网络模型与

网络模型与（共12篇）

网络模型与 篇1

摘要：网络流量具有长相关、非平稳性与多时间尺度特性。提出了一种基于小波分析与AR(p)人工神经网络相结合的网络流量预测模型,即WPBP算法。该算法采用小波分析得到网络流量在不同尺度下的近似信号和细节信号,并运用AR(p)的相关性理论确定近似信号序列和细节信号序列的相关程度(p值),与神经网络进行耦合,以p+1划分数据,前p项作为输入,后一项作为输出对网络进行训练,从而使得神经网络的输入与输出的选择更加合理,预测的结果也更加准确。用小波重构得到最终的流量预测值,用实际网络流量对该模型进行验证。仿真结果表明,该模型的预测效果较好。

关键词：网络流量,小波分析,p值,神经网络,流量预测

0引言

随着网络的迅猛发展以及各种网络服务的广泛应用,网络拓扑结构渐趋复杂,网络出现拥塞与突发事件的可能性越来越大,所以越来越需要对网络的性能进行监控与预测。网络流量模型的建立是对网络性能即网络流量的预测,可以在网络出现拥塞之前给出预测。本质上说,网络流量数据是一种时间序列数据[1],可以通过传统的时间序列处理方法对其进行建模和预测。真实环境中的网络流量呈现出相当明显的多尺度特性,如分形、长相关、自相似性和院突发性等,但由于传统的网络流量模型只能处理平稳过程和特殊的非平稳过程,所以在描述网络流量行为时误差较大,如Matkov模型、Poisson模型、自回归(AR)模型和自回归滑动平均(ARMA)模型等,这些模型已不能有效刻画流量的这些特性,寻求新模型方法成为当前网络流量行为研究的一个热点。

1相关工作

近几年,众多学者对网络流量的预测算法进行了改进[2,3,4,5,6],比如文献[2]提出一种基于Gamma小波模型的预测方法,将原始数据分解为高频信号和低频信号,采用Gamma小波模型对低频信号进行建模并获取服从Gamma分布的序列,分别对刚获取的序列以及高频信号采用加权一阶局域法进行预测,重构小波以合成数据。通过实验和数学分析的方法,证实该预测模型能够进行网络流量的短期预测。文献[3]根据实际网络中测量得到的网络流量数据,提出一种改进型Elman神经网络模型——季节性输入多层反馈Elman网络。该模型在网络权值的训练过程中引入混沌搜索机制,利用Tent映射的遍历性进行混沌变量的优化搜索,以减少数据冗余,解决局部收敛问题。实验结果表明,该模型及其算法有效提高了网络的训练速度及网络流量的预测精度。文献[4]提出了一种基于卡尔曼滤波和小波分析混合的流量预测算法,通过对网络流量的线性部分和非线性部分进行区分对待,从而提高预测的准确度和实时性。仿真结果表明,该算法与单一的线性预测算法和非线性预测算法相比,具有较高的预测精度和较好的实时性。然而,上述方法大多采用线性或者非线性的方法进行处理,这种片面性造成预测的准确度和实时性难以保证。鉴于此,将小波变换与偏相关的人工神经网络进行耦合提出了一种基于p值的神经网络预测算法,实验结果表明,该方法的预测准确性要高于传统的方法。

2基于小波的网络流量多尺度分析

通过离散小波变换把一个一维的网络流量信号分解为2个一维信号,分别是时间平移后的近似信号和尺度(频率)上缩放后的细节信号。信号分解的主要过程如下:选定小波尺度函数ϕ0和小波函数φ0以构建带通小波函数基ϕj,k和低通尺度函数基φj,k(文中采用Haar小波的小波模型),这样原始的网络流量信号可以通过小波基的平移和收缩来表示:即近似信号可以通过一系列尺度系数来表示,细节信号可以通过一系列小波系数来表示。小波函数基和小波函数以及尺度函数基和尺度函数的关系为:

设信号为X(k),Vj是由尺度函数基ϕj,k生成的子空间,Wj是由小波函数基φj,k生成的子空间,有Vj=Vj-1♁Wj-1,∀j∈Z,把此正交依次分解下去,可得到式(2),其中n为分解层数。

Vj=Vj-1♁Wj-1=Vj-2♁Wj-2♁Wj-1=…=

Vj-n♁Wj-n♁…♁Wj-2♁Wj-1。 (2)

通过把信号X(k)投影到每一个逼近的子空间Vj,从而近似信号可以通过下面的关系得到:

$A{}_j(t)={\displaystyle \sum _{k}a}{}_x(j,k)\text{ϕ}{}_{j,k}(t)$。 (3)

式中,Aj(t)为第j层的近似信号;系数ax(j,k)表示信号X(t)与ϕj,k的内积。同理,细节信号可以通过下面的关系得到:

$D{}_j(t)={\displaystyle \sum _{k}d}{}_x(j,k)\phi {}_{j,k}(t)$。 (4)

式中,Dj(t)为第j层的细节信号;系数dx(j,k)表示通过信号X(t)和φj,k的内积。基于以上的多尺度分析,网络流量信号可以通过其逼近信号以及相应的细节信号无损地表示出来,即

$\begin{array}{l}X(k)=A{}_j(t)+{\displaystyle \sum _{j=0}^{j}D}{}_j(t)=\\ {\displaystyle \sum _{k}a}{}_x(j,k)\text{ϕ}{}_{j,k}(t)+{\displaystyle \sum _{j=1}^j{\displaystyle \sum _{k}d}}{}_x(j,k)\phi {}_{j,k}(t)。(5)\end{array}$

3p值的确定

由于网络流量具有自相似性与相关性,经过小波变换对网络流量信号进行了多尺度分析后,可以将非平稳时间序列分解为多个较平稳的细节信号及一个经过低通滤波而比原序列平滑得多的近似信号,分解后的信号不仅没有丢失相关性而且进行了平滑,所以以分解后的近似信号作为新的预测序列,对其采用AR(p)定阶的偏相关计算,计算其偏相关系数,再基于偏相关系数的截止性来确定p值。计算的主要过程如下:

步骤1:建立AR(p)模型的Yule-Walker估计。偏相关系数φkk可由自相关系数ρ(k)唯一地确定,即

步骤2: 确定ρ(k)的取值。可由式(7)计算所得,其中Xk为k时刻的流量值。

$\rho (k)=\frac{{\displaystyle \sum _{t=1}^{{\rm N}-k}X}{}_{t-k}X{}_t}{{\displaystyle \sum _{t=1}^{{\rm N}}X}{}_t^2}$。 (7)

步骤3:基于式(6)和式(7),采用求解线性方程组中的Cramer法则得到偏相关系数φkk,并基于φkk的截止性确定P值。

4构建神经网络

基于确定的P值,将P值与神经网络进行耦合,以p+1来划分数据,将其前p项作为输入,后一项作为输出对网络进行训练,从而使得神经网络的输入与输出的选择更加合理,预测的结果也更加准确。具体的步骤如下:

步骤1:确定输入层的输入个数P。当P<3时,为了提高学习的准确性将输入增加到3个。输入输出样本分类如式(8)所示,左边为输入层的P个输入数据,右边为输出数据,以此对整个分解的信号进行学习。其中A${}_{i+p}^k$表示在尺度K下的第i+p个近似信号。由于采用的是自回归的方式来确定输入的个数,所以更好地体现了输入与输出的关系,有利于学习的准确性。

步骤2:确定隐层神经元的数目。如果隐藏层神经元的数目太多会导致运行时间过长,学习时间过长,预测效果不一定最佳。也会导致容错性差,不能识别以前没有看到的样本。因此一定存在一个最佳的隐含层单元数。根据实验来对隐含层单元数进行调整,首先放入足够多的隐含层数目,通过学习将其中不起作用的隐含层单元除去,直到神经网络对网络流量的预测准确率过低,网络不能再收缩时为止来进行动态确定。

步骤3:基于历史的网络流量数据,对网络进行训练,基于流量预测的神经网络训练算法如下:

输入:网络流量序列xk,P值,k=1,2,…,m。

输出:基于神经网络的预测值。

步骤1:初始化神经网络,为每个连接权值、阈值赋予[0,1]内的随机值;

步骤2:选取一组输入流量序列样本xk以及P值提供给网络,并计算如下节点信息:使用输入样本xk、连接权值uij及阈值θj计算隐含层各单元的输入gj、输出lj;使用中间层输出lj、连接权值vjt及阈值βt计算隐含层各单元的输入et、输出qt。

步骤3: 逐步修正各层误差:利用网络实际输出qt计算输出层各单元的误差dt,并结合隐含层各单元的输出lj来修正连接权值vjt和阈值βt;利用连接权值vjt、输出层各单元的误差dt与中间层各单元的输出lj来计算中间层各单元的误差zj,并结合输入层各单元的输入样本来修正连接权值uij和阈值θj。

步骤4:选取下一个训练样本向量对网络进行训练,直到m个样本全部训练完毕。

步骤5: 从上述m个输入向量中重新随机选取样本进行训练直到网络的全局误差小于某一预先设定的阈值或者训练时验证集出现错误的次数超过限制数目(防止拟合过度)。

步骤6:基于训练好的神经网络,隐藏节点和输出节点的激励都取logsig函数,得到输出为:

y=logsig(Vjt*yk+bm+1)。 (9)

式中,bm+1为最后输出产生的误差;yk为隐藏节点的输出,

yk=logsig(uij*xk+bk),k=1,2…m。 (10)

