基于二分网络的分布式服务组合系统建模研究

doi:10.16182/j.issn1004731x.joss.201801001

系统仿真学报 ›› 2018, Vol. 30 ›› Issue (1): 1-8.doi: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201801001

• 仿真建模理论与方法 • 下一篇

基于二分网络的分布式服务组合系统建模研究

郝耀辉^1,2, 韩继红¹, 郭虹¹, 刘树新¹

1.信息工程大学,郑州 450001;
2.数学工程与先进计算国家重点实验室,郑州 450001

收稿日期:2015-12-21 发布日期:2019-01-02
作者简介:郝耀辉(1978-),女,河南兰考,博士,讲师,研究方向为复杂系统建模;韩继红(1966-),女,山西忻州,博士,教授,博导,研究方向为复杂系统。
基金资助:
国家自然科学基金(61202362,61472447),全军军事类博士研究生资助课题(2014JY171)

Modeling of Distributed Service Composition System Based on Bipartite Network

Hao Yaohui^1,2, Han Jihong¹, Guo Hong¹, Liu Shuxin¹

1.Information Engineering University of PLA, Zhengzhou 450001, China;
2.State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing, Zhengzhou 450001, China

Received:2015-12-21 Published:2019-01-02

摘要/Abstract

摘要： 分布式服务组合系统在军事、通信等领域被广泛地应用,为深入理解系统的特性,基于二分网络模型的结构形式对其进行了建模研究,使用平均场理论分析了负载均衡和随机选择两种连边方式下,服务节点度分布与终端节点满足Poisson分布的期望值、终端节点申请的任务量大小、局域世界大小3个因素之间的关系,发现在随机选择连边方式下,局域世界因素对服务节点度分布无影响的特性。仿真模拟实验的结果进一步验证了理论推导结论的正确性。

关键词: 二分网络, 分布式服务组合, 平均场理论, 负载均衡

Abstract: Distributed service composition system is widely used in military, communication and other fields.In order to reveal the system’s characteristics, a bipartite network model is proposed. The relation of sever-node’s degree distribution to the three factors of terminal-node’s expectation, terminal-node’s task load andlocal-world size is analyzed by the mean-field theory undercondition ofload balancing and random selection. Both numerical analysis and simulation results show that local-world and sever-node’s degree distribution are irrelevant with random selection.

Key words: bipartite network, distributed service composition, the mean-field theory, load-balance

中图分类号:

TP391.9

郝耀辉, 韩继红, 郭虹, 刘树新. 基于二分网络的分布式服务组合系统建模研究[J]. 系统仿真学报, 2018, 30(1): 1-8.

Hao Yaohui, Han Jihong, Guo Hong, Liu Shuxin. Modeling of Distributed Service Composition System Based on Bipartite Network[J]. Journal of System Simulation, 2018, 30(1): 1-8.

参考文献

[1] 汪小帆, 李翔, 陈关荣. 网络科学导论[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012.Wang Xiaofan, Li Xiang, Chen Guanrong. Network Science: An Introduction[M]. Beijing: Higher Education Press, 2012.
[2] Zhang Ruixia, Li Deyu, Jin Zhen.Dynamic analysis of a delayed model for vector-borne diseases on bipartite networks[J]. Applied Mathematics and Computation (S0096-3003), 2015, 263(7): 342-352.
[3] Qi Yanbo, Liu Zhong, Chen Huadong, et al.Distributed Combat System of Systems Network Modeling[J]. Journal of Networks(S1796-2056), 2013, 8(8): 1906-1912.
[4] Zhong Weiqiong, An Haizhong, Gao Xiangyun, et al.The evolution of communities in the international oil trade network[J]. Physica A(S0378-4371), 2014, 413: 42-52.
[5] 张明清, 危美林, 孔红山, 等. 面向军事应用的信息栅格网络拓扑建模研究[J]. 系统仿真学报, 2016, 28(2): 301-306.Zhang Mingqing, Wei Meilin, Kong Hongshan, et al. Topology Modeling of Information Grid Network for Military Applications[J]. Journal of System Simulation, 2016, 28(2): 301-306.
[6] 张强, 李建华, 沈迪. 基于复杂网络的战场信息共享效能建模与分析[J]. 系统仿真学报, 2015, 27(4): 875-880.Zhang Qiang, Li Jianhua, Shen Di. Modeling and Analyzing of Battlefield Information Sharing Effectiveness Based on Complex Networks[J]. Journal of System Simulation, 2015, 27(4): 875-880.
[7] Dorogovtsev S N, Mendes J F F. Evolution of networks[J]. Advances in Physics(S2347-3487), 2002, 51(4): 1079-1187.
[8] Li X, Chen G.A local world evolving network model[J]. Physica A (S0378-4371), 2003, 328: 274-286.
[9] Li X, Jin Y Y, Chen G.Complexity and synchronization of the World Trade Web[J]. Physica A (S0378-4371), 2003, 328: 287-296.
[10] Zhang Danping, Dai Meifeng, Li Lei.Distribution characteristics of weighted bipartite evolving networks[J]. Physica A (S0378-4371), 2015, 428(6): 340-350.
[11] Barabasi A L, Albert R, Jeong H.Emergence of scaling in random networks[J]. Science, 1999, 286(5439): 509-512.
[12] Barabasi A L, Albert R, Jeong H.Mean-field theory for scale-free random networks[J]. Physica A (S0378-4371), 1999, 272: 173-187.
[13] 田立新, 贺莹环, 黄益. 一种新型二分网络类局域世界演化模型[J]. 物理学报, 2012, 61(22): 228903. Tian Lixin, He Yinghuan, Huang Yi. A novel local-world-like evolving bipartite network model[J]. Acta Physica Sinica, 2012, 61(22): 228903.

基于二分网络的分布式服务组合系统建模研究

Modeling of Distributed Service Composition System Based on Bipartite Network

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 7

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	甄岩, 史江盼, 刘乔寿. 异构超密度网络中联合资源划分和卸载分析[J]. 系统仿真学报, 2019, 31(8): 1653-1663.
[2]	刘海洋, 胡晓峰, 雷旭. 基于图形集群的远程实时渲染系统研究[J]. 系统仿真学报, 2019, 31(5): 886-892.
[3]	张会丽, 李志河. 一种基于HNN的云服务组合优化[J]. 系统仿真学报, 2019, 31(11): 2335-2343.
[4]	刘渊, 邱常伶, 王晓锋, 蒋敏. 面向多尺度融合网络仿真的拓扑映射方法研究[J]. 系统仿真学报, 2019, 31(10): 2030-2041.
[5]	王枭, 刘雅奇, 陶玉犇. 基于OpenMP的作战仿真并行设计与负载均衡研究[J]. 系统仿真学报, 2018, 30(6): 2206-2215.
[6]	刘庆利, 姚俊飞, 刘治国. 基于多业务的卫星光网络波长路由算法研究[J]. 系统仿真学报, 2017, 29(8): 1780-1788.
[7]	翟岩龙, 贾娜娜, 张鑫宇, 杨凯, 卿杜政. 拓扑结构感知的保守同步仿真动态负载均衡方法[J]. 系统仿真学报, 2015, 27(9): 2008-2014.