本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，特別涉及一種基于有限內(nèi)容備份的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容重構(gòu)優(yōu)選方法。

背景技術(shù)：

隨著以互聯(lián)網(wǎng)為代表的網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的高速發(fā)展，人們的日常生活越來(lái)越多地依賴于各種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全可靠的運(yùn)行，這些網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容服務(wù)在運(yùn)行過(guò)程中經(jīng)常會(huì)受到自然災(zāi)害(例如火災(zāi)、地震、海嘯等)和人為事件(例如恐怖襲擊、黑客攻擊、惡意代碼等)的干擾或破壞，造成網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的可用性和生存性出現(xiàn)問(wèn)題。

互聯(lián)網(wǎng)的初期設(shè)計(jì)是由端系統(tǒng)負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)的功能，連接端節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)只負(fù)責(zé)簡(jiǎn)單的傳送功能，在網(wǎng)絡(luò)故障情況下其目標(biāo)是保證網(wǎng)絡(luò)連通性(networkconnectivity)，即關(guān)注網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)到網(wǎng)絡(luò)中其它節(jié)點(diǎn)的可達(dá)性。隨著通信環(huán)境的巨大變化，網(wǎng)絡(luò)已成為包括信息采集、傳輸、存儲(chǔ)與處理于一體的信息服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)，而不僅僅是數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ǖ??；ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用方式正在從以面向主機(jī)的端到端(end-to-end)的通信方式為主轉(zhuǎn)向以獲取內(nèi)容的端到內(nèi)容(end-to-content)的通信方式為主。

在端到端的網(wǎng)絡(luò)通信中，源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)是明確的，目的節(jié)點(diǎn)是固定的，如果源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)被分割在兩個(gè)不連通的子圖中，那么被分割的節(jié)點(diǎn)是不可達(dá)的。網(wǎng)絡(luò)遭遇故障或攻擊相當(dāng)于從網(wǎng)絡(luò)中移除節(jié)點(diǎn)或邊，會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)傳輸和網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間的連接程度，進(jìn)而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)不連通。而在端到內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)中，提供內(nèi)容服務(wù)的一方可以是不固定的，在不連通的子圖中若能獲取所需訪問(wèn)內(nèi)容的備份，就認(rèn)為請(qǐng)求內(nèi)容服務(wù)的節(jié)點(diǎn)獲得了內(nèi)容服務(wù)。在端到內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)中，相比于網(wǎng)絡(luò)連通性(networkconnectivity)，我們更關(guān)注網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容連通性(contentconnectivity)。然而，現(xiàn)實(shí)世界中從頭開發(fā)設(shè)計(jì)具有高魯棒性和高效內(nèi)容獲取網(wǎng)絡(luò)的成本非常高，效果也不一定理想。因此，如何充分利用現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)資源，對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容資源重新進(jìn)行配置，提升現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容服務(wù)的可生存性成為我們研究的方向。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種基于有限內(nèi)容備份的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容重構(gòu)優(yōu)選方法，能應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障或攻擊保證滿足一定的內(nèi)容覆蓋率，能有效改善兼顧網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容連通性和內(nèi)容有效性的網(wǎng)絡(luò)可生存性。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：

一種基于有限內(nèi)容備份的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容重構(gòu)優(yōu)選方法，包含以下步驟：

步驟1：將基于有限內(nèi)容備份的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容重構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題建模為整數(shù)線性規(guī)劃的問(wèn)題模型；

步驟2：量化面向內(nèi)容的評(píng)估指標(biāo)；

步驟3：模擬網(wǎng)絡(luò)遭遇故障或攻擊，尋找最壞情境下移除k條邊的集合

步驟3.1：統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)圖g中所有的邊介數(shù)中心性指標(biāo)；

