CN110557275B - 基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法 - Google Patents

基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电力诊断的技术领域，更具体地，涉及基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法，包括以下步骤：S10.构建探测站点与阴影节点模型；S20.基于动态路由特性、探测路径的重叠特性及最大故障数量特性，分析电力通信网的特性和探测站点选择策略，从步骤S10中所述阴影节点集合中选择第一个探测站点加入到探测站点集合中；S30.以最小化阴影节点集合为目标，从阴影节点模型SN中选择下一个网络节点作为探测站点；S40.基于最大故障数优化探测站点集合。本发明基于网络内在特征分析、优化得到探测站点集合，通过选择最少的网络节点作为探测站点，可以通过发送探测监控到所有网络节点的运行状态信息，实现以最少的探测站点达到最好的探测效果。

Description

基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法
技术领域
本发明涉及电力诊断的技术领域，更具体地，涉及基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法。
背景技术
在故障诊断领域，探测站点的选择标准是选择能够快速准确的完成故障定位、并且对网络业务流量影响最小的网络节点。当前的解决方案通常是将探测站点最优化部署问题转换为最小顶点覆盖问题。而该问题是存在多项式算法能够解决的非决定性问题(NP问题)，现有解决方案都存在选择的探测站点较多、成本较高的缺点，如：
中国专利CN201510530809.X公开了一种电力通信专网业务监测的探针部署方法和装置，将电力通信网建模成一个顶点具有权重的无向图，求解图中的最小顶点覆盖集，通过图的最小顶点覆盖集确定探测站点的部署规模，并基于节点权重给出探测站点的部署优先级。在主动监测的条件下，以最小化探测站点的部署代价和维护代价，减小了网络探测对电力通信业务的影响。但是其无法解决等权重下的探测站点部署问题。
中国专利CN201610304469.3公开了一种基于改进贪心策略的探针部署方法，针对最小顶点覆盖贪心策略中的最大度顶点不唯一问题，将电力数据网探测站点部署问题抽象为无向图的最小顶点覆盖问题，在传统贪心策略的基础上，限定覆盖顶点选取方向且通过标记矩阵消除冗余顶点。但是，该算法过塑依赖节点的度数，若该节点的度数存在特殊值时，容易出现局部最优解的问题。
中国专利201910035585.3公开了一种基于贪婪算法的SDN矩阵网络探针部署方法及设备，通过将SDN网络矩阵转换为无向图，将图中的点和边按照是否可删除进行判断，通过递归算法将所有可删除的点去除后，得到最终的探测站点部署节点分布图，从而确定需要部署的探测站点位置。但是，该算法在构建网络矩阵时对于网络的拓扑进行了限制，如果应用到实际环境下的电力通信网，需要对网络的拓扑进行较多的优化工作。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法，通过选择较少的探测站点实现电力通信网的主动探测。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
提供一种基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法，所述网络包括有若干网络节点，所述方法包括以下步骤：
S10.构建探测站点与阴影节点模型，使用pi表示第i个探测站点，使用PS表示探测站点集合；使用nj表示第j个网络节点，使用N表示网络节点集合，新建阴影节点集合SN，并将网络节点集合N中所有网络节点放入阴影节点集合；
S20.基于动态路由特性、探测路径的重叠特性及最大故障数量特性，分析电力通信网的特性和探测站点选择策略，从步骤S10中所述阴影节点集合中选择第一个探测站点加入到探测站点集合中；
S30.以最小化阴影节点集合为目标，从阴影节点集合中选择下一个网络节点作为探测站点；
S40.基于最大故障数优化探测站点集合。
