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    基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征的P2P系統(tǒng)模型的研究

    2011-10-25 12:36:04王曉燕毛紅閣
    關(guān)鍵詞:條邊度數(shù)節(jié)點(diǎn)

    王曉燕,毛紅閣

    (南陽師范學(xué)院軟件學(xué)院,河南南陽473061)

    基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征的P2P系統(tǒng)模型的研究

    王曉燕,毛紅閣

    (南陽師范學(xué)院軟件學(xué)院,河南南陽473061)

    研究表明小世界和無尺度是很多大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要特征,研究具有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征的P2P網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)研究網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和行為有著重要的意義.針對(duì)現(xiàn)有模型不能全面地反映實(shí)際網(wǎng)絡(luò)提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征的P2P網(wǎng)絡(luò)模型.本文在基于組增長(zhǎng)和選擇具有較大吸引力的節(jié)點(diǎn)這些特征基礎(chǔ)上建立一個(gè)新的模型,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)證明此模型更接近實(shí)際網(wǎng)絡(luò).

    復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);P2P;靜態(tài)參數(shù)

    小世界和無標(biāo)度出現(xiàn)以后,引發(fā)了許多學(xué)者對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的研究.吳艾等學(xué)者提出了基于組增長(zhǎng)的Sale-free網(wǎng)絡(luò)模型[1],劉美玲等學(xué)者提出了擇優(yōu)選擇節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型研究[2],這些研究沒有考慮真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的大部分特征,而是一部分特征的刻畫.在上述兩文中節(jié)點(diǎn)加入網(wǎng)絡(luò)都是以概率進(jìn)行擇優(yōu)連接的,而在真實(shí)系統(tǒng)中一個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接不僅與節(jié)點(diǎn)的度數(shù)有關(guān)而且與節(jié)點(diǎn)的吸引度有關(guān)[3].例如,在網(wǎng)絡(luò)中,有些網(wǎng)站創(chuàng)建更好的內(nèi)容吸引瀏覽者,可以在更短的時(shí)間內(nèi)獲得大量的連接反而超過那些創(chuàng)建時(shí)間很早的網(wǎng)站.這說明一個(gè)簡(jiǎn)單的模型相對(duì)于系統(tǒng)中其它的節(jié)點(diǎn),有些節(jié)點(diǎn)能以更高的速率獲得連接數(shù)量,我們把這些不同歸結(jié)于節(jié)點(diǎn)本身具有的吸引力的大小,我們把節(jié)點(diǎn)具有的吸引力稱之為吸引因子.為了更好的刻畫實(shí)際網(wǎng)絡(luò),提高網(wǎng)絡(luò)的魯棒性,降低其脆弱性,本文對(duì)建立p2p網(wǎng)絡(luò)模型提出了一下幾點(diǎn):

    (1)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的形成是一個(gè)動(dòng)態(tài)的成長(zhǎng)變化的過程;

    (2)網(wǎng)絡(luò)的增長(zhǎng)不需要全局擇優(yōu),而是部分擇優(yōu);

    (3)網(wǎng)絡(luò)中多個(gè)節(jié)點(diǎn)以組的方式加入也是網(wǎng)絡(luò)的增長(zhǎng)方式;

    (4)新增節(jié)點(diǎn)與吸引因子較大的節(jié)點(diǎn)相連接;

    綜上所述,本文提出了P2PSM(P2PSystemModel)網(wǎng)絡(luò)模型.

    1 P2PSM的建立過程如下

    初始網(wǎng)絡(luò)中有n個(gè)節(jié)點(diǎn),e條邊,節(jié)點(diǎn)的吸引因子即為β,ki為結(jié)點(diǎn)i的度數(shù),βi為節(jié)點(diǎn)i的吸引因子,模型的建立過程如下:

    (1)開始時(shí),網(wǎng)絡(luò)中有n個(gè)節(jié)點(diǎn),e條邊,該網(wǎng)絡(luò)即為G(n,e).

    (3)組的增長(zhǎng):

    ①生成組:

    每次添加一組n個(gè)節(jié)點(diǎn)組成網(wǎng)絡(luò)G',模型中G'由兩步得到:

    a:首先,生成不同ki的規(guī)則的連接圖,ki的值等于每個(gè)節(jié)點(diǎn)與鄰居相連的邊數(shù)k0(模型中k0≥3),根據(jù)需要決定ki的多少.

    b:然后,重連上述規(guī)則網(wǎng)絡(luò)圖的一些邊,在G'中隨機(jī)選擇兩個(gè)節(jié)點(diǎn)且vj'≠vi',按概率p在vi'和vj'之間建立連接,0≤p≤1.p=0時(shí)為規(guī)則網(wǎng)絡(luò),隨著p的增加,G'無序程度逐漸增加,逐漸接近隨機(jī)網(wǎng)絡(luò).所有節(jié)點(diǎn)執(zhí)行重連操作后,G'的總邊數(shù)增加了,在0

    ②加入組:

    每隔一定時(shí)間t,加入一組帶有et條邊的節(jié)點(diǎn),以概率連接到局域世界G(ni),若邊數(shù)ei>r,則多余的邊加到G(ni)之外的節(jié)點(diǎn)上.

    (4)在每加入1組節(jié)點(diǎn)后,計(jì)算G(ni)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的度數(shù),如果某些新加入的節(jié)點(diǎn)(假設(shè)有s個(gè))ei>min{ki}(ki為老節(jié)點(diǎn)連接新節(jié)點(diǎn)后的度數(shù)),則把這s個(gè)新節(jié)點(diǎn)也看作老節(jié)點(diǎn),則以后再加入的節(jié)點(diǎn)組,再以概率(i,j=1,2,…N)連接到s+r個(gè)結(jié)點(diǎn)上.

