本發(fā)明屬于計算機軟件計算方法的技術領域。
背景技術：
Barabási和Albert的無標度網絡模型和Watts和Strogatz的小世界網絡模型揭示了網絡結構的本質規(guī)律，在過去的10多年，推動了復雜網絡研究的迅速發(fā)展。進一步的研究發(fā)現(xiàn)，多數(shù)現(xiàn)實網絡是不均勻的，由許多子網絡組成。子網絡內節(jié)點之間的連接比較緊密，而子網之間節(jié)點的連接比較稀疏，這一現(xiàn)象在人工網絡和自然網絡中都比較常見，稱之為網絡中的社團結構(community structure)。社團結構成為了繼小世界和無標度特性之后復雜網絡中最普遍和最重要的拓撲結構屬性之一。隨著復雜網絡理論的不斷成熟，研究者對很多復雜的互連系統(tǒng)，包括社會網絡、Internet和World Wide Web(WWW)等各種網絡，都從復雜網絡的視角去研究其統(tǒng)計特征和實際應用。現(xiàn)代社會處在一個大數(shù)據(jù)、大流量的時代，高度依賴于這些網絡系統(tǒng)的正常高效運行。然而，在處于擁塞的情況下，這些網絡的傳輸效率會大大降低并可能造成網絡系統(tǒng)的癱瘓，極大地影響人們的工作與生活。如何提高這些網絡的傳輸效率從而避免擁塞，具有很重要的現(xiàn)實意義。目前在提高網絡傳輸效率方面大多數(shù)都集中于尋找新的路徑選擇機制，而全部最優(yōu)路徑選擇策略是一個NP難題，包括靜態(tài)的全局和局部策略以及一系列的動態(tài)機制。本發(fā)明整合局部靜態(tài)信息(節(jié)點社團重要度)和動力學信息(節(jié)點的排隊長度)，提出了一種局部動態(tài)路徑選擇機制，首先應用復雜網絡社團探測算法，將網絡劃分為不同社團(局部)，然后計算每個節(jié)點的節(jié)點社團重要度，最后，根據(jù)節(jié)點的節(jié)點社團重要度和排隊長度這兩者的大小確定從源節(jié)點出發(fā)選擇鄰接節(jié)點的概率。
技術實現(xiàn)要素：
本發(fā)明基于整合局部靜態(tài)信息(節(jié)點社團重要度)和動力學信息(節(jié)點的排隊長度)，提出了一種新的局部動態(tài)路徑選擇機制。下面分別從社團、節(jié)點社團重要度、路徑選擇概率的定義等方面來說明本發(fā)明提出的機制方法。
本發(fā)明的技術方案為：
一、社團：在同一社團內部，節(jié)點之間連接相對緊密，而在社團之間的節(jié)點之間的連接相對稀疏，以網絡中模塊度最小為原則劃分將網絡劃分為不同社團，其中Nc表示網絡中社團的數(shù)目，M表示網絡中連接的總數(shù)，mc表示社團c內節(jié)點之間的連接數(shù)，dc表示社團c內所有節(jié)點度數(shù)之和。
二、節(jié)點社團重要度：基于網絡鄰接矩陣中表示社團的特征值，以此來量化網絡節(jié)點社團重要度，如公式(1)
其中vi表示第i個特征向量，vik表示特征向量vi中的第k個元素。為使測量參數(shù)的和為1，對于n個節(jié)點，c個社團的網絡，有定義Ik＝Pk/c,滿足
三、路徑選擇概率的定義：數(shù)據(jù)包從節(jié)點x傳遞到節(jié)點i的概率px→i為公式(2)。
其中，Ii表示節(jié)點i的節(jié)點社團重要度，ni表示節(jié)點i處的排隊長度，j遍歷了節(jié)點x的所有鄰居節(jié)點，β≤0表示可調變量。
附圖說明
圖1為基于節(jié)點的節(jié)點社團重要度和排隊長度確定局部動態(tài)路徑的流程。
具體的實施方式
本發(fā)明的實施流程示意圖如圖1所示。
Step1：在網絡中應用復雜網絡社團探測算法，將大型復雜網絡劃分為不同的社團；
Step2：計算每個節(jié)點的節(jié)點社團重要度，計算方法如下：
基于網絡鄰接矩陣中表示社團的特征值，以此來量化網絡節(jié)點社團重要度，如公式(1)
其中vi表示第i個特征向量，vik表示特征向量vi中的第k個元素。為使測量參數(shù)的和為1，對于n個節(jié)點，c個社團的網絡，有定義Ik＝Pk/c,滿足
Step3：根據(jù)節(jié)點的節(jié)點社團重要度和排隊長度這兩者的大小確定從源節(jié)點出發(fā)選擇鄰接節(jié)點的概率，計算方法如下：
數(shù)據(jù)包從節(jié)點x傳遞到節(jié)點i的概率px→i為公式(2)。
其中，Ii表示節(jié)點i的節(jié)點社團重要度，ni表示節(jié)點i處的排隊長度，j遍歷了節(jié)點x的所有鄰居節(jié)點，β≤0表示可調變量。