本发明的基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法，基于网络内在特征分析、优化得到探测站点集合，通过选择最少的网络节点作为探测站点，可以通过发送探测监控到所有网络节点的运行状态信息，实现以最少的探测站点达到最好的探测效果。
优选地，步骤S10中，网络节点选为探测站点需满足以下条件：
所述网络节点可以使用TCP或UDP协议发送和接收探测数据包；
从所述网络节点发送的探测数据包构成的路径与其它探测站点发送数据包构成的路径独立；
网络节点选为阴影节点需满足以下条件：
选定探测站点，若网络节点nj∈N的链路发生故障，选定的探测站点都不能探测到所述链路的故障信息，则网络节点为当前探测站点集合nj∈N的阴影节点。
优选地，步骤S20中，计算各网络节点的节点度数，并选择节点度数最大的网络节点为第一个探测站点。
优选地，步骤S20中，若存在多个网络节点都有最大的节点度数，计算具有最大节点度数的网络节点到其他网络节点的链路距离，选择链路距离最短的网络节点作为第一个探测站点。
优选地，步骤S20中，所述动态路由特性包括从探测站点发送探测到网络节点x的探测路径是否经过网络节点nj，所述探测路径的重叠特性包括探测路径p1和p2之间的独立性，所述最大故障数量特性表示为：若同时发生故障的最大个数为k时，当非探测站点如果包含k条独立的探测路径，则所述非探测站点为非阴影节点；当网络节点nj的度数d小于k时，最多只能存在d条独立的探测路径，则将具有d条独立路径的网络节点nj判断为非阴影节点。
优选地，步骤S30按以下步骤进行：
S31.计算候选探测站点c提供的到达阴影节点x的独立探测路径的非重叠函数BF，用于判断阴影节点x是否属于候选探测站点c的阴影节点：
Figure BDA0002128919710000031
式中，n∈PSPath(x)I Path(c,x)，表示探测站点集合中的探测站点到达阴影节点x的路径与候选探测站点c到达阴影节点x的路径的重叠链路经过的网络节点，∪n表示对网络节点n的探测路径重叠概率进行求和，P(PSPath(x),nj)表示为从探测站点集合PS中的探测站点发送探测到阴影节点x的探测路径经过网络节点nj的概率，P(Path(c,x),nj)表示为候选探测站点c到达阴影节点x的路径经过网络节点nj的概率；
S32.如果BF(I(PSPath(x),Path(c,x)))＞阈值THd，表明路径PSPath(x)和路径Path(c,x)是相互独立的，将PathCount(c,x)的值加1；否则，阴影节点x是候选探测站点c的阴影节点，并将x加入c的阴影节点集合S(c)；
S33.选择可以使阴影节点数目最少的候选探测站点c作为探测站点，并将探测站点c加入探测站点集合PS中；
S34.设置S(c)为新的阴影节点集合，使用下式更新PathCount(n)：
P(PSPath(w),v)←P(Path(u,w),v)
式中，u为第一个被选择的探测站点，w,v∈N；P(PSPath(w),v)表示为从探测站点集合PS中的探测站点发送探测到网络节点w的探测路径经过网络节点v的概率，P(Path(u,w),v)表示为候选探测站点u到达网络节点w的路径经过网络节点v的概率；
并将网络节点集合N中的每个网络节点n的独立路径数量更新为加上探测站点c之后的独立路径数量，表示为下式：
PathCount(n)←PathCount(c,n)
S35.若阴影节点集合S(c)为空，或者探测站点集合PS中的探测站点数量超过允许的最大数量，则算法结束；若否，则返回步骤S31执行。
优选地，步骤S40中，每个网络节点的独立路径数量表示为PathCount(nj)：当PathCount(nj)小于最大故障数量k，但是等于网络节点nj的度数时，此时网络节点nj可以被探测站点探测到；否则，网络节点nj仍然还是阴影节点，将网络节点nj加入到阴影节点集合；当判断完所有的网络节点之后，若阴影节点集合不空，则返回至步骤S30，否则，算法结束。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明基于网络内在特征分析、优化得到探测站点集合，通过选择最少的网络节点作为探测站点，可以通过发送探测监控到所有网络节点的运行状态信息，实现以最少的探测站点达到最好的探测效果。
附图说明
图1为基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法的流程示意图；
图2为平均节点度数为4的网络拓扑的探测站点数量比较示意图；
图3为平均节点度数为7的网络拓扑的探测站点数量比较示意图；