    本算法第一步從一個(gè)小型網(wǎng)絡(luò)開始,從現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)來看,很多節(jié)點(diǎn)局部擇優(yōu)加入網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)被連接的概率與節(jié)點(diǎn)的吸引力大小有關(guān),并且節(jié)點(diǎn)的加入可能是以組的方式加入,本模型從整體上考慮了現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的特性,我們通過調(diào)節(jié)βi和p控制整個(gè)網(wǎng)絡(luò).

    2 舉例分析

    下面舉例說明,真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的增長(zhǎng)過程:

    (1)初始一個(gè)小網(wǎng)絡(luò)G(30,90),即帶有30個(gè)節(jié)點(diǎn),90條邊;

    (3)每隔一定的t時(shí)間,加入一組(10個(gè)節(jié)點(diǎn),k0=4,p=0.15)帶有ei條邊的節(jié)點(diǎn)以概率與G(ni)連接.

    (4)每加入20個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算G(ni)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的度數(shù).

    經(jīng)過了10t的時(shí)間且加入了236條邊;經(jīng)過計(jì)算得共有6個(gè)新加入的節(jié)點(diǎn)度數(shù)ei>{kni}.網(wǎng)絡(luò)G(30,90)變成了新網(wǎng)絡(luò)G(30+100,90+236)=G(130,326),G(ni)變?yōu)镚(ni)(i=1,2…11).

    3 參數(shù)分析

    (1)通過continuum理論[4,5]來分析模型的度分布,對(duì)度分布進(jìn)行數(shù)值擬合運(yùn)算可得服從冪率分布P(k)=ak-r,r=1±0.3,見圖1所示.

    圖1 度分布示意圖

    證明因?yàn)橥ǔ的取值都較小,所以認(rèn)為G'加入之前每個(gè)節(jié)點(diǎn)的度為k.忽略重連對(duì)G'中節(jié)點(diǎn)度的影響.每個(gè)組的加入近似看成是n個(gè)節(jié)點(diǎn)逐個(gè)加入的,每個(gè)單位時(shí)間t加入一個(gè)節(jié)點(diǎn),并滿足:

    解微分方程得:

    該方程的相對(duì)初始條件是每個(gè)節(jié)點(diǎn)i在ti時(shí)刻到達(dá)系統(tǒng)連通度ki(ti)=ei,所以上述解應(yīng)為:

    則節(jié)點(diǎn)連通度ki(ti)

    因?yàn)楣?jié)點(diǎn)是等時(shí)間間隔添加到系統(tǒng)的,所以ti的概率分布是一個(gè)均勻離散分布列為:

    帶入方程可得:

    當(dāng)t趨于+∞時(shí)可得r=1,由于取得節(jié)點(diǎn)較少,所以誤差很為±0.3.

    (2)利用UCINET軟件計(jì)算并分析P2PSM與B-A模型的靜態(tài)統(tǒng)計(jì)量,如下表所示:

    表1 靜態(tài)特征參數(shù)表

    從表1可以看出:

    ①擴(kuò)展模型生成的網(wǎng)絡(luò)其度分布也服從冪律分布,但冪指數(shù)很小,說明這個(gè)網(wǎng)絡(luò)冪律特征沒有B-A模型生成的網(wǎng)絡(luò)明顯,所以它魯棒性更好;

    ②從聚集系數(shù)和最短路徑上可以看出改進(jìn)的模型生成的網(wǎng)絡(luò)集聚性更強(qiáng)一些,由于B-A模型的全局擇優(yōu)機(jī)制,所以平均路徑要比擴(kuò)展模型的網(wǎng)絡(luò)更短一些,但改進(jìn)模型的擇優(yōu)更減少了節(jié)點(diǎn)的工作量,而改進(jìn)的模型搜索速度快,這也更加符合現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò);

    ③改進(jìn)后的模型考慮了節(jié)點(diǎn)以組的方式加入,所以該模型有助于建立更接近實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)成長(zhǎng)過程,從而能更準(zhǔn)確地分析、設(shè)計(jì)和評(píng)測(cè)與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和行為相關(guān)的工作.

    4 結(jié)論

    〔1〕吳艾,劉心松,劉丹,左朝樹.基于組增長(zhǎng)的小世界Scalefree網(wǎng)絡(luò)模型[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2005,32(7).

    〔2〕劉美玲,王仲君.擇優(yōu)選擇節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型研究[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2006,28(4).

    〔3〕陶少華,楊春,李慧娜,張勇.基于節(jié)點(diǎn)吸引力的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化模型研究[J].計(jì)算機(jī)工程,2009,35(1).

    〔4〕郭雷,許曉鳴.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[Z].上海:上??萍冀逃霭嫔纾?006.

    〔5〕Reka Albert*and Albert-Laszlo Barabasi.Statistical mechanics of complex networks[J].REVIEWS OF MODERN PHYSICS,VOLUME 74,JANUARY 2002.

    通過實(shí)驗(yàn)證明,P2PSM模型更有利于我們對(duì)現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識(shí).P2PSM模型也有一些缺點(diǎn):它只考慮了節(jié)點(diǎn)的加入,沒有考慮到成組的結(jié)點(diǎn)的刪除;在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中大部分節(jié)點(diǎn)是異質(zhì)的,我們建立模型時(shí),把所有節(jié)點(diǎn)當(dāng)作同質(zhì)的進(jìn)行構(gòu)造,會(huì)產(chǎn)生一些誤差.

    TP393

    A

    1673-260X(2011)01-0023-02

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