5网络流量预测模型

将通过神经网络得到的预测值,通过小波重构即能恢复得到最终的网络流量预测值。综上所述,提出的网络流量预测模型算法(WPBP算法)的主要步骤如下:

输入:网络历史流量数据。

输出:网络流量预测结果。

步骤1:对历史网络流量序列进行小波多尺度分解,得到一个以逼近信号和细节信号无损地表示信号X(K),如式(5)所示;

步骤2:采用Cramer法则计算X(K)的自相关系数与偏相关系数,根据AR(p)理论求出序列的相关程度p;

步骤3: 根据P值确定合理的输入层数,对网络进行训练,建立神经网络模型;

步骤4:将通过神经网络得到的预测值进行小波重构,最后得到最终的网络流量预测值。

6模拟仿真

采用贝尔实验室从2009年10月3日23点46分开始经过122 797.83 s所采集的数据进行研究,这些流量包括数据、视频、局域网和广域网业务流,数据封装在BC-Oct89Ext.TL中。由于流量BC-Oct89Ext.TL记录的是时间戳与包的长度,为了便于研究对它进行预处理,将其转化成在一定的时间间隔内包到达的个数。这里取时间间隔为10 min,分成了205个时间段。以下用MATLAB进行仿真,将上述处理后的流量导入小波模型中,采用Mallat算法进行小波的分解,小波基为Haar小波。基于分解的尺度特性和时间复杂度的考虑,这里取分解尺度为3。经过处理后的原始网络流量,横轴表示时间间隔为10 min的时间序列,纵轴为到达包数即网络的流量,如图1所示。经过小波分解后尺度为3的近似信号,从图2中可以看出近似信号序列是原始信号的逼近,近似信号序列反映了原始网络流量序列的总体特征,信号曲线更光滑,并且具体很强的自相关性。

对于逼近信号要先确定其自相关程度,即神经网络的输入个数。这里取前150个序列数据,对后50个数据进行预测。

根据自相关和偏相关的理论可以看出近似信号的自相关性是很明显的,由AR(p)定阶的理论可以得出p值为3,为了预测的准确性和降低时间复杂性,这里取p=3+1,由此可以确定神经网络的输入个数为4,输出层为1个。根据式(5)隐藏层的神经元细胞为10,这里a=8。所以采用的是4×10×1的神经网络。设置最大学习次数为1 000次,学习速率为0.000 1,学习最小均方误差0.000 1,设置输入层与中间层的连接权值、中间层与输出层的连接权值初始值为[-1,l]的随机数。

用MATLAB对后55个近似信号时间序列进行的仿真的预测值与真实值之间的比较,如图3所示。

为了提高预测的准确性,这里输入层的输入值采用当时的真实值进行预测。可以看出通过自相关的神经网络的预测基本拟合了尺度信号。预测值与真实值的比较如图4所示。从图4中可以看出预测值基本拟合了真实值。

为了衡量该方法对于实际流量的预测效果以及与传统的预测方法之问的优劣,采用相对均方差(RMSE)作为一种评判标准,它既考虑了误差本身的大小,也考虑了和信号之间的相对关系,通常值越小则预测越准确。其定义如下:

$R{\rm M}SE=\frac{{\displaystyle \sum (}x{}_t-\widehat{x}{}_t){}^2}{{\displaystyle \sum x}{}_t^2}$。

用传统方法和本算法对近似信号与细节信号的预测对比如表1所示。表1中可以看出该文提出的基于p值的BP算法比传统的预测算法误差要小、准确性高,对近似信号的预测准确性明显优与传统预测算法。对细节信号的预测有待进一步改进。

7结束语

上述将小波与神经网络通过相关性理论衔接,针对实际流量呈现出的相似特性与尺度特性,对流量数据进行小波多层分解。通过相关性确定神经网络输入与输出的关系使流量序列的学习更加有针对性与科学性,通过小波重构得出最终的网络预测值。仿真结果表明,此方法的预测准确性要高于传统的方法。下一步的工作主要是提高细节信号的预测准确性。 

参考文献

[1]洪飞,吴志美.基于小波的多尺度网络流量预测模型[J].计算机学报,2006,29(1):32-39.

[2]孙勇,白光伟,赵露.基于Gamma小波模型的网络流量预测[J].计算机工程,2011,37(9):187-189.

[3]党小超,郝占军,门健.新型Elman混沌神经网络的流量预测[J].计算机工程,2011,37(3):172-174.

[4]李捷,刘瑞新,刘先省,等.一种基于混合模型的实时网络流量预测算法[J].计算机研究与发展,2006,43(5):806-812.

[5]FENG Hui-fang,SHU Yan-tai.A Robust System forAccurate Real-time Summaries of Internet Traffic[J].Sigmetrics Performance Evaluation Review,2005,33(1):85-96.

[6]CONSTANTINOUF,MAVROMMATIS P.Study on NetworkTraffic Prediction Techniques[J].Wireless-Communications,Networking and Mobile Computing,2005,2005(9):23-26.

网络模型与 篇2

网络视角下产业集群竞争优势：理论模型与实证研究

作者：吴结兵 徐梦周来源：《浙江大学学报(人文社会科学版)》2008年第04期

[摘要]产业集群的蓬勃发展改变了商业竞争的基础，集群间竞争正成为商业竞争的一种重要形式。但与企业竞争优势的形成机制不同，集群整体竞争优势主要受到动态能力和企业网络结构的影响。以国税数据库系统和问卷调查取得的数据为基础，以2001—2004年9个浙江纺织业集群为样本的检验结果表明：(1)集群竞争优势的累积过程是一个基于企业网络动态能力发展的过程；(2)企业网络结构属性对集群动态能力的发展具有多维度的影响；(3)网络密度显著促进了集群效率的提高，且资源获取能力在其中起到了中介作用。

网络模型与 篇3

在当今这个发展越来越迅速的社会，人们的日常联系也是越来越紧密，这就对于我们的移动通信业务也有了更高的要求。而在我们的移动通信使用中，无线频谱发挥着重要作用，它影响着我们的通话质量，但是基于庞大的使用数量，无线频谱也就成为了一种极为有限的稀缺资源。对于这一有限资源进行合理化的使用，信道均衡化分配技术就显得尤为重要。信道分配即在满足小区的信道需求，保证为小区提供的信道质量下，找到需要最少信道的方法。在蜂窝网络覆盖中往往会出现以下问题，当覆盖的范围小时，需要的信道会较少，但可能会造成部分用户无信号；当覆盖范围增大时，为了避免干扰会扩大系统容量，但往往会消耗更多的信道资源。基于以上出现的信道分配问题，我们提出来了建立蜂窝网络中信道分配模型，并且以均衡化为目的的控制器作为体现，通过控制器来均衡分配信道资源，减少信道资源损耗，使移动通信业务的实时性使用受到的影响降到最低。

信道分配均均衡化控制器的设计与实现

整体架构。如果进行信道分配均衡化，就要先了解控制器在整体中的位置。在蜂窝网络信道资源分配平台和控制器整合架构中，可以分为三大部分：层蜂窝网络信道资源分配平台、蜂窝网络信道均衡化分配控制器、底层的蜂窝网络系统。先有上层蜂窝网络信道资源分配平台将信道资源发到控制器，再由控制器进行采集存储、分析处理，得到更好的分配方案，最后下发到底层的蜂窝网络系统，进行移动通讯设备用户使用所需的信道分配。控制器可以对信息进行存储，生成流表，信道资源下发等，是均衡信道分配控制系统中的控制中心。控制器还可以进行反馈处理，使网络的顺利运行更为协调。

控制器的功能模块设计。控制器的主要功能是对众多的蜂窝网络信道信息进行采集分析，记录存储，资源下发等。控制器主要可以分为基础模块和应用模块两大功能模块，通过这两个主要功能模块之间的相互协作，可以达到网路信道资源分配的均衡化，为网络的顺利运行提供强有力保障。基础功能模块是控制器的基础部分，主要可以进行蜂窝网络的信息采集分析，生成信道流量表，并且可以对信道资源分配制作规划方案；应用功能模块则是根据不同的需求，调动基础功能模块提供的资源，如资源分配方案规划方案模块提供的分配方案、存储信道资源分配信息、链路模块进行数据反馈等，充分减少资源消耗，进而来完成对于蜂窝网络信道资源的均衡化分配。

信道分配均衡化控制器的工作邏辑设计。逻辑性思维在我们的生活中经常扮演着重要的角色，可以使我们的生活更为条理性，而控制器的工作逻辑在信道分配均衡化控制系统中也是极为重要的部分。工作逻辑影响者控制器功能的好坏，对于系统保质保量运行有着极为重要的作用。根据上层蜂窝网络信道资源分配平台的交换机和控制器连接之后，会进行交换机的信息采集存储，并开启传递功能，完成交换机数据采集。控制器采集功能可以得到反馈得到的数据包，然后将数据包反馈给数据分发的模块，解析数据包，将其中的信息发送到相应的处理模块，然后再由各模块进行相应的技术处理，才可以得到最后要下发的网络信道资源。控制器通过各模块在之间的相互协作，可以进行均衡化的网络信道资源分配，也减少了资源损耗，使网络信道资源可以得到更完美的利用。