图4为平均节点度数为4的网络拓扑的探测选择时长比较示意图；
图5为平均节点度数为7的网络拓扑的探测选择时长比较示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明。
实施例
本实施例为基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法的实施例，包括以下步骤：
S10.构建探测站点与阴影节点模型，使用pi表示第i个探测站点，使用PS表示探测站点集合；使用nj表示第j个网络节点，使用N表示网络节点集合，新建阴影节点集合SN，并将网络节点集合N中所有网络节点放入阴影节点集合；
S20.基于动态路由特性、探测路径的重叠特性及最大故障数量特性，分析电力通信网的特性和探测站点选择策略，从步骤S10中所述阴影节点集合中选择第一个探测站点加入到探测站点集合中；
S30.以最小化阴影节点集合为目标，从阴影节点集合中选择下一个网络节点作为探测站点；
S40.基于最大故障数优化探测站点集合。
步骤S10中，首先对探测站点与阴影节点进行定义：
探测站点：探测站点是指具备发送和接收探测数据包能力的网络节点。通常，一个网络节点被选为探测站点需要满足两个条件：(1)可以使用TCP或UDP协议发送和接收探测数据包；(2)从该网络节点发送的探测数据包构成的路径与其它探测站点发送数据包构成的路径尽可能独立，并且独立路径的数量尽可能多。从上述两个条件可知，处于网络边缘的网络节点一般不会被选择为探测站点。因为处于网络边缘的网络节点具有较少的边数，从而导致其不会具有较多的独立路径。本发明使用pi表示第i个探测站点，使用PS表示探测站点集合。使用nj表示第j个网络节点，使用N表示网络节点集合。
阴影节点：在选定探测站点之后，如果网络节点nj∈N的链路发生故障，但所有选定的探测站点都不能探测到当前链路的故障信息，则称网络节点nj∈N为当前探测站点集合的阴影节点。
步骤S20中，从动态路由特性、探测路径的重叠特性、最大故障数量特性三个方面，分析电力通信网的特性并提出探测站点选择策略：
(1)动态路由特性
在电力通信网中，网络设备都启用了动态路由协议。鉴于动态路由协议在路由选择时具有动态特性，所以，探测是否经过某个网络节点具有概率性。为了描述从探测站点发送探测到网络节点x的探测路径是否经过网络节点nj，本发明使用概率公式进行描述。即使用P(PSPath(x),nj)表示从探测站点集合PS中的探测站点发送探测到网络节点x的探测路径经过网络节点nj的概率。
(2)探测路径的重叠特性
在电力通信网中，从探测站点到目标网络节点的探测，都会经过多条网络链路l。为便于描述探测站点发出的探测路径，本实施例使用P(p,nj)表示探测路径p经过网络节点nj的概率。
为判断两路探测路径之间的独立性，本实施例定义探测路径p1和p2之间的非重叠函数为BF(I(p1,p2))，使用式(1)进行计算。其中，nj∈node(p1)I node(p2)，表示探测路径p1和p2经过的节点的交集。式(1)表示两条探测路径的非重叠概率。当取值越大，表示两条探测路径之间重叠的概率越小。
Figure BDA0002128919710000051
当已选择部分探测站点之后，在选择新的探测站点时，本发明以新探测站点到达阴影节点的探测路径的独立性为评判标准。对于新的可选探测站点c，需要计算它到阴影节点x的探测路径的独立性。使用BF(I(PSPath(x),Path(c,x)))表示新探测站点到达阴影节点的探测路径的独立性，使用式(2)计算。其中，nj∈PSPath(x)I Path(c,x)表示“已有探测到达阴影节点x的路径”与“节点c到达阴影节点x的路径”的重叠路径所经过的节点：
Figure BDA0002128919710000061
在获得每一个新探测站点到达阴影节点的探测路径BF取值后，可以将大于阈值Thd的BF取值对应的新探测站点加入探测站点集合。
(3)最大故障数目
在电力通信网中，当只有一个故障时，可以通过在一个探测站点发送探测到所有网络节点确定故障节点的位置。当故障节点数量增加时，就需要更多的探测站点发送探测确定故障节点的位置。所以，电力通信网中故障节点的数量对探测站点的数量产生重要影响。电力通信网中同时发生故障的次数非常小，基于此，本实施例设置在网络中同时发生故障的最大个数为k时，非探测站点如果包含k条独立的探测路径，该网络节点即为可以被探测到的非阴影节点。但是，当网络节点nj的度数d小于k时，最多只能存在d条独立的探测路径。此时，只需要找到d条独立路径，就可以将网络节点nj判断为非阴影节点。