步驟3.2：移除邊介數(shù)中心性指標(biāo)最大的那條邊，并把該邊并到最壞情境下移除邊集合中；

步驟3.3：移除一條邊之后，重新計(jì)算此時(shí)網(wǎng)絡(luò)中其它所有剩余邊的邊介數(shù)中心性指標(biāo)；

步驟3.4：重復(fù)步驟3.2和3.3，直到找到移除k條邊最壞情景下移除邊集合即：滿足

步驟4：尋找最小內(nèi)容資源配置節(jié)點(diǎn)集合；

步驟4.1：通過(guò)廣度優(yōu)先搜索bfs算法在移除k條邊最壞情境下的網(wǎng)絡(luò)圖中尋找所有的不連通子圖；

步驟4.2：統(tǒng)計(jì)每一個(gè)不連通子圖的規(guī)模(即統(tǒng)計(jì)連通子圖中所有連通的節(jié)點(diǎn)的數(shù)目)，按照不連通子圖規(guī)模的大小順序進(jìn)行排序。

步驟4.3：在保證滿足給定網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容覆蓋率的基礎(chǔ)上，按照不連通子圖規(guī)模的大小順序統(tǒng)計(jì)確定最小配置節(jié)點(diǎn)集合；

步驟5：尋找最小最優(yōu)內(nèi)容資源配置節(jié)點(diǎn)集合；

步驟5.1：根據(jù)不連通子圖規(guī)模的大小排序，統(tǒng)計(jì)規(guī)模最大的不連通子圖中效率指標(biāo)最大的配置節(jié)點(diǎn)；

步驟5.2：重復(fù)執(zhí)行步驟5.1，統(tǒng)計(jì)其它不連通子圖中配置節(jié)點(diǎn)效率指標(biāo)最大的候選配置節(jié)點(diǎn)；

步驟5.3：生成最小最優(yōu)配置節(jié)點(diǎn)集合，配置內(nèi)容備份資源到最優(yōu)配置節(jié)點(diǎn)集合中的節(jié)點(diǎn)上；

所述步驟2中的評(píng)估指標(biāo)包括內(nèi)容連通性和內(nèi)容有效性；

所述步驟4中的最小內(nèi)容資源配置節(jié)點(diǎn)應(yīng)盡可能分布在不連通子圖規(guī)模大的割塊中；

所述按照不連通子圖規(guī)模的大小順序進(jìn)行排序?yàn)榻敌蚺判颍?/p>

所述步驟5.1中節(jié)點(diǎn)效率指標(biāo)最大的配置節(jié)點(diǎn)為子圖的配置節(jié)點(diǎn)。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例中一種基于有限內(nèi)容備份的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容重構(gòu)優(yōu)選方法的算法流程圖；

圖2(a)-圖2(b)是本發(fā)明實(shí)施例中在移除兩條邊的最壞情境下，通過(guò)優(yōu)化配置一個(gè)內(nèi)容備份資源來(lái)求解網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容重構(gòu)優(yōu)化(ncro)問(wèn)題的示意圖；

其中，圖2(a)初始網(wǎng)絡(luò)圖；圖2(b)移除兩條邊的最壞情境下的網(wǎng)絡(luò)圖；

圖3(a)-圖3(c)是本發(fā)明實(shí)施例中基于usa網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果，包括在移除邊的最壞情景下原圖與重構(gòu)圖的cc指標(biāo)比較、在移除邊的最壞情景下原圖與重構(gòu)圖的ce指標(biāo)比較示意圖；

其中，圖3(a)包含26個(gè)節(jié)點(diǎn)的usa網(wǎng)絡(luò)圖，圖3(b)在移除邊的最壞情景下原圖與重構(gòu)圖的cc指標(biāo)比較示意圖，圖3(c)在移除邊的最壞情景下原圖與重構(gòu)圖的ce指標(biāo)比較示意圖；

圖4(a)-圖4(c)是本發(fā)明實(shí)施例中基于nfsnet網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果，包括在移除邊的最壞情景下原圖與重構(gòu)圖的cc指標(biāo)比較、在移除邊的最壞情景下原圖與重構(gòu)圖的ce指標(biāo)比較示意圖；