仿真实验与结果分析

对于建立蜂窝网络中信道分配模型而设计的控制器，控制器的性能优劣我们可以进行一系列仿真实验来检测。在仿真试验中，我们可以通过对需求量、阻塞率、收敛性、网络吞吐量和网络节点间通信中断概率这些数据进行检测，对得到的数据进行对比，来检测控制器在蜂窝网络信道分配中起到的作用是否明显。仿真实验下检测得到的结果：需求量在相同的覆盖半径之下控制器需要的信道分配数更少，阻塞率也更小，收敛效果也有了较大的提高，可以得到更好的信道分析模型，网络吞吐量增幅变化更为平稳，资源复用也可以减少信道消耗，可以使分配更加的均衡化，网络节点间通信中断概率也得到了很大的下降，使使用更加安全，减少中断风险。根据需求量、阻塞率、收敛性、网络吞吐量和网络节点间通信中断概率得到的数据，我们可以得到呼阻率，我们可以看到，在控制器的作用下，我们可以很好的减少呼阻率，并且可以提高系统的吞吐量，使移动通讯的使用更为顺畅。

改进的航电网络模型仿真与分析 篇4

光纤通道(Fiber Channel,FC)[1]是美国国家标准委员会于1988年开始制定的高速串行传输协议,采用通道技术控制信号传输,信道的传输速率极高,误码率很低,适用于网络负载较重的应用。光纤通道在航电系统中的应用也越来越多,如在F/A-18、长弓阿帕奇直升机都得到了应用,以光纤通道来代替现在航空电子的主网络1553,构建新一代航空电子网络已经成为航电系统的优先选择。

目前关于航电网络性能分析的文献主要分为理论分析和网络仿真。其中理论分析主要解决网络最大延迟分析的问题,旨在从理论上论证特定网络配置和调度算法等是否可以满足实时数据传输的要求。尽管理论分析可提供对延迟的上限分析,但仍有一定的局限性,为了保障航电网络的高度可靠性,通常仍需使用网络仿真进行进一步验证。本文即以FC航电网络新调度算法及其仿真技术为研究内容,开展相关研究工作。

文献[2]分析了光纤通道交换机的分组调度策略,对加权循环调度[3](Weighted Round Robin,WRR)算法实时性能进行了理论分析并通过仿真进行了验证,由于WRR是以包为单位的,因此存在变长分组引起的不公平现象;文献[4]对FC网络不同拓扑结构的实时性进行了测试;文献[5]建立了基于FC的交换式网络和仲裁环网络,并且进行了延迟和吞吐量的分析,文中交换机的调度采用先来先服务的方法,但是网络中各个节点的数据流需要的带宽不同,采用先来先服务在一定情况下不能完全满足时延的要求。基于上述文献,本文在OPNET中建立基于FC的航电网络模型,使用差值轮询调度[6](Deficit Round Robin,DRR)算法作为交换机的调度算法,分析了网络的实时性和吞吐量。

1基于FC的航电网络模型

目前航电系统的问题是通信范围的限制导致出现了复杂不可变规模和高成本的结构。解决方法是使用标准的、高带宽、串行互连技术,即可变规模光纤实时互连。图1是用光纤通道实现的可变规模实时互连的一个方案[7],该方案简化了总线互联,具有较高的带宽。

针对航电网络的高带宽、高可靠性、低延迟等特点,采用光纤通道建立完整的航电网络。航电网路系统由雷达、传感器、大气机、数据处理器、显示器等终端节点和光纤交换机组成,网络拓扑结构和数据流向相对固定。终端节点的功能可简化为生成FC数据包并发送到交换机,接收交换机转发过来的数据包并进行处理,交换机负责对数据包进行高效的转发。

2 航电网络交换机的调度算法

调度算法性能主要通过延时、公平性、算法复杂度、吞吐量以及带宽利用率来衡量。现存的调度算法主要分为2大类:分类优先级调度和基于帧的调度。分类优先级调度也称为类GPS(Generalized Processor Sharing)调度[8],该算法维持一个虚拟时间的全局变量,每个分组的优先级根据全局变量计算的时间戳区分,按照时间戳递增顺序被调度。这类算法能提供较好的公平性和较低的时延,但计算虚拟时间使算法复杂度高。基于帧的调度算法主要是轮询式,调度器以轮询的顺序为所有非空队列服务。在每次服务中,业务流按照预分配的带宽接受服务,既不需要维持全局变量,也不要求根据变量来选择被服务的分组,算法复杂度低。根据不同的分配带宽原则有DRR算法和WRR算法等几种算法。

在上述几种调度算法中,DRR算法复杂度低,具有较小的延迟并且有确定的延迟上界。在DRR调度器中,每个服务队列都有一个量子值和差额计数器,量子值为每一个轮询周期队列获得服务的平均比特数,比特数越大,得到的带宽也越大。差额计数器是调度器还需为该队列服务的比特数,调度器根据量子值和差额计数器为各个端口服务。对于航电系统中的非周期性数据,也可以转变为周期性数据,所以本文在交换机内部使用DRR算法。

端口队列调度模型如图2所示,假设整个网络中共有N个数据流,输出端的处理能力是C,第i个数据流的差额值是Di,量子值是Qi,定义

$F={\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}Q}{}_i$ (1)

是一个轮询中所有队列要传输的总的数据量,Di ,Qi和F的单位都是比特。系统初始化时,已经为每个队列分配了一个量子值Qi,差额计数器Di初始化为Qi。调度器检查第i个输入队列,如果对应端口队列的Di大于零,相应的队列就获得服务。分组获得服务后,Di将减去该分组的字节数,直到Di等于零或者Di的值小于队列头的第一个分组的大小,此时队列不获得服务。调度器为下一个队列服务,当所有队列都被服务过一次后,此次轮询周期结束。下一个轮询周期开始时,所有Di重新初始化为上次剩余的差额值加上量子值。

设θi是第i条数据流的延迟上界,在文献[9]中已经证明使用DRR算法的延迟上界是:

$\theta {}_i=\frac{3F-2Q{}_i}{C}$ (2)

由式(2)可以得出,对于不同的数据流具有不同的延迟,但是各个数据流都有确定的延迟上界,量子值小的数据拥有较大的最大延迟。

3 使用OPNET仿真航电网络

通过仿真可以获得端到端延迟,系统吞吐量,链路利用率等性能参数,对这些参数的分析可以评价该网络是否能满足航电环境的要求。本文使用OPNET仿真工具仿真基于FC的航电网络,并对航电网络的性能进行评价。航电网络中的节点主要分为交换机节点和终端节点。

3.1 终端模型

在OPNET中终端节点负责数据生成、发送数据、接收数据、销毁数据、数据的统计,在OPNET中终端节点的模型如图3所示。在该模型中,src根据某种分布生成数据包,是数据的生成端; proc的进程模型如图4所示,该模块负责将src模块产生的数据按一定规格编码,由xmt模块发送,同时分析统计从rcv模块接收到得数据并进行相应的处理;rcv和xmt分别是收信机和发送机;q_rcv和q_xmt是输入输出队列。

3.2 交换机模型

交换机的模型如图5所示,交换机采用组合输入交叉排队(Combined Input-Crosspoint Queueing,CICQ)结构,在输入端使用虚拟输出队列(Virtual OutPut Queuing,VOQ),可有效解决排头阻塞问题,同时在交叉点设置缓存,使端口的输入调度和输出调度分开,有效提高了交换机的性能。本文实现了四端口的交换机,图中p_in_i(i=0,1,2,3)负责根据接收到的数据包的地址信息,把数据包插入相应虚拟输出队列中去;p_proc_i(i=0,1,2,3)按照DRR算法把虚拟输出队列中的数据包发送到输入与输出端口交叉节点的缓存中,实现端口的输入调度;q_i_j(i,j=0,1,2,3)模拟交叉节点的缓存;p_out_i(i=0,1,2,3)按照DRR算法对队列q_0_i,q_1_i,q_2_i,q_3_i(i=0,1,2,3)进行调度,实现端口的输出调度。

在上述交换机模型中,p_proc_i,p_out_i (i=0,1,2,3)分别在端口的输入端和输出端实现DRR算法,它们的进程模型如图6所示。例如对于端口i的输入端,初始化时为各个虚拟输出队列分配量子值,差额计数器初始化为量子值。然后进入idle状态,p_proc_i首先为第一个虚拟输出队列服务,进入状态sch_queue_0。当为第一个虚拟输出队列服务完后,先回到idle状态,然后为第二个虚拟输出队列服务,进入sch_queue_1,直到所有虚拟输出队列都获得服务。Idle还负责一个轮询周期在什么时候结束以及更新差额计数器的值。端口输出端的调度与输入端类似,在此就不再详细介绍。

3.3 链路模型

链路模型的传输速率设定为2 Gb/s。

3.4 帧模型

FC交换型网络的帧模型按照FC的标准分为数据帧,确认信号ACK和准备好信号R_RDY。

4 仿真分析

4.1 仿真模型的建立

在OPNET Modeler中,通过已建立的终端节点模型、交换机模型、链路模型和数据帧模型,就可以根据网络的拓扑结构在OPNET工程编辑器中以适当的方式放置这些节点模型,从而将整个仿真网络系统映射为OPNET网络模型。使用OPNET建立的网络模型如图7所示,网络中一共4个终端和一个交换机节点。本文使用FC协议中的2类服务,2类服务提供面向无连接有确认的传输服务,用于多路传输,采用缓存到缓存和端到端的流量控制。