本实施例选择节点度数最大的网络节点作为第一个探测站点；如果存在多个网络节点都有最大的度数，计算每个网络节点到其它节点的链路距离，选择链路距离最短的核心节点作为第一个探测站点。假设第一个被选择的探测站点为u，则采用下式计算探测站点u对于网络节点集合中任意网络节点的探测路径概率，式(3)中，w,v∈N：
P(PSPath(w),v)←P(Path(u,w),v) (3)
步骤S30按以下步骤进行：
S31.计算候选探测站点c提供的到达阴影节点x的独立探测路径的非重叠函数BF，用于判断阴影节点x是否属于候选探测站点c的阴影节点：
Figure BDA0002128919710000062
式中，n∈PSPath(x)I Path(c,x)，表示探测站点集合中的探测站点到达阴影节点x的路径与候选探测站点c到达阴影节点x的路径的重叠链路经过的网络节点，∪n表示对网络节点n的探测路径重叠概率进行求和(请补充其含义)，P(PSPath(x),nj)表示为从探测站点集合PS中的探测站点发送探测到阴影节点x的探测路径经过网络节点nj的概率，P(Path(c,x),nj)表示为候选探测站点c到达阴影节点x的路径经过网络节点nj的概率(请补充其含义)；
S32.如果BF(I(PSPath(x),Path(c,x)))＞阈值THd，表明路径PSPath(x)和路径Path(c,x)是相互独立的，将PathCount(c,x)的值加1；否则，阴影节点x是候选探测站点c的阴影节点，并将x加入c的阴影节点集合S(c)；
S33.选择可以使阴影节点数目最少的候选探测站点c作为探测站点，并将探测站点c加入探测站点集合PS中；
S34.设置S(c)为新的阴影节点集合，使用式(4)更新PathCount(n)：
P(PSPath(w),v)←P(Path(u,w),v) (4)
式中，u为第一个被选择的探测站点，w,v∈N；P(PSPath(w),v)表示为从探测站点集合PS中的探测站点发送探测到网络节点w的探测路径经过网络节点v的概率，P(Path(u,w),v)表示为候选探测站点u到达网络节点w的路径经过网络节点v的概率；
并将网络节点集合N中的每个网络节点n的独立路径数量更新为加上探测站点c之后的独立路径数量，表示为式(5)：
PathCount(n)←PathCount(c,n) (5)
S35.若阴影节点集合S(c)为空，或者探测站点集合PS中的探测站点数量超过允许的最大数量，则算法结束；若否，则返回步骤S31执行。
步骤S40中，每个网络节点的独立路径数量表示为PathCount(nj)：当PathCount(nj)小于最大故障数量k，但是等于网络节点nj的度数时，此时网络节点nj可以被探测站点探测到；否则，网络节点nj仍然还是阴影节点，将网络节点nj加入到阴影节点集合；当判断完所有的网络节点之后，若阴影节点集合不空，则返回至步骤S30，否则，算法结束。
本实施例可采用以下方法检验网络中是否还存在阴影节点：当网络中的非探测站点都存在K条独立的探测路径时，已确定的探测站点集合可以检测出任意K个非探测站点的故障。此时，电力通信网的网络节点都属于可探测站点，不存在阴影节点。
为验证本发明提出的基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法PSA-NF的性能，本发明算法与随机选择探测站点算法PSA-RD进行了比较。比较的指标包括选择的探测站点数量和选择探测站点的时长。本实施例采用BRITE工具生成电力通信网拓扑。其中，网络节点的数量从100到500，以50为步长进行增加。为了验证网络节点度数对算法的影响，生成平均度数为4和平均度数为7两种网络拓扑。每次实验中，设定故障同时发生的最大数量为4个。实验结果如图2到图5，其中图2-3是探测站点数量的比较。图4-5是探测选择时长的比较。
图2和图3的探测站点数量的比较结果可知，算法PSA-NF和算法PSA-RD的探测站点数量随着网络节点数量的增加都在增加。其中，算法PSA-RD的探测站点数量增加较快，算法PSA-NF的探测站点数量增加相对较慢。图2和图3的比较可知，随着网络拓扑中网络节点平均度数增加，两种算法的探测站点的数量都在降低。