其中，圖4(a)包含79個(gè)節(jié)點(diǎn)的nfsnet網(wǎng)絡(luò)圖，圖4(b)在移除邊的最壞情景下原圖與重構(gòu)圖的cc指標(biāo)比較示意圖，圖4(c)在移除邊的最壞情景下原圖與重構(gòu)圖的ce指標(biāo)比較示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明具體實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

如圖1所示，一種基于有限內(nèi)容備份的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容重構(gòu)優(yōu)選方法，包括如下步驟：

步驟1：將基于有限內(nèi)容備份的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容重構(gòu)優(yōu)化(networkcontentreconfigurationoptimization，簡(jiǎn)稱ncro)問(wèn)題建模為整數(shù)線性規(guī)劃(integerlinearprogramming，ilp)的問(wèn)題模型。建立整數(shù)線性規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)如式(1)所示：

其中，xj是一個(gè)0-1變量，xj＝1表示節(jié)點(diǎn)j被選擇放置內(nèi)容資源，否則為0；sk表示移除k條邊的最壞情境；是一個(gè)0-1變量，反映了在移除k條邊最壞情境下，節(jié)點(diǎn)i是否能被所需的內(nèi)容資源覆蓋；表示在移除k條邊最壞情境下節(jié)點(diǎn)j的效率指標(biāo)。參數(shù)用來(lái)控制覆蓋分布在不連通子圖中盡可能多的需訪問(wèn)內(nèi)容資源的節(jié)點(diǎn)，以保證網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容覆蓋率；參數(shù)用來(lái)調(diào)節(jié)函數(shù)取值的范圍。

建立整數(shù)線性規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)的約束條件如式(2)-(7)所示：

xj∈{0，1}(6)

其中，表示在移除k條邊最壞情境下節(jié)點(diǎn)j的效率指標(biāo)；表示移除k條邊最壞情境下節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間的效率表示移除k條邊最壞情境下節(jié)點(diǎn)-內(nèi)容連通矩陣(ncc)中的矩陣元素，表示節(jié)點(diǎn)i能訪問(wèn)(獲取)到節(jié)點(diǎn)j上的內(nèi)容備份資源cy，否則，表示在移除k條邊最壞情境下節(jié)點(diǎn)i的內(nèi)容覆蓋性，即節(jié)點(diǎn)i能訪問(wèn)到放置所需內(nèi)容資源的配置節(jié)點(diǎn)的數(shù)目。如果否則反映了在移除k條邊最壞情境下，節(jié)點(diǎn)i是否能被所需的內(nèi)容資源覆蓋；cpr表示給定的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容覆蓋率。

式(2)給出了節(jié)點(diǎn)的效率指標(biāo)。在移除k條邊最壞情境下，候選的配置節(jié)點(diǎn)中應(yīng)優(yōu)先考慮節(jié)點(diǎn)效率指標(biāo)高的節(jié)點(diǎn)，這樣的配置節(jié)點(diǎn)意味著更少的內(nèi)容傳遞時(shí)間和花費(fèi)，更有利于網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)容信息的傳播。

式(3)中指出在移除k條邊最壞情境下，節(jié)點(diǎn)i是否能訪問(wèn)到所需內(nèi)容資源以及訪問(wèn)到所需內(nèi)容資源的數(shù)目；

式(4)中指出網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容覆蓋性應(yīng)該是一個(gè)正數(shù)或者零，正數(shù)表示節(jié)點(diǎn)能訪問(wèn)所需的內(nèi)容資源，零表示節(jié)點(diǎn)不能訪問(wèn)到所需的內(nèi)容資源，也就是該節(jié)點(diǎn)沒有被所需訪問(wèn)的內(nèi)容資源覆蓋。

式(5)指出在移除k條邊最壞情境下的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容覆蓋率，應(yīng)大于給定的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容覆蓋率。

式(6)和(7)表明變量xj和都是0-1變量。

步驟2：量化評(píng)估指標(biāo)。

本發(fā)明實(shí)施例選取網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容連通性和內(nèi)容有效性作為本發(fā)明網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容重構(gòu)優(yōu)選方法的評(píng)估指標(biāo)，下面對(duì)這兩個(gè)指標(biāo)分別進(jìn)行量化描述：