4.2 仿真实验与结果分析

4.2.1 传输时延实验与分析

航电网络对数据包的传输时延要求较高,不同的数据流对时延的要求也不同,不同数据流的延迟相互也会影响。下面通过仿真实验,测试数据包的端到端延迟,分析各条数据流的延迟。实验中链路速率设置为2 Gb/s,网络的数据流如表1所示。

按照表1设置各个终端节点,运行仿真,仿真结果如图8,图9所示。

图8中的五条曲线表示五个数据流的端到端延迟,从图8中可以看出,各个数据流都具有延迟上界,数据流S1,S2,S3,S4,S5的最大延迟分别是35.3 ms,38 ms,36.4 ms,37.5 ms,36.8 ms都小于允许的最大延迟50 ms。各条数据流的最大延迟与最小延迟相差不到4 ms,延迟时间相对比较稳定。说明DRR算法在某种程度上可以满足航电网络的实时性要求。图9是使用DRR算法的延迟与使用先来先服务的延迟比较,结果表明在交换机内部使用DRR算法可以有效降低端到端的延迟,满足一定的实时性,提高网络的性能。

4.2.2 吞吐量实验与分析

网络吞吐量是航空电子网络的重要性能指标,网络吞吐量定义为单位时间内成功传送的有效数据量,通常使用归一化网络吞吐量,它定义为单位时间内成功传送的有效数据流与网络数据容量之比,简称吞吐量。为了验证使用DRR算法后系统的吞吐量,实验仍然使用上面提到的5条数据流,不同的数据流S2的发送周期随仿真时间而线性减小,到达一个固定值后不再减小,仿真结果如图10所示。

从图10中可以看到,使用DRR算法后,系统的吞吐量可以达到80%左右,而使用先来先服务的方法系统的吞吐量只有60%多。实验表明,交换机使用DRR算法后可以有效提高系统的吞吐量。

5 结束语

光纤通道作为一种新型的总线结构,将广泛用于航电网络的互连,本文针对光纤通道在航电网络的应用,将复杂的网络结构简化,在CICQ结构交换机的输入端和输出端使用DRR算法,然后在OPNET中建立航电网络模型。通过仿真验证,该算法具有更小的端到端延迟,并且有确定的延迟上界,能够满足一定的实时性,提高了系统的吞吐量,为未来使用FC进行航电系统互连提供一种设计和评价方法。

摘要：研究了光纤通道技术的应用,使用OPNET建立了基于光纤通道的航电网络,并且按照协议标准建立了终端节点和交换机节点的有限状态机模型。交换机使用组合输入交叉排队(Combined Input-Crosspoint Queueing,CICQ)结构,在输入端口和输出端口使用差值轮询调度(Deficit Round Robin,DRR)算法,然后使用OPNET进行仿真,分析了网络的端到端延迟和吞吐量。结果显示在航电网络中,使用DRR调度算法,能够显著降低数据包的端到端延迟,满足一定的实时性,提高网络的吞吐量,表明此模型适合航电网络。

关键词：航电网络,DRR,OPNET,延迟,归一化吞吐量

参考文献

[1]宋少峰.光纤通道在航空计算领域的研究和应用.西安.西北工业大学硕士论文,2007

[2]林强,熊华钢,张其善.光纤通道交换机在强实时约束下的分组调度.计算机学报,2006;29(4):570—575

[3] Katavenis M,Sidiropoulos S,Courcoubetis C.Weighted round-robincell multiplexing in a general-purpose ATM switch chip.IEEE Jour-nal on Selected Areas in Communication(S0733-8716),1991;9(8):1265—1279

[4]郭蔡健,熊华钢,徐亚军.航空电子FC不同拓扑结构和服务类的实时性测试.计算机工程与应用,2009;45(31):60—62

[5]周天然,宋丽茹,熊华钢,等.航空电子环境下FC网络的建模与仿真.北京航空航天大学学报,2008;34(10):1117—1120

[6] Shreedhar M,Varghese G.Efficient fair queuing using deficit roundrobin.IEEE/ACM Transactions on Networking(S1063-6692),1996;4(3):375—385

[7]支超有.机载数据总线技术及其应用.北京:国防工业出版社,2009:427—428

[8] Parekh A K,Gallagher R G.Generalized processor sharing approachto flow control in integrated services network:the single-node case.IEEE/ACM Transactions on Networking(S1063-6692),1993;1(3):344—357

网络三层模型教案 篇5

引入：

通过分析上次课程的作业与案例讲述二层交换原理，以生动形象的例子激发学生的兴趣，将课堂引入到知识点来。

新授：

一、各层交换功能

提问：我们为什么要使用交换机？ 1.1 交换机

交换（switching）是按照通信两端传输信息的需要，用人工或设备自动完成的方法，把要传输的信息送到符合要求的相应路由上的技术的统称。交换机根据工作位置的不同，可以分为广域网交换机和局域网交换机。广域的交换机（switch）就是一种在通信系统中完成信息交换功能的设备，它应用在数据链路层。交换机有多个端口，每个端口都具有桥接功能，可以连接一个局域网或一台高性能服务器或工作站。

工作在数据链路层，交换机拥有一条很高带宽的背部总线和内部交换矩阵。交换机的所有的端口都挂接在这条背部总线上，控制电路收到数据包以后，处理端口会查找内存中的地址对照表以确定目的MAC（网卡的硬件地址）的NIC（网卡）挂接在哪个端口上，通过内部交换矩阵迅速将数据包传送到目的端口，目的MAC若不存在，广播到所有的端口，接收端口回应后交换机会“学习”新的MAC地址，并把它添加入内部MAC地址表中。使用交换机也可以把网络“分段”，通过对照IP地址表，交换机只允许必要的网络流量通过交换机。通过交换机的过滤和转发，可以有效的减少冲突域。

交换机的传输模式有全双工，半双工，全双工/半双工自适应。

交换机的主要功能包括物理编址、网络拓扑结构、错误校验、帧序列以及流控。目前交换机还具备了一些新的功能，如对VLAN（虚拟局域网）的支持、对链路汇聚的支持，甚至有的还具有防火墙的功能。

（1）学习：以太网交换机了解每一端口相连设备的MAC地址，并将地址同相应的端口映射起来存放在交换机缓存中的MAC地址表中。

（2）转发/过滤：当一个数据帧的目的地址在MAC地址表中有映射时，它被转发到连接目的节点的端口而不是所有端口（如该数据帧为广播/组播帧则转发至所有端口）。

（3）消除回路：当交换机包括一个冗余回路时，以太网交换机通过生成树协议避免回路的产生，同时允许存在后备路径。1.2 交换机的交换方式 直通式：

直通方式的以太网交换机可以理解为在各端口间是纵横交叉的线路矩阵电话交换机。它在输入端口检测到一个数据包时，检查该包的包头，获取包的目的地址，启动内部的动态查找表转换成相应的输出端口，在输入与输出交叉处接通，把数据包直通到相应的端口，实现交换功能。由于不需要存储，延迟非常小、交换非常快，这是它的优点。它的缺点是，因为数据包内容并没有被以太网交换机保存下来，所以无法检查所传送的数据包是否有误，不能提供错误检测能力。由于没有缓存，不能将具有不同速率的输入/输出端口直接接通，而且容易丢包。存储转发：

存储转发方式是计算机网络领域应用最为广泛的方式。它把输入端口的数据包先存储起来，然后进行CRC（循环冗余码校验）检查，在对错误包处理后才取出数据包的目的地址，通过查找表转换成输出端口送出包。正因如此，存储转发方式在数据处理时延时大，这是它的不足，但是它可以对进入交换机的数据包进行错误检测，有效地改善网络性能。尤其重要的是它可以支持不同速度的端口间的转换，保持高速端口与低速端口间的协同工作。碎片隔离：

这是介于前两者之间的一种解决方案。它检查数据包的长度是否够64个字节，如果小于64字节，说明是假包，则丢弃该包；如果大于64字节，则发送该包。这种方式也不提供数据校验。它的数据处理速度比存储转发方式快，但比直通式慢。

提问：交换机的工作原理？ 1.3 二层交换机

二层交换机属数据链路层设备，可以识别数据包中的MAC地址信息，根据MAC地址进行转发，并将这些MAC地址与对应的端口记录在自己内部的一个地址表中。1.4 三层交换机

三层交换机就是具有部分路由器功能的交换机，三层交换机的最重要目的是加快大型局域网内部的数据交换，所具有的路由功能也是为这目的服务的，能够做到一次路由，多次转发。对于数据包转发等规律性的过程由硬件高速实现，而像路由信息更新、路由表维护、路由计算、路由确定等功能，由软件实现。三层交换技术就是二层交换技术+三层转发技术。1.5 四层交换机

第二层交换机和第三层交换机都是基于商品地址的端到端的交换过程，这种基于MAC地址和IP地址的交换机技术，能极大的提高各节点之间的数据传输率，但却无法根据端口主机的应用需求来自主确定或动态限制端口的交换过程和数据流量，缺乏第四层智能应用交换需求。简单的说，第四层交换机是基于传输层数据包的交换过程的，是一类以软件技术为主，以硬件技术为辅的网络管理交换设备。1.6 二三四层交换机的区别

第二层交换实现局域网内主机间的快速信息交流 第三层交换是交换技术与路由技术的完美结合 第四层交换则为网络应用资源提供最优分配方案，实现服务质量、负载均衡及完全控制。简单来说就是所面向的对象不同： 二层交换机 基于MAC地址