图4和图5的探测选择时长的比较结果可知，算法PSA-NF和算法PSA-RD的探测选择时长都随着网络拓扑规模的增加而增加。其中，算法PSA-RD的探测选择时长增加较慢，算法PSA-NF的探测选择时长增加较快。图4和图5的比较可知，随着网络拓扑中网络节点平均度数增加，两种算法的探测选择时长都在增加。
经过以上步骤，虽然本发明算法PSA-NF在探测选择时长方面比算法PSA-RD较长，但是本发明算法在两种网络拓扑中选择的探测站点数量都相对较少。在当前的云计算环境下，可以通过增加虚拟机分配提升运算环境，从而降低探测选择时长。所以，本发明算法适合当前的网络运行环境。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (5)

1.基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法，所述网络包括有若干网络节点，其特征在于，包括以下步骤：
S10.构建探测站点与阴影节点模型，使用pi表示第i个探测站点，使用PS表示探测站点集合；使用nj表示第j个网络节点，使用N表示网络节点集合，新建阴影节点集合SN，并将网络节点集合N中所有网络节点放入阴影节点集合；
S20.基于动态路由特性、探测路径的重叠特性及最大故障数量特性，分析电力通信网的特性和探测站点选择策略，从步骤S10中所述阴影节点集合中选择第一个探测站点加入到探测站点集合中；
S30.以最小化阴影节点集合为目标，从阴影节点集合中选择下一个网络节点作为探测站点；
S40.基于最大故障数优化探测站点集合；
步骤S30按以下步骤进行：
S31.计算候选探测站点c提供的到达阴影节点x的独立探测路径的非重叠函数BF，用于判断阴影节点x是否属于候选探测站点c的阴影节点：
Figure FDA0002563242650000011
式中，n∈PSPath(x)I Path(c,x)，表示探测站点集合中的探测站点到达阴影节点x的路径与候选探测站点c到达阴影节点x的路径的重叠链路经过的网络节点，∪n表示对网络节点n的探测路径重叠概率进行求和，P(PSPath(x),nj)表示为从探测站点集合PS中的探测站点发送探测到阴影节点x的探测路径经过网络节点nj的概率，P(Path(c,x),nj)表示为候选探测站点c到达阴影节点x的路径经过网络节点nj的概率；
S32.如果BF(I(PSPath(x),Path(c,x)))＞阈值THd，表明路径PSPath(x)和路径Path(c,x)是相互独立的，将PathCount(c,x)的值加1；否则，阴影节点x是候选探测站点c的阴影节点，并将x加入c的阴影节点集合S(c)；
S33.选择可以使阴影节点数目最少的候选探测站点c作为探测站点，并将探测站点c加入探测站点集合PS中；
S34.设置S(c)为新的阴影节点集合，使用下式更新PathCount(n)：
P(PSPath(w),v)←P(Path(u,w),v)
式中，u为第一个被选择的探测站点，w,v∈N；P(PSPath(w),v)表示为从探测站点集合PS中的探测站点发送探测到网络节点w的探测路径经过网络节点v的概率，P(Path(u,w),v)表示为候选探测站点u到达网络节点w的路径经过网络节点v的概率；
并将网络节点集合N中的每个网络节点n的独立路径数量更新为加上探测站点c之后的独立路径数量，表示为下式：
PathCount(n)←PathCount(c,n)
S35.若阴影节点集合S(c)为空，或者探测站点集合PS中的探测站点数量超过允许的最大数量，则算法结束；若否，则返回步骤S31执行；
步骤S40中，每个网络节点的独立路径数量表示为PathCount(nj)：当PathCount(nj)小于最大故障数量k，但是等于网络节点nj的度数时，此时网络节点nj可以被探测站点探测到；否则，网络节点nj仍然还是阴影节点，将网络节点nj加入到阴影节点集合；当判断完所有的网络节点之后，若阴影节点集合不空，则返回至步骤S30，否则，算法结束。
2.根据权利要求1所述的基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法，其特征在于，步骤S10中，网络节点选为探测站点需满足以下条件：
所述网络节点可以使用TCP或UDP协议发送和接收探测数据包；
从所述网络节点发送的探测数据包构成的路径与其它探测站点发送数据包构成的路径独立；
网络节点选为阴影节点需满足以下条件：
选定探测站点，若网络节点nj∈N的链路发生故障，选定的探测站点都不能探测到所述链路的故障信息，则网络节点为当前探测站点集合nj∈N的阴影节点。