(1)內(nèi)容連通性

①節(jié)點(diǎn)-內(nèi)容連通矩陣(node-contentconnectivitymatrix，簡(jiǎn)稱ncc)：節(jié)點(diǎn)-內(nèi)容連通矩陣是一個(gè)n×n方陣，矩陣中的元素定義為nccij-cy＝aij·xj，其中，aij表示節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間是否有路徑可達(dá)，xj是一個(gè)(0-1)變量，表示節(jié)點(diǎn)j是否有被選擇配置內(nèi)容備份資源cy。矩陣元素nccij-cy表示節(jié)點(diǎn)i是否能訪問(wèn)(獲取)到節(jié)點(diǎn)j上的內(nèi)容資源，nccij-cy＝1表示可以訪問(wèn)到內(nèi)容資源cy，否則nccij-cy＝0；

②節(jié)點(diǎn)-內(nèi)容連通矩陣是一個(gè)(0，1)矩陣，對(duì)于矩陣元素nccij-cy，其第一維下標(biāo)i(i∈v)表示網(wǎng)絡(luò)圖中任意節(jié)點(diǎn)，第二維下標(biāo)j-cy表示是否被選擇放置內(nèi)容備份資源cy的節(jié)點(diǎn)j。ncc矩陣中的元素nccij-cy量化了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)i是否能訪問(wèn)到節(jié)點(diǎn)j上的內(nèi)容資源cy；

③配置節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容連通性(contentconnectivityofconfigurationnode，簡(jiǎn)稱ccc)：配置節(jié)點(diǎn)j的內(nèi)容連通性定義為：

其中，cccj指標(biāo)統(tǒng)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)中所有能訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)j上內(nèi)容資源cy的節(jié)點(diǎn)數(shù)目；

④節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容覆蓋性(contentcoverageofnode，記為y)：節(jié)點(diǎn)i的內(nèi)容覆蓋性定義為：

yi表示節(jié)點(diǎn)i是否能訪問(wèn)到所需內(nèi)容資源以及能訪問(wèn)到所需內(nèi)容資源的數(shù)目，即表示了節(jié)點(diǎn)i能訪問(wèn)到放置所需內(nèi)容資源的配置節(jié)點(diǎn)的數(shù)目；

本發(fā)明中，我們僅關(guān)注節(jié)點(diǎn)是否能被所需的內(nèi)容覆蓋，即節(jié)點(diǎn)是否能訪問(wèn)到放置所需內(nèi)容資源的配置節(jié)點(diǎn)，所以定義一個(gè)(0-1)變量yi表示節(jié)點(diǎn)i是否能被所需的內(nèi)容資源覆蓋。根據(jù)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容覆蓋性定義可知，如果yi＞0，則yi＝1，否則yi＝0；

⑤內(nèi)容連通性(contentconnectivity，簡(jiǎn)稱cc)：網(wǎng)絡(luò)g的內(nèi)容連通性定義為：

cc(g)表示在網(wǎng)絡(luò)中能訪問(wèn)到所需網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容資源的所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)目；

(2)內(nèi)容有效性

①節(jié)點(diǎn)-內(nèi)容效率矩陣(node-contentefficiencymatrix，簡(jiǎn)稱nce)：節(jié)點(diǎn)-內(nèi)容效率矩陣是一個(gè)n×n方陣，矩陣中的元素定義為nceij-cy＝eij·xj，其中，eij＝1/dij表示節(jié)點(diǎn)i與j之間的效率，xj表示節(jié)點(diǎn)j是否被選擇配置內(nèi)容資源cy。矩陣元素nceij-cy刻畫了節(jié)點(diǎn)i訪問(wèn)(獲取)節(jié)點(diǎn)j上的內(nèi)容資源cy的效率。

②配置節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容有效性(contentefficiencyofconfigurationnode，簡(jiǎn)稱cec)：配置節(jié)點(diǎn)j的內(nèi)容有效性定義為：

其中，cecj指標(biāo)統(tǒng)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)到內(nèi)容資源配置節(jié)點(diǎn)j的效率之和。