三层交换机 基于IP，有交换和路由 四层交换机 基于应用，区别于不同端口

二、接入层设计

接入层通常指网络中直接面向用户连接或访问的部分。接入层目的是允许终端用户连接到网络，因此接入层交换机具有低成本和高端口密度特性。接入交换机是最常见的交换机，它直接与外网联系，使用最广泛，尤其是在一般办公室、小型机房和业务受理较为集中的业务部门、多媒体制作中心、网站管理中心等部门。在传输速度上，现代接入交换机大都提供多个具有10M/100M/1000M自适应能力的端口。2.1 接入层设计因素

接入层用于控制用户对网络资源的访问。网络设计人员必须让接入层生成的数据流能够方便地前往其他网段或其他层。如果设计不合理，接入层将很快被数据流淹没，导致性能对最终用户来说是无法接受的。

接入层是连接终端设备的网络边缘。接入层服务和设备位于园区的每栋大楼、每个远程站点和服务器群以及企业边缘。

1．接入层物理考虑因素

园区基础设施的接入层使用第二层交换技术来提供网络接入。接入可通过永久性有线基础设施，也可通过无线接入点。使用铜质电缆的以太网对距离有一定的限制，因此设计园区基础设施的接入层时，一个主要的考虑因素是设备的物理位置。

2．配线间

配线间可以是实际密室，也可以是小型电信机房，它充当整栋大楼或大楼各层的基础设施布线的端接点。配线间的位置和大小取决于网络规模和扩展计划。

配线间中的设备向IP电话和无线接入点等终端设备供电。很多接入层交换机都有以太网供电（PoE）功能。

不同于典型配线间，服务器群或数据中心的接入层设备通常是融路由选择和交换功能于一身的冗余多层交换机。多层交换机可提供防火墙、入侵防范和第三层功能。

3．接入层融合网络的影响 在现代计算机网络中，连接到接入层的并非只有个人计算机和打印机。众多其他设备也可以连接到IP网络（如图1.17所示），其中包括：

IP电话； 摄像头；

视频会议系统。

4．接入层的可用性需求

在早期的网络中，通常只对网络核心、企业边缘和数据中心网络有高可用性要求。IP电话技术改变了这种局面，人们要求每部电话都必须在100%的时间内可用。

为改善终端设备的可靠性和可用性，可在接入层部署冗余组件和故障切换策略。5．接入层管理

网络设计人员的一个主要考虑因素是改进接入层的可管理性。接入层管理非常重要，其原因如下：

接入层连接设备的数量和类型在不断增多； 在LAN中引入了无线接入点。6．方便管理的设计

除在接入层提供基本连接性外，设计人员还需要考虑如下因素： 命名结构；VLAN架构；数据流模式；优先级策略。

对大型融合网络来说，配置和使用网络管理系统非常重要 2.2 接入层设计目标

接入层是最终用户与网络的接口，它应该提供较高的端口密度和即插即用的特性，同时也应该便于管理和维护。

接入层的设计目标包括二个： 1.将流量馈入网络。

为确保将接入层流量馈入网络，要做到：接入路由器所接收的链接数不要超出其与汇聚层之间允许的链接数。不要将接入层设备作为两个汇聚层路由器之间的连接点，即不要将一个接入层跌幅器同时连接两个汇聚层路由器。

2.管理接入网络的终端设备。

由于接入层是用户进入网络的入口，所以也是黑客入侵的门户，接入层通过用VLAN、包过滤等提供基本的安全性，保护局域网段免受网络内外的攻击。

随着校园网络服务和应用的不断深入，在网络边缘出现了以下4种新趋势。桌面计算能力提高。带宽密集型应用出现。高敏感数据在网络中扩展。

出现了多种设备类型，如IP电话、WLAN接入点和IP视频摄像头。这些新需求正与许多已有关键任务的应用争夺资源。因此，必须将网络边缘看作有效管理信息和应用的提供的关键。具体而言，在接入层面，除了应当提供高速的网络连接外，还应当进一步加强校园网络对边缘接入层面的安全控制能力。用户可以根据需要来订制自身的安全策略并部署在此交换机上。同时，接入层交换机还应当支持一些安全功能，如CPU防攻击能力、防流量攻击病毒的能力、防组播、广播攻击的能力；使交换机能够智能地自动阻断或隔离内外部的攻击和网络病毒。除此之外，交换机还应具备多个专用堆叠接口，可满足楼层、楼宇内多个交换机高性能汇聚的需要。

2.2.1接入层堆叠设计

对于计算机机房、电子阅览室、学生公寓等接入计算机数量很大的接入场所，应当采用可堆叠交换机，以提供大量的100 Mbps端口。接入交换机之间以高速堆叠模块相互连接在一起，并借助1 000 Mbps链路实现与汇聚层交换机之间的连接。为了提高网络稳定性和网络带宽，可以将2~4条千兆位链路绑定在一起借助链路汇聚技术实现链路冗余、负载均衡和带宽倍增，以确保所有计算机都能够无阻塞地实现与校园网络的连接。

2.2.2 接入层链路汇聚设计

如果所连接的计算机数量较多，且接入层交换机不支持堆叠，那么可以使用链路汇聚的方式实现接入层交换机之间的高速连接，既增加了接入层交换机之间的互联带宽，又提高了连接的稳定性。特别是对于只拥有100 Mbps端口的交换机而言，链路汇聚无疑是接入层交换机之间高速连接的最佳选择，同时也是用于代替1 000 Mbps连接的最廉价方案。

链路汇聚必须在同一类型的端口之间才能实现。链路汇聚可以是100 Mbps或1 000 Mbps光纤端口或双绞线端口，但必须都是固定端口，而不能是SFP端口或GBIC端口。链路汇聚的链路可以是2~4对，容纳4~8个端口。

2.2.3 接入层级联设计

如果接入网络的计算机数量较多，需要由多台交换机才能满足时，也可以采用最简单的级联方式。当然，如果接入层交换机拥有1 000 Mbps端口，那么采用级联方式也可以实现接入层交换机之间的高速连接。但是，如果交换机只拥有100 Mbps端口，那么这种连接方式将无法满足接入计算机与校园网络高速通信的需求。

2.3 接入层设备选择

接入层设备是直接面向用户接入的接口，这里是网络的起点也是网络的终点，而影响安全问题的众多因素，包括有硬件、软件、环境、用户自身素质等，都可能是引发安全问题的源点。

接入层面临很多难以想像的环境，接入层设备成本低，出现问题影响小，设备品种繁多，地点分散，管理不便，大量重复性的工作等原因导致了对此工作的忽视。2.4 可网管交换机的特点

提高网络稳定性 提高网络安全性 提高网络传输效率 支持复杂网络应用 支持远程监视与管理

购买可网管交换机注意的事项：

所处位置 网络应用 所处环境 设备兼容性 设备性能

三、接入层设计方案的实践

以校园网办公楼、教学楼、宿舍区、实验楼等区域为设计对象进行接入层设计方案的撰写。

包括的主要内容有：

1.设计目标

2.各区域流量带宽分析（参考书籍或网络资料）

3.各区域用户数量的估计（自行根据实际情况估计）

4.接入层交换机的选择（网络资料），列出设备功能、价格等主要参数

5.接入层网络拓扑图

小结：

通过本次课程的学习，学生能理解到交换机工作原理及各层交换的功能，能自行进行接入层网络设计与设备的选择

作业：

网络模型与 篇6

网络效应的两国模型

标准的网络效应是指随着标准的用户基数扩大，消费者获得的总效应也随之提高。标准的总效应由两个部分组成，可以表示为：u=r+v，其中，u为标准的总效应，r为标准的基本效应，与网络规模无关，是标准所达到的技术水平t的增函数，即，r=r(t)，r'(t)＞0；v即为标准的网络效应，是用戶数量n的增函数，v=v(n)，v'(n)＞0。

由于标准的网络效应，标准竞争之间存在市场垄断化趋势或者“赢家通吃”效应。用户基数越大的标准越容易导致消费者的网络规模和网络效应的预期，从而获得更大的网络规模和网络效应，产生递增的规模报酬，并进一步强化早期的成功，最终垄断整个市场。反之，用户基数较小的标准将逐步退出市场。

网络效应的两国模型是假定存在两个国家1和2，1为本国，2为外国，两国的消费者数量稳定，且n₁+n₂=n，各自的产品都按其国内统一的标准进行生产，两国之间不存在贸易障碍，两个国家的消费者可以根据自己的偏好自由方便地选择本国或对方国家的产品。

我们用下图一来说明网络效应的两国模型。在两国技术水平相同，即t₁=t₂时，两国标准的基本效应相同，即r₁=r₂的条件下，若两国消费者数量规模一样，n₁=n₂=n/2，则两国标准的网络效应相同，v₁=v₂，所以两国标准的总效应也相同，U₁=U₂，两个标准并存于两国市场；若n₁＞n₂，则v₁>v₂，因此U₁＞U₂即本国标准的总效应大于外国，消费者更多地选择本国标准，并基于“赢家通吃”效应得以让本国标准获得国际竞争的主动权，逐步将国外标准挤出市场，直至最后形成国内标准的市场垄断局面；若n₁＜n₂，则v₁＜v₂，因此U₁＜U₂，即本国标准的总效应小于外国，消费者更多地选择外国标准。

