江宇波 赵攀

摘 要：针对通信网络因链路失效而产生的网络拥塞问题，基于元胞蚁群算法提出了一种新的网络生存性评价方法SACA（Survivability Algorithm based on Cellular Ant）。该方法首先给出了网络生存性定义，并且通过元胞蚁群算法设计了生存性算法流程，以此获得网络剩余数据传输量。同时，利用NS2和MATLAB进行仿真实验，结果表明，相比于其它算法，SACA算法具有出较好的适应性。

关键词：生存性；剩余能量；失效；元胞蚁群

中图分类号：G642 文献标识码：B 文章编号：1002-7661（2014）09-285-02

目前，如何提高网络安全性成为网络的研究重点和研究热点。网络生存性已经成为影响其性能的关键问题[1]。网络生存性主要是指网络在遭遇外部攻击或自身故障等异常情况下，仍然能够及时维持可接受的业务质量的能力。为了有效评价并解决这一问题，国内外学者开展大量研究工作。2000年，Albert等[2]首先研究了不同度分布下复杂网络的有效性。Paolo Crucitti等[3]利用度和介概念提出了关键节点和链路评估模型，并讨论了不同状态下的网络生存能力。但是这些优化思想并没有从网络模型和网络状态进行深入分析，所以对于从本质上解决网络抗毁性的作用有限。皇甫伟等[4]定义了网络生存性指标，并基于灾害条件对具有SDH自愈环拓扑结构的网络生存性进行了定量分析。包学才等[5]针对全连通网络定义了不相交路径抗毁性评估模型，研究了全连通网络节点间不相交路径数的比重，从而能够定量计算通信网络的抗毁性。Wang Jianwei等[6]提出了基于局部负荷分配策略的级联失效模型，并且发现在某些条件下攻击低度节点对网络的破坏程度反而大于高度的节点。……