③節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容有效性(contentefficiencyofnode，簡(jiǎn)稱ce)：節(jié)點(diǎn)i的內(nèi)容有效性定義為：

cei＝max{nceij-cy|j∈[1，n]}(12)

該定義體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)容訪問(wèn)的就近原則，即當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)i的內(nèi)容覆蓋性大于零時(shí)，即yi＞0，節(jié)點(diǎn)i會(huì)選擇訪問(wèn)(獲取)效率值最大的配置節(jié)點(diǎn)上的內(nèi)容資源。

④內(nèi)容有效性(contentefficiency，簡(jiǎn)稱ce)：網(wǎng)絡(luò)g的內(nèi)容連通性定義為：

ce(g)表示網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)訪問(wèn)(獲取)內(nèi)容資源的難易程度，網(wǎng)絡(luò)有效性越大，表明網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)容資源獲取越容易，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容傳輸效率越高。

⑤內(nèi)容覆蓋率(contentcoverageprobability，cpr)：網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容覆蓋率定義為：

cpr表示網(wǎng)絡(luò)中能訪問(wèn)到所需內(nèi)容資源的節(jié)點(diǎn)數(shù)目占網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)總數(shù)的百分比。

⑥移除k條邊的最壞情境(worst-caseklinksremoved)：用表示最壞情境下移除k條邊的集合，其中，中的每一條移除邊，都是按照網(wǎng)絡(luò)圖中邊介數(shù)中心性指標(biāo)的降序排列順序逐個(gè)移除得到的。

步驟3：尋找最壞情境下移除k條邊的集合

步驟3.1：統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)圖g中所有的邊介數(shù)中心性指標(biāo)。

本實(shí)施例中，網(wǎng)絡(luò)圖g＝(v，l)，v表示節(jié)點(diǎn)(node)集合，l表示邊(link/edge)集合，n＝/v|表示節(jié)點(diǎn)數(shù)目，m＝/l/表示邊數(shù)目，在本文中描述的網(wǎng)絡(luò)圖g是無(wú)向無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)。邊介數(shù)中心性定義為：

其中，σst表示從結(jié)點(diǎn)s、t之間的最短路徑的數(shù)目，σst(l)表示結(jié)點(diǎn)s、t通過(guò)邊l的最短路徑中數(shù)量。

步驟3.2：移除邊介數(shù)中心性指標(biāo)最大的那條邊，并把該邊并到最壞情境下移除邊集合中。

步驟3.3：移除一條邊之后，重新計(jì)算此時(shí)網(wǎng)絡(luò)中其它所有剩余邊的邊介數(shù)中心性指標(biāo)。

步驟3.4：重復(fù)步驟3.2和3.3，直到找到移除k條邊最壞情景下移除邊集合即：滿足

步驟4：尋找最小配置節(jié)點(diǎn)集合。

本實(shí)施例中，為滿足移除k條邊最壞情境下的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容覆蓋率需求，配置節(jié)點(diǎn)應(yīng)盡可能分布在不連通子圖規(guī)模大的割塊中，以保證覆蓋盡可能多的內(nèi)容訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)。

步驟4.1：通過(guò)廣度優(yōu)先搜索bfs算法在移除k條邊最壞情境下的網(wǎng)絡(luò)圖中尋找所有的不連通子圖。

bfs算法是一種基于隊(duì)列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的搜索方式，具體算法過(guò)程如下：

步驟4.2：統(tǒng)計(jì)每一個(gè)不連通子圖的規(guī)模(即統(tǒng)計(jì)連通子圖中所有連通的節(jié)點(diǎn)的數(shù)目)，按照不連通子圖規(guī)模的大小順序進(jìn)行排序。

本實(shí)施例中，對(duì)不連通子圖規(guī)模的大小排序方式為降序排序。

步驟4.3：在保證滿足給定網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容覆蓋率的基礎(chǔ)上，按照不連通子圖規(guī)模的大小順序統(tǒng)計(jì)確定最小配置節(jié)點(diǎn)集合。