当本国技术水平高于外国，t₁＜t₂时，本国标准的基本效应大于外国，r₁＞r₂，这使得让两国标准总效应相等的用户基数规模向左移动，图中为n'，U₁'(n')=U₂(n')，而n'＜n/2，这意味着由于技术水平的提高，本国标准的国际竞争力得到强化，能在更小的用户基数上实现标准竞争的胜利。

当本国技术水平低于外国，t₁＜t₂时，本国标准的基本效应小于外国，r₁＜r₂，这使得让两国标准总效应相等的用户基数规模向右移动，图中为n"，U₁"(n")=U₂"(n")，而n"＞n/2，这意味着由于本国标准的技术水平降低，国外标准的国际竞争力得到强化，而弱化了本国标准的国际竞争力。但是，只要其用户基数足够大，足以实现U₁"＞U₂，促使消费者基于更大的网络效应而选择本国标准，本国标准也有可能实现国际竞争的胜利。当然，如果本国标准的技术水平太低，导致消费者形成对外国标准的“一边倒”，那么，即使有再多的潜在用户基数也无法使本国标准在竞争中获胜。

综合以上情形可以发现，提高一个国家的标准的国际竞争力有两个相互独立又相互影响的途径：扩大标准的用户基数和提高标准的技术水平。显然，我国巨大的消费者市场能很容易地为标准提供坚实的用户基础，这是我国在国际标准竞争中需要特别强调的一个重要因素。对于一个技术先进的标准，这能迅速增强其竞争优势；而对于一个技术相对落后的标准，也可能进一步提高其转换成本，阻碍其升级的进程。另一方面，标准的技术水平也需要不断地提高，标准本身应该不断地升级，这是确保标准获得国际竞争力的根本保证。但是，国内现行相关政策却比较遗憾地表现一种限制标准升级的倾向。

国内政策倾向：限制知识产权进入标准

要实现标准的升级，不断提高标准本身的技术水平，在以知识产权保护为最主要方式来激励技术创新的现代社会，一个重要的途径就是允许和鼓励知识产权进人标准。正因为如此，虽然美国、欧盟的政策制定者很清楚知识产权进入标准容易引起市场垄断，而且都非常重视反垄断立法及其实施，但是，他们在标准化有关专利许可方面的反垄断政策都比较宽松。美国的《知识产权许可及反垄断指南》是美国现行关于标准化与知识产权主要的法规，它的宗旨是推进创新和保护消费者利益，目的是为了消灭知识产权许可中过度限制竞争的行为，但是在标准化有关专利许可方面的反垄断政策却相对宽松许多。它对涉及专利池标准的问题和相关专利许可的规制问题都进行模糊处理，没有明确的规定。也就是说，美国对标准中知识产权的反垄断要求轻于其他的反垄断要求。欧盟的标准是由欧洲标准化委员会(CEN)，欧洲电工标准化委员会(CENELEC)和欧洲电信标准学会(ETSI)协调，被相关国家接受，企业自愿采用的技术标准。欧盟的《技术转让协议指南》虽然明确涉及到标准化中的知识产权问题和专利池问题，但是，与其他领域的反垄断相比，欧盟在标准中的反垄断规定仍然较为宽松。在专利池和排他性许可影响市场竞争程度时，只要能有助于实质性推动技术进步和消费者利益，也会进行灵活的例外处理。

然而，我国现行相关政策却表现一种相反的倾向。国家标准化管理委员会制定的《国家标准涉及专利的规定》虽然还在征求意见阶段，但对今后我国标准化与知识产权矛盾的协调具有很强的指导意义。其中第3条规定：“强制性国家标准不应含有专利，推荐性标准原则上不反对标准中含有专利，但该专利应是国家标准中难以替代的技术，且不存在其它拒绝涉及该专利的实质性理由。”第6条至第10条原则规定了标准化中的专利信息披

露问题：“申请国家标准立项时，如果该标准提案中可能涉及专利，标准提案人在提交提案时，应提交专利信息清单和情况说明，并附必要的证明材料。国家标准立项并公布后，要求知悉与国家标准有关的专利信息的组织或个人将有关专利信息书面通知起草该标准的专业标准化技术委员会。在国家标准制修订的过程中，负责标准制定的专业标准化技术委员会应将收到的专利信息及时通知标准起草工作組。参与国家标准制修订的组织或个人对其所知悉的相关专利，应及时向标准起草工作组提供专利信息及相应的证明材料。涉及专利的国家标准报批时，专业标准化技术委员会应提供专利信息及相应的证明材料。”第11条至第13条规定了标准化中专利许可和声明问题：

“一旦国家标准涉及专利，标准起草工作组应及时请专利权利人做出书面声明，且该声明是不可撤消的。专利实施许可声明应当是下述内容之一；a)专利权利人许可使用该国家标准的任何人免费实施其专利；b)专利权利人同意以合理且无歧视的条件与期限，许可使用该国家标准的任何人实施其专利。对于处于专利申请阶段尚未获得授权的发明创造，标准起草工作组应请专利申请人做出声明，同意在该发明创造获得授权后以上述方式之一实施许可其专利。在未获得上述专利实施许可声明之前，涉及相关专利或者专利申请的国家标准草案暂不批准发布。国家标准发布后，发现标准涉及相关专利且专利权利人未做出专利实施许可声明，标准归口的专业标准化技术委员会应当及时按照本规定请专利权利人做出专利实施许可声明，同时报国家标准化管理委员会。专利权利人拒绝做出专利实施许可声明，国家标准化管理委员会应将该标准退回该专业标准化技术委员会作进一步处理。”

这些规定虽然在很大程度上参照了美国、欧盟和有关国际标准化组织的制度，但却表现出很强的限制知识产权进入标准的意图。因为政府要考虑反市场垄断问题，兼顾各方面的利益，特别是技术相对落后企业的跟进问题，所以会偏向于达成一个折衷的方案，选择能被大多数企业接受的非最优技术进入标准，在一定程度上使标准丧失了应有的先进性和指导性。在实践中，很多企业根本无法将专利技术写进标准，即使写进去，也只能偷偷摸摸。

然而，代表着创新技术的知识产权进入标准，一方面能够提升标准本身的技术水平，促进标准的升级，另一方面也能促进创新技术的扩散和使用，帮助企业获得网络外部性。因此，知识产权进入标准事实上已经成为企业进行技术创新的重要激励。而不鼓励或者限制知识产权进人标准，对企业的技术创新活动将产生消极影响，使得技术进步速度减缓，同时也影响到整个社会技术水平的提高，使标准停留在低档次水平上，得不到有效的改善和提高，最终影响到标准化有效的实施，无法真正提高国家标准的国际竞争能力。

协调措施：政府的选择

我们认为，相关政策应该鼓励企业进行技术创新，并且将具有自主知识产权的创新技术进入标准。但是，毕竟标准中的知识产权可能导致市场垄断，所以相关政策应该在技术创新和市场垄断之间进行协调。

首先，相关政策应该降低标准中知识产权使用的门槛，扩大标准的开放性，减少导致市场垄断的机会。为此，政府可选择强制许可、制定统一的知识产权许可收费政策、国家买断知识产权等方法促进标准中知识产权的开放，建立咨询协调机制，促进知识产权所有人和标准使用者就知识产权许可进行的谈判，既使知识产权所有人的合法权益不受侵犯，又使标准使用者免受不公平、不合理的差别待遇。

网络模型与 篇7

随着TD网络的大规模部署, PTN网络将大量承担TD基站的回传业务, PTN网络为Node B与RNC之间提供可靠的连接。但是, 现阶段PTN标准成熟度仍有待提升, 各厂家PTN设备与RNC设备的对接模式选择、可靠性还需要进一步验证, 尤其是对接时的保护方式还需要进一步的分析。

二、PTN网络边缘保护

PTN秉承SDH的传统优势, 包括快速的业务保护和恢复能力, 从业务接入到网络侧以及设备级的完整保护方案[1]。网络边缘互连保护是指PTN网络与其他网络互连宜采用的保护技术, 以提升网络互连的安全性。PTN具有一套完备的网络边缘保护机制, PTN网络与TD设备对接主要涉及到双归保护、LMSP/APS保护、LAG保护、IMA保护等类别[2]。

三、PTN与RNC对接模型及保护方式

3.1 STM-1对接模型

由于在前期的TD建设中基站大量采用IMA E1方式通过SDH进行接入RNC, 若将E1接入基站割接至PTN网络, 则RNC和PTN间存留有较多STM-1光口对接。

(1) LMSP/APS保护方式。该模式在现网运用较多, RNC与一台PTN落地设备之间对接的STM-1光通道采用LMSP/APS1+1、1:1或1:N保护方式, 现网主要在用为1+1或1:1方式。RNC与PTN落地设备对接时采用LM-SP/APS 1+1或1:1保护, 当主用通道故障时, 业务切换至备用通道。该方式连接较简单, 支持厂家较多。将LMSP保护组配置在不同的单板上, 可以有效的降低光口失效、单板失效、链路失效风险, 但无法避免PTN设备单节点失效风险。 (2) 双归保护方式。该方式RNC与两台PTN落地设备对接采用LMSP/APS保护方式对STM-1链路进行保护。RNC与两台PTN落地设备对接, 采用LMSP/APS1+1/1:1保护, 当主用通道故障时, 业务切换至备用通道, PTN网络内可采用PW APS保护, 主要保护ATM业务或CES仿真业务。该方式配置较复杂, 不同厂家设备对接有待测试。将LMSP/APS保护组配置在不同的单板上, 可以有效的降低光口失效、单板失效、链路失效风险及PTN设备单节点失效风险。

