，设置为锚点；

11、步骤5、构建并行自演化网络拓扑图布局模型：将复杂的网络按行政区域或交互优化需求切分为多个子区域；采用分治的思想，对每个子区域进行并行的布局；将布局演化结果进一步分为核心层、汇聚层和接入层；

12、步骤6、为网络拓扑开发交互式视图工具。

13、所述拓扑不规则凸多边形区域自适应布局算法通过多次迭代对节点位置进行校验和调整，确保所有节点都位于对应的子区域内，并且节点分布与多边形区域相贴合；算法包括并行迭代布局、对称映射修正、布局结果优化三个步骤；

14、并行迭代布局：通过区域内点数判定该区域是否需要并行处理，如果需要并行处理则采用启发式图增长策略将区域划分为多个子图，然后并行对划分后的各个子图进行布局，在各个子图处理结束后合并成大图，形成整体区域；如果不需要并行处理则直接对整体区域进行串行处理；

15、对称映射修正：在每次迭代布局结束后，都会判断是否有节点位置处于整体区域之外；若存在这样的节点，则寻找离该节点最近的多边形边界；然后以这条边界为对称轴，将该节点对称映射到边界的另一侧，并将此新位置赋予该节点，取代之前的位置，然后进行下一轮迭代；

16、布局结果优化：进行第二次布局，优化非锚点的分布，避免位置重合；这一过程基于以下步骤：

17、第一步、在初次并行迭代布局结束后，输出结果的同时会记录位置重合的非锚点；

18、第二步、对所有位置重合的非锚点，以位置为单位使用常规力导向算法进行第二次布局，布局的中心即为重合的位置，布局对象为在该位置的所有非锚点；

19、第三步，使用第二次布局后的新位置覆盖结果文件中重合点的原位置。

20、本发明的有益效果是：

21、1、本发明基于恢复的路由级拓扑结构，采用节点ip定位技术，为节点添加地理属性信息，并抽取关键节点形成布局中的锚点，以便后续网络布局能够在区域约束下反映与真实位置的映射关系，从而提高网络拓扑图的准确性和可信度。

22、2、本发明提出了一种区域约束的并行自演化网络拓扑图生成方法，结合启发式图增长和动态力平衡策略，将复杂的网络切分为多个子区域，采用分治策略，对每个子区域进行并行的自演化布局，使节点分布的均衡性与地理约束的适应性。

23、3、本发明开发了一套交互式网络拓扑视图工具。一方面，通过将布局细分为核心层、汇聚层、接入层进行展示，反映拓扑图层级逻辑结构和功能特性。另一方面，支持基于区域的灵活拓扑展示，提供多种交互操作，如缩放、平移、节点高亮、路径追踪等，以增强用户对网络拓扑结构的认识和理解。