網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模毀壞后的漸進(jìn)恢復(fù)機(jī)制研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的增加，因特網(wǎng)已經(jīng)成為人們學(xué)習(xí)、工作和生活中不可或缺的一部分。無(wú)論是學(xué)習(xí)交流、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物，還是政府管理、公司運(yùn)營(yíng)，甚至是緊急救援、抗險(xiǎn)救災(zāi)都離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò)的支持。隨著人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)需求的不斷增加，網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜度也日益加大，從而當(dāng)自然災(zāi)害、系統(tǒng)崩潰、惡意襲擊等事故發(fā)生時(shí)，網(wǎng)絡(luò)發(fā)生大規(guī)模毀壞的可能性也逐步增大。為了保證人民的生命安全，維持社會(huì)穩(wěn)定，減少經(jīng)濟(jì)損失，網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模毀壞后的高效、快速恢復(fù)工作至關(guān)重要。此外

2、，在網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)過(guò)程中，受人力、物力、財(cái)力等限制，恢復(fù)資源往往無(wú)法一次性完全提供，因此網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)工作需要分階段、漸進(jìn)式的完成。
　　本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模毀壞后的漸進(jìn)恢復(fù)機(jī)制做了相關(guān)研究，主要解決以下兩種情況的網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)問(wèn)題。
　　(1)大規(guī)模毀壞后的單階段網(wǎng)絡(luò)漸進(jìn)恢復(fù)機(jī)制(ProgressiveNetwork Recovery in Single-Stage，PNRSS)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生大規(guī)模毀壞后，因?yàn)榛謴?fù)資源有限，無(wú)法完全恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)，所

3、以需要選擇性的修復(fù)網(wǎng)絡(luò)中的受損設(shè)備，使得部分恢復(fù)的網(wǎng)絡(luò)能夠最大化的滿足用戶的業(yè)務(wù)需求。在PNRSS問(wèn)題中，本文建立了PNRSS問(wèn)題的混合整數(shù)線性規(guī)劃(Mixed Integer Linear Programming，MILP)模型，設(shè)計(jì)了基于影子價(jià)格和背包問(wèn)題的單階段網(wǎng)絡(luò)漸進(jìn)恢復(fù)算法(Shadow Price and Knapsack Problem based PNRSS Algorithm，SPKP-PNRSS)和基于K最短路的單階

4、段網(wǎng)絡(luò)漸進(jìn)恢復(fù)算法(K Shortest Pathbased PNRSS Algorithm，KSP-PNRSS)。仿真結(jié)果表明，這兩種算法性能都很好，均適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。SPKP-PNRSS算法得到的結(jié)果與原模型最優(yōu)目標(biāo)值接近；而KSP-PNRSS算法則大大提高了時(shí)間效率，同樣得到了較好的性能結(jié)果。
　　(2)大規(guī)模毀壞后的多階段網(wǎng)絡(luò)漸進(jìn)恢復(fù)機(jī)制(ProgressiveNetwork Recovery in Multi-Stag

5、e，PNRMS)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生大規(guī)模毀壞后，恢復(fù)資源受到時(shí)間和路程的限制，只能分批到達(dá)，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)的恢復(fù)工作也需要分階段、有的放矢的進(jìn)行。針對(duì)PNRMS問(wèn)題，本文研究了兩個(gè)子問(wèn)題：一是最少要用多少階段的恢復(fù)資源修復(fù)網(wǎng)絡(luò)中的受損設(shè)備，使得部分恢復(fù)的網(wǎng)絡(luò)滿足所有用戶的業(yè)務(wù)需求；二是在給定恢復(fù)階段數(shù)的前提下，確定鏈路的恢復(fù)順序使得在恢復(fù)過(guò)程中每個(gè)階段的業(yè)務(wù)流量總和最大化。針對(duì)第一個(gè)子問(wèn)題，本文建立了基于最小恢復(fù)階段的多階段網(wǎng)絡(luò)漸進(jìn)恢復(fù)機(jī)制(Min

6、imizing Recovery Stage based PNRMS，MRS-PNRMS)MILP模型，設(shè)計(jì)了基于流量比例的最小恢復(fù)階段算法(Flow Proportion based MRS Algorithm， FP-MRS)。仿真結(jié)果表明，此算法得到的結(jié)果與原模型最優(yōu)目標(biāo)值接近。針對(duì)第二個(gè)子問(wèn)題，本文建立了基于最大化業(yè)務(wù)流量需求的多階段網(wǎng)絡(luò)漸進(jìn)恢復(fù)機(jī)制(Maximizing Traffic Demand based PNRMS，M