3.2 GE对接模型

随着TD建设规模的扩大和基站IP化进程的加快, 越来越多的基站采用FE的方式接入, 并通过PTN网络传送至RNC, 在PTN落地设备与RNC之间越来越多的采用GE口进行对接。

(1) LAG保护方式。该方式为RNC与一台PTN落地设备之间对接的GE光通道采用LAG保护。从聚合方式可分为手工聚合方式与静态聚合方式。从负载承担方式可分为负载分担或非负载分担方式, 此对接模型在现网运用最多。所有的RNC和PTN厂家均已支持手工聚合方式, 静态聚合方式有待验证。PTN动态聚合方式一般用于和数据设备对接, 与RNC对接极少采用。

RNC与一台PTN落地设备对接, 采用LAG保护, 当主用通道故障时, 业务切换至备用通道, 并可根据需要选择主备用通道是否分担业务, 主要保护以太网业务。该对接方式较简单, 将LAG保护组配置在不同的单板上, 可以有效的降低光口失效、单板失效、链路失效风险, 但无法避免PTN设备单节点失效风险。

(2) 双归保护方式。该方式为RNC与两台台PTN落地设备之间分别对接, 两个GE光通道采用LAG保护方式, 不开启LACP协议为手工聚合方式, 开启LACP协议为静态聚合方式, 并可根据需要选择负载分担或非负载分担方式。现网为保证网络的冗余度, 一般采用非负载分担模式。

RNC与两台PTN落地设备对接, 采用LAG保护, PTN网络内可采用PW APS保护。当主用通道故障时, 业务切换至备用通道, 并可根据需要选择主备用通道是否分担业务, 主要保护以太网业务。该对接模式配置较复杂, 将LAG保护组配置在不同的单板上, 可以有效的降低光口失效、单板失效、链路失效风险, 并能避免PTN设备单节点失效风险。

四、PTN与RNC设备对接推荐保护方式

根据PTN与RNC对接模型分析并结合现网运用经验, PTN对接RNC时推荐保护方式如下: (1) PTN与RNC用STM-1光口对接推荐保护方式为LMSP/APS1+1。 (2) PTN与RNC用GE光口对接推荐保护方式为跨单板LAG。 (3) LAG保护优先采用静态聚合模式, 端口自协商。

五、结语

根据网络发展趋势, 现阶段PTN与RNC的对接中, LAG保护方式已大量采用, 但还有部分厂家RNC设备在LAG保护组内不能启用LACP协议, 对网络的安全性有一定的影响, 后续应对此进行关注。对于安全性最好的双归保护模式, 现阶段虽然不同厂家对接的成熟度还不够, 且配置和维护管理困难, 但也应密切关注, 带大规模运用条件成熟时, 可考虑采用该种保护方式提高网络安全性。

摘要：随着TD网络的大规模部署和TD基站流量的迅速增加, PTN网络将大量承担TD基站的回传业务, 本文通过对PTN与TD设备对接模型和保护方式各方面的分析与比较, 为PTN技术实际网络运营提供了必要的理论基础和实践经验总结。

关键词：PTN,对接模型,保护方式,TD

参考文献

[1]肖军, 江博.浅谈PTN组网的保护.移动通信, 2012 (08) :83-86

网络模型与 篇8

机体执行免疫应答、发挥免疫功能都与免疫系统息息相关,免疫系统是防止外来病原体入侵人体最坚实的的保障,是由免疫器官(Immuneorgan)、免疫组织(Im⁃mune tissue)、免疫细胞(Immune cell)和免疫分子(Im⁃mune molecule)组成的复杂系统[1⁃2]。机体执行免疫应答时,在细胞的生长、活化、分裂以及细胞与细胞之间的相互作用等方面,细胞因子起着很大作用。细胞因子与细胞因子之间,经过合成与分泌的互相调控、基因表达的互相调节、生物学效应的互相作用、受体表达水平的相互调节等构成了一个特别复杂的免疫细胞因子网络[3⁃4](Immune Cytokine Network)。

当前,免疫细胞因子网络是生物学上比较热门的一个研究方向,然而与此同时也存在很多难题[5]。虽然已经有很多人研究过免疫细胞因子网络,并且也获得了很多研究成果,但还有许多问题没有解决。首先,人们仅仅对单个的细胞因子进行过研究,但是细胞因子之间是相互影响相互调节的,所以研究整个免疫细胞因子网络的免疫过程显得尤为重要;其次,在以前的研究中,主要采取手工实验的方法,其最大的缺点是无法研究复杂的现象——难以测定大量免疫细胞及其细胞因子的自身特性和它们之间的相互作用规律,所以依靠手工实验的方法很难研究这种繁杂的免疫细胞因子网络;最后,因为细胞因子有很多类别以及现代科技的限制,目前还没有完善的免疫细胞因子网络模型。

本文提出了CKSIM模型,并采用Net Logo模拟、仿真的方式来研究免疫细胞因子网络。在进行仿真时,不但能够看到仿真结果,而且能够看到系统运行过程,也能按照时间对仿真系统实施调节与控制,整个运行全部可视化,以便可以通过计算机来研究免疫细胞因子网络的整体机制。

1 CKSIM模型

1.1 细胞因子相关研究

免疫细胞(如巨噬细胞、T细胞、B细胞、成纤维细胞等)、细胞因子是免疫细胞因子网络的重要组成成分。细胞因子是免疫细胞和某些非免疫细胞在抗原的刺激下分泌的小分子多肽或者蛋白质[6⁃7]。细胞因子通过结合相应受体,在免疫细胞生长、分裂和效应,调控免疫应答等方面起着至关重要的作用。细胞因子有多种名称:淋巴因子、集落刺激因子、干扰素等[8],它们在细胞之间传递信息,调节细胞的生理过程,刺激细胞使其活化、分裂等。

1.2 CKSIM模型设计

针对免疫细胞因子网络的研究,目前主要有以下两种模型:IMMSIM模型和基于Multi⁃Agent的免疫模型[9 ⁃10]。IMMSIM模型仅仅模拟了免疫应答功能,基于Multi⁃Agent的免疫模型不能在时间上对其进行调节与控制,为了克服上述模型的缺点,本文提出了CKSIM模型。设计CKSIM模型的目的是为了在计算机上对免疫细胞因子网络进行模拟、仿真,主要模拟免疫细胞因子网络中免疫细胞、抗原、抗体、细胞因子之间的相互作用关系。CKSIM模型的具体设计如下:

(1)基本特征

每一个事件的发生都具有一定的可能性,在Net Lo⁃go仿真系统中可以用随机数的方式来实现。

用图像表示个体,同一类的个体用相同的图像表示,不同类的个体用不同的图像表示。并且它们能够由一个地方向自己附近的上下左右四个地方移动。

网格的每一个地方也能够有其他个体,并且个体的附近集合是位于自己这个地方的别的个体。

(2)模型构成

①网格

模型使用的网格是由方格构成的平面,方格每个位置有四个邻居,分别为上下左右,如图1 所示。

② 个体定义

个体包括免疫细胞、抗原、抗体以及细胞因子。由于免疫细胞和细胞因子种类繁多且作用十分复杂,所以本文只考虑比较常见的免疫细胞和它们分泌的细胞因子。其中免疫细胞包括七种,分别为:T细胞、B细胞、白细胞WC、自然杀伤细胞NK、肥大细胞MC、巨噬细胞MG、成纤维细胞FC。细胞因子包括九种,分别为:IL⁃1,IL⁃2,IL⁃4,IL⁃6,IFN⁃α,IFN⁃β,IFN⁃γ,TNF⁃R1,M⁃CSF。另外还有抗原Ag和抗体Ab。个体之间的关系见图2。

(3)状态及动作定义

状态定义:该模型为免疫细胞规定了相应的状态,分别是活化状态和非活化状态。当免疫细胞受到抗原的刺激时,将会转化为活化状态;否则为非活化状态。免疫细胞在活化与非活化状态之间根据模型定义相互转换,免疫细胞的状态转化如图3 所示。

动作定义:以下的定义都是按照生物学上的免疫机理来定义的。

① 免疫细胞具有活化的特性,并且还能够生长、分裂和死亡

当免疫细胞受到抗原的刺激时,便会转化为活化状态;在每个时间步中,当免疫细胞的尺寸小于模型规定的最大尺寸(该模型规定的免疫细胞最大尺寸是15)时,免疫细胞的尺寸将会加1,这是模拟免疫细胞的生长过程;当免疫细胞的尺寸大于等于模型规定的最大尺寸时,免疫细胞将会分裂,这是模拟免疫细胞的分裂过程;当免疫细胞的年龄达到模型规定的最大寿命时,免疫细胞将会死亡,这是模拟免疫细胞的死亡过程。

② 当抗原遇到免疫细胞时,可以刺激免疫细胞,使其活化并分泌相应的细胞因子

各种免疫细胞分泌的细胞因子为:T细胞分泌IL⁃2,IL⁃4,IL⁃6,IFN⁃γ;B细胞分泌IL⁃1,IL⁃2,IL⁃6,IFN⁃α,抗体;白细胞分泌IFN⁃α;自然杀伤细胞分泌IL⁃1,IL⁃2,IFN⁃γ;肥大细胞分泌IL⁃4;巨噬细胞分泌IL⁃1,IL⁃2,IL⁃6,IFN⁃α,TNF⁃R1;成纤维细胞分泌IL⁃1,IL⁃6,IFN⁃α,IFN⁃β,M⁃CSF。