3.根据权利要求1所述的基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法，其特征在于，步骤S20中，计算各网络节点的节点度数，并选择节点度数最大的网络节点为第一个探测站点。
4.根据权利要求3所述的基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法，其特征在于，步骤S20中，若存在多个网络节点都有最大的节点度数，计算具有最大节点度数的网络节点到其他网络节点的链路距离，选择链路距离最短的网络节点作为第一个探测站点。
5.根据权利要求3所述的基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法，其特征在于，步骤S20中，所述动态路由特性包括从探测站点发送探测到网络节点x的探测路径是否经过网络节点nj，所述探测路径的重叠特性包括探测路径p1和p2之间的独立性，所述最大故障数量特性表示为：若同时发生故障的最大个数为k时，当非探测站点如果包含k条独立的探测路径，则所述非探测站点为非阴影节点；当网络节点nj的度数d小于k时，最多只能存在d条独立的探测路径，则将具有d条独立路径的网络节点nj判断为非阴影节点。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112436954B (zh) * 2020-10-10 2022-07-08 西安电子科技大学 用于故障诊断的概率探针选择方法、系统、设备及应用
CN112564947B (zh) * 2020-11-24 2023-04-18 国网宁夏电力有限公司信息通信公司 一种稀疏网络环境下电力通信网探测选择方法
CN114186700B (zh) * 2021-12-06 2023-10-10 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 一种电力光缆多周期运维入站站点选择方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104202766A (zh) * 2014-09-03 2014-12-10 北京邮电大学 无线传感器网络探测节点选取方法及系统
CN106100882A (zh) * 2016-06-14 2016-11-09 西安电子科技大学 一种基于流量值的网络故障诊断模型的构建方法
CN107147534A (zh) * 2017-05-31 2017-09-08 国家电网公司 一种用于电力通信网故障检测的数量优化的探针部署方法
CN109600268A (zh) * 2019-01-15 2019-04-09 中国电子科技网络信息安全有限公司 一种基于贪婪算法的sdn矩阵网络探针部署方法及设备

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103840967B (zh) * 2013-12-23 2017-04-05 北京邮电大学 一种电力通信网中故障定位的方法
CN104617985B (zh) * 2014-12-31 2017-09-19 北京邮电大学 基于蚁群算法的电力通信网线路优化方法及装置
CN105871621A (zh) * 2016-05-06 2016-08-17 安徽继远软件有限公司 一种基于改进贪心策略的探针部署方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104202766A (zh) * 2014-09-03 2014-12-10 北京邮电大学 无线传感器网络探测节点选取方法及系统
CN106100882A (zh) * 2016-06-14 2016-11-09 西安电子科技大学 一种基于流量值的网络故障诊断模型的构建方法
CN107147534A (zh) * 2017-05-31 2017-09-08 国家电网公司 一种用于电力通信网故障检测的数量优化的探针部署方法
CN109600268A (zh) * 2019-01-15 2019-04-09 中国电子科技网络信息安全有限公司 一种基于贪婪算法的sdn矩阵网络探针部署方法及设备

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