大数据环境下有向网络相继故障控制仿真

大数据环境下有向网络相继故障控制仿真

论文摘要

在传统相继故障控制方法中,没有考虑到实际网络节点是拥有一定负载承载力的,并可以在一定范围内超负荷工作,当故障节点的负荷一旦超出它的承载能力时,立刻将其从有向网络中删除,节点负荷分配不当导致网络相继故障可控性差。针对这种情况,根据有向网络边的有向特点,提出符合有向网络的相继故障控制方案。通过改变有向网络各个节点的承载能力、节点故障范围,分析邻近节点剩余承载力对故障节点上负荷接收状况的影响,给出相应的负荷分配策略,完成网络相继故障控制。仿真结果表明,所提方法抵抗不同网络攻击时具有较强的相继故障可控性。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 有向网络相继故障控制方法
  •   2.1 构建相继故障模型
  •   2.2 节点负荷分配方案
  •     1) 邻近节点承载力剩余情况下部分负荷分配原则
  •     2) 邻近节点承载力剩余最大情况下部分负荷分配原则
  •     3) 节点承载力剩余最大情况下全局负荷再分配原则
  • 3 仿真结果分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 邹斌

    关键词: 大数据环境,有向网络,相继故障,故障控制

    来源: 计算机仿真 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 数学,计算机软件及计算机应用

    单位: 烟台大学文经学院

    基金: 山东省自然科学基金(ZR201709260152)

    分类号: O157.5;TP311.13

    页码: 423-426

    总页数: 4

    文件大小: 381K

    下载量: 38

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