步驟5：尋找最優(yōu)配置節(jié)點(diǎn)集合。

步驟5.1：根據(jù)不連通子圖規(guī)模的大小排序，統(tǒng)計(jì)規(guī)模最大的不連通子圖中效率指標(biāo)最大的配置節(jié)點(diǎn)。

本實(shí)施例中，候選配置節(jié)點(diǎn)中效率指標(biāo)最大的節(jié)點(diǎn)將被選為該子圖的配置節(jié)點(diǎn)。若配置節(jié)點(diǎn)效率最大的候選配置節(jié)點(diǎn)不唯一，可隨機(jī)選擇其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為該子圖的配置節(jié)點(diǎn)。根據(jù)候選配置節(jié)點(diǎn)的效率指標(biāo)量化表示可知，兩節(jié)點(diǎn)之間的效率eij可基于高效的最短路徑算法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可利用的最短路徑算法的時(shí)間復(fù)雜度為o(n²·logn)。

步驟5.2：重復(fù)執(zhí)行步驟5.1，統(tǒng)計(jì)其它不連通子圖中配置節(jié)點(diǎn)效率指標(biāo)最大的候選配置節(jié)點(diǎn)。

步驟5.3：生成最小最優(yōu)配置節(jié)點(diǎn)集合，配置內(nèi)容備份資源到最優(yōu)配置節(jié)點(diǎn)集合中的節(jié)點(diǎn)上。

本實(shí)施例中，在一個(gè)具有n個(gè)節(jié)點(diǎn)m條邊的網(wǎng)絡(luò)圖中，設(shè)生成的最小最優(yōu)配置節(jié)點(diǎn)集合為v^c，節(jié)點(diǎn)變量為xj，當(dāng)xj被選中放置內(nèi)容資源時(shí)，xj＝1；沒有選中放置內(nèi)容資源時(shí)，xj＝0。

本發(fā)明實(shí)施例首先選擇一個(gè)簡(jiǎn)單示例來(lái)描述網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容重構(gòu)優(yōu)化(ncro)問(wèn)題。如圖2(a)-圖2(b)所示，給定的原網(wǎng)絡(luò)圖是包含8個(gè)節(jié)點(diǎn)9條邊的簡(jiǎn)單圖，其中節(jié)點(diǎn)集合v＝{1，2，3，4，5，6，7，8}，邊集合l＝{(1，2)，(2，3)，(3，4)，(4，5)，(5，6)，(6，7)，(7，8)，(1，8)，(4，8)}，實(shí)心顯示的節(jié)點(diǎn)4的節(jié)點(diǎn)效率最高，加粗邊(1，8)和(3，4)的邊介數(shù)中心性指標(biāo)最大。如圖2(b)所示，資源的配置節(jié)點(diǎn)是節(jié)點(diǎn)4，在移除兩條邊的最壞情境下，即圖2(a)被分割成兩部分，節(jié)點(diǎn)4，5，6，7，8能訪問(wèn)到連通子圖中節(jié)點(diǎn)4上放置的內(nèi)容，但是，另一個(gè)連通子圖上的節(jié)點(diǎn)1，2，3都不能訪問(wèn)到節(jié)點(diǎn)4上的內(nèi)容資源。圖2(a)-圖2(b)展示了僅通過(guò)配置一個(gè)內(nèi)容備份資源在節(jié)點(diǎn)2上，就可以使得在移除兩條邊的最壞情境下，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容覆蓋率達(dá)到100％，同時(shí)兼顧改善了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容連通性和內(nèi)容有效性。

為驗(yàn)證本發(fā)明所述網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容重構(gòu)優(yōu)選方法的有效性，本發(fā)明實(shí)施例選擇了usa和nfsnet兩個(gè)實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行最壞情景下移除邊的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容重構(gòu)優(yōu)化仿真實(shí)驗(yàn)，具體如圖3(a)-圖3(c)、圖4(a)-圖4(c)所示。

