探索复杂网络容易失败的因素

探索复杂网络容易失败的因素(中文9300字,英文PDF)
摘要：在传感器网络和物联网（IOT）以及服务器场、集群和云中的数据复制中，分布式数据收集和同步至关重要。一般来说，这样的系统由一组相互连接的组件组成，这些组件相互合作和协调以完成一项集体任务，同时在本地执行并容易出现故障。因此，一个重要的挑战是如何定义高效和健壮的大规模、分布式和易故障平台中的数据收集和同步算法。本文对其在具有不同的拓扑结构（晶格、小世界、社区和scalefree）和不同的代理故障率复杂网络中的性能和不同多智能体算法的健壮性进行了研究。代理从随机位置开始，并探索网络以收集托管在每个节点中的本地数据。他们的探测算法决定了他们覆盖未探测区域的速度              收集新数据的节点，以及它们与其他代理的会面频率，以交换补充数据并加快进程。 两个探索研究了一种随机算法和一种使用stigmergy模型的算法           （我们提议的）。实验结果显示了网络拓扑结构代理故障率影响数据收集和同步，以及基于stigmergy的方法如何提高性能和成功大多数情况下的费率。我们相信这些结果提供了对各种分散算法在不同网络中的适用性日益成为现代信息核心的环境以及通信技术（ICT）系统。