如圖3(a)所示，usa網(wǎng)絡(luò)圖中，節(jié)點(diǎn)數(shù)為26，邊數(shù)為41，假設(shè)在節(jié)點(diǎn)效率最高的節(jié)點(diǎn)6上放置了所需訪問(wèn)的內(nèi)容資源，正常網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)都能高效地訪問(wèn)到節(jié)點(diǎn)6上的內(nèi)容資源。但我們關(guān)注在網(wǎng)絡(luò)遭受故障或攻擊的情況下，基于有限網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容備份資源的優(yōu)化配置能否有效地改善網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容連通性和內(nèi)容有效性。因此，基于邊介數(shù)中心指標(biāo)降序排列，在移除8條邊(即)的最壞情景下，假設(shè)給定的內(nèi)容覆蓋率為85％。在移除8條邊的最壞情景下，為保證滿足內(nèi)容覆蓋率，得到的最優(yōu)內(nèi)容配置節(jié)點(diǎn)集合v^c＝{17，1}。

如圖3(b)所示，比較了在移除邊的最壞情景下原圖與重構(gòu)圖的內(nèi)容連通性指標(biāo)cc，具體分析如下：相比較于原圖中cc指標(biāo)隨著最壞情景下移除邊數(shù)目增加而顯著降低，基于本發(fā)明的重構(gòu)圖(即基于ncro_ha算法的重構(gòu)圖)能有效地改善網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容連通性，cc指標(biāo)隨著最壞情景下移除邊數(shù)目增加而下降緩慢。特別是在原圖中，最壞情景下移除4條邊就會(huì)使得cc指標(biāo)發(fā)生變化，而在本發(fā)明的重構(gòu)圖中推遲到最壞情景下移除9條邊的情況下，通過(guò)優(yōu)化配置了2個(gè)內(nèi)容備份資源就明顯的改善網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容連通性。

如圖3(c)所示，比較了在移除邊的最壞情景下原圖與重構(gòu)圖的內(nèi)容有效性指標(biāo)ce，具體分析如下：ce指標(biāo)隨著最壞情景下移除邊數(shù)目的增加而下降的趨勢(shì)，基于本發(fā)明的重構(gòu)圖能有效地兼顧改善網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容連通性和內(nèi)容有效性，對(duì)ce指標(biāo)曲線下降延緩的優(yōu)勢(shì)非常明顯。

如圖4(a)所示，nfsnet網(wǎng)絡(luò)圖中，設(shè)置節(jié)點(diǎn)數(shù)為79，邊數(shù)為109。假設(shè)在節(jié)點(diǎn)效率最高的節(jié)點(diǎn)66上放置了所需訪問(wèn)的內(nèi)容資源，正常網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)都能高效地訪問(wèn)到節(jié)點(diǎn)66上的內(nèi)容資源。假設(shè)給定的內(nèi)容覆蓋率為85％，在移除邊的最壞情景下，為保證滿足內(nèi)容覆蓋率，基于ncro_ha算法得到的最優(yōu)內(nèi)容配置節(jié)點(diǎn)集合v^c＝{70，46，54}。

如圖4(b)所示，比較了在移除邊的最壞情景下原圖與重構(gòu)圖的內(nèi)容連通性指標(biāo)cc?？芍景l(fā)明對(duì)改善網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容連通性的優(yōu)勢(shì)非常明顯。

如圖4(c)所示，比較了在移除邊的最壞情景下原圖與重構(gòu)圖的內(nèi)容有效性指標(biāo)ce。可知，本發(fā)明對(duì)改善網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容有效性的優(yōu)勢(shì)也非常明顯。

從圖3(a)-圖3(c)和圖4(a)-圖4(c)也可以看出，具有低的計(jì)算復(fù)雜性的本發(fā)明方法對(duì)應(yīng)的ncro_ha算法，可以獲得與具有高的計(jì)算復(fù)雜性的典型的分支定界bb_ncro_ilp算法相似地改善網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容連通性和內(nèi)容有效性的重構(gòu)能力。

本發(fā)明的實(shí)施方式并不受上述實(shí)施例的限制，其他任何未背離本發(fā)明精神實(shí)質(zhì)與原理下所做的改變、替換均為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。