③ 抗体可以杀死抗原

④ 细胞因子可以向免疫细胞发挥相应的效应

各种细胞因子的主要功能为:IL⁃1 可以活化T细胞,促进B细胞的生长;IL⁃2 可以促进T细胞、B细胞的生长,活化巨噬细胞;IL⁃4 可以促进T细胞、B细胞、肥大细胞的生长,活化巨噬细胞;IL⁃6 可以促进B细胞的生长;IFN⁃α可以抑制抗原的复制,活化自然杀伤细胞、巨噬细胞;IFN⁃β可以抑制抗原的复制;IFN⁃γ可以活化T细胞、B细胞、巨噬细胞、自然杀伤细胞;TNF⁃R1 可以抑制抗原复制;M⁃CSF可以活化巨噬细胞。细胞因子的分泌源、作用目标和主要功能如表1 所示。

⑤ 个体移动

免疫细胞、抗原、抗体以及细胞因子,这些所有的个体均可以移动,因为这些个体在人体内是不断移动的。

(4)个体之间的相互作用

免疫细胞与免疫细胞之间通过它们分泌的细胞因子而相互作用,免疫细胞分泌的细胞因子,不仅会作用于其临近的免疫细胞,而且会作用于自己本身,这样免疫细胞与免疫细胞之间通过它们分泌的细胞因子而相互联系起来,最终构成一个免疫细胞因子网络调控图,如图4 所示。

2 Net Logo仿真

Net Logo是一个用于模拟自然以及社会现象的编程语言和建模平台,特别适合对随时间演化的复杂系统进行建模,所以本文使用Net Logo对CKSIM模型进行可视化仿真,仿真系统的设计主要分为两个部分:前台界面的设计和后台程序的设计。

2.1 前台界面设计

在CKSIM模型中,个体包括七种免疫细胞、抗原、抗体以及九种细胞因子,在Net Logo中,将其定义为不同的种类,并采用表2 的图案分别表示不同的种类。

主体图案设计完成后,还需要添加一些参数来控制主体的性质,这些参数在系统运行之前设定。在Net Lo⁃go中,可以在界面上添加输入框和滑动条来设定参数,在本文的仿真系统设计中,输入框包括抗原数量(Ag⁃count)、T细胞数量(T⁃count)、B细胞数量(B⁃count)、白细胞数量(WC⁃count)、自然杀伤细胞数量(NK⁃count)、肥大细胞数量(MC⁃count)、巨噬细胞数量(MG⁃count)、成纤维细胞数量(FC⁃count);滑动条包括细胞寿命(cell⁃lifespan)、细胞尺寸阈值(Cell⁃maxsize)、细胞因子寿命(Cytokine⁃lifespan)、因子释放率(Cytokine⁃release⁃rate)。

然后,需要增添绘图模块,显现仿真的实时状况。此仿真系统需要添加2 个绘图模块,分别命名为Cell⁃chart和Cytokine⁃chart。Cell⁃chart模块包含9 种绘图画笔,分别是ags,abss,T⁃cells,B⁃cells,Wc⁃cells,NK⁃cells,MC⁃cells,MG⁃cells,FC⁃cells;Cytokine⁃chart模块包含10 种绘图画笔,分别是ags,IL⁃1s,IL⁃2s,IL⁃4s,IL⁃6s,IFN⁃αs,IFN⁃βs,IFN⁃γs,TNF⁃r1s,M⁃csfs。

最后,在界面上还需要添加一些数据监视器来配合动态曲线图去更好地显示并观察仿真结果,本文中,为每一类主体都配一个数据监视器,图5 为最终构造的仿真系统的前台界面。

2.2 后台程序设计

定义种类后,需要为其定义所需要的变量。免疫细胞拥有的变量:lifespan,reporting,sizer,isdivision,细胞因子以及抗体拥有的变量:iseffect,lifespan。一个时间步中的仿真过程如图6 所示。

下面对仿真过程中比较关键的地方进行详细说明:

(1)初始化免疫细胞、抗原。初始化一定数量的ags,T-cells,B-cells,WC-cells,NK⁃cells,MC⁃cells,MG⁃cells,FC⁃cells,包括设置各自的形状、颜色、大小、位置以及相关变量。

(2)细胞状态转化。对于这7 种免疫细胞,如果在其位置上有抗原,并且免疫细胞处于非活化状态(re⁃porting=false),那么此时免疫细胞在受到抗原的刺激下就会转化为活化状态(reporting=true)。

(3)细胞因子释放。免疫细胞如果是活化的,则会分泌相应的细胞因子。免疫细胞在分泌完细胞因子后便会死亡,但是为了维持机体的平衡,需要生成新的细胞补充上。

(4)细胞因子产生作用。细胞因子会向免疫细胞发挥相应的效应,发挥后便会死亡。

(5)清除抗原。抗体位置上如果有抗原,那么将会把抗原杀死,这个过程模拟抗体杀死抗原的过程。

(6)免疫细胞生长。该过程调整免疫细胞的sizer变量。系统每一个时间步刷新一次,在刷新时,如果免疫细胞的sizer小于maxsize,则把sizer加1,该过程模拟免疫细胞的生长过程。

(7)免疫细胞分裂。如果免疫细胞的sizer大于等于maxsize,并且没有分裂过,那么将会进行细胞分裂,该过程模拟免疫细胞的分裂过程。

(8)免疫细胞死亡。如果免疫细胞的lifespan小于等于0,说明已经达到自己的最大寿命,便会死亡,这模拟了其死亡过程。

(9)个体移动。抗原、免疫细胞、细胞因子和抗体都在不断地移动。抗原往非活化的免疫细胞附近移动;免疫细胞处于非活化状态时,往抗原附近移动,处于活化状态时,则随机移动,同时将其各自的lifespan减1;细胞因子往其作用的免疫细胞附近移动,同时lifespan减1;抗体往抗原附近移动,同时lifespan减1。

(10)更新曲线。每个时间步都进行曲线的动态更新,包括Cell⁃chart和Cytokine⁃chart两个模块,可以更加清楚地观察个体的数量变化,同时数据监视器可以实时地显示当前的个体数量。

3 仿真结果及其分析

首先对相关的变量进行初始化。Ag-count为100,7 种免疫细胞的数量都为15,Cell-lifespan为20,Cell-maxsize为15,Cytokine-lifespan为20,Cytokine-release⁃rate为45。

接下来运行仿真系统,在程序运行期间,所有的个体都在不断地移动;免疫细胞生长、分裂、死亡;抗原刺激免疫细胞,使其活化并分泌细胞因子;细胞因子对相应的免疫细胞发挥效应;抗体杀死抗原。前面这些全部都是根据生物免疫原理对其进行的定义,这样可以保证模拟的真实性。在此可以动态地观察到各个个体之间的相互作用关系,与传统的手工实验相比,计算机仿真具有容易设计、成本低、可视化的优点,其中系统运行中的一个界面如图7 所示,从图7 中可以充分地感受到可视化的好处。

在仿真时,主要从时间上对系统实施调控。在参数不变的情况下,进行大量重复的实验,在相同的时间内,根据每一次运行的系统曲线图来记录抗原、抗体、免疫细胞、细胞因子的数量变化,因为周期性的免疫特点,所以每次的曲线图基本一致。图8 是抗原、抗体和免疫细胞的数量曲线比较图,图9 是抗原和细胞因子的数量曲线比较图。

从图8 中可以看到,抗原会随着抗体的增多而逐渐减少,并且最终会减少到0,这是因为抗体会杀死抗原;当抗原被抗体全部杀死后,抗体的数量达到最大值,并且在之后由于没有了抗原,所以抗体的数量也开始呈现快速下降的趋势;免疫细胞在受到抗原的刺激后,数量也呈增长趋势,当抗原被抗体杀死后,免疫细胞的数量趋于平稳。

从图9 中可以看到,细胞因子的数量先增后减,直到为0。在刚开始,免疫细胞受到抗原的刺激后,变得活化,并且分泌相应的细胞因子,所以刚开始呈现增长趋势;当抗原被抗体全部杀死后,细胞因子的数量达到最大值,并且在之后由于没有了抗原,所以细胞因子的数量也开始呈现快速下降的趋势。从以上的分析中可以得出,本文的仿真系统运行结果与实际相符。

4 结论

本文对免疫细胞因子网络进行了建模与仿真。CK⁃SIM模型主要研究的是免疫细胞、抗原、抗体、细胞因子之间的相互作用关系,不再是单个的细胞因子对免疫细胞的作用,而是整个的细胞因子对免疫细胞共同作用所涌现出来的规律。同时,根据本文的CKSIM模型可以为以后进一步建立正确的免疫细胞因子网络模型提供帮助。最后,通过仿真结果可以清楚地看到免疫细胞、抗原、抗体、细胞因子之间的相互作用被正确地模拟仿真出来,并且整个过程全部可视化,更加深切地体会到计算机仿真比传统的手工实验具有可视化程度高、容易控制、参数易调节等优点。今后的研究可以以此模型为基础,不断进行改进,以促进对免疫细胞因子网络的研究。

摘要：针对免疫细胞因子网络,提出CKSIM模型,并利用Net Logo对其进行可视化仿真。该模型主要研究的是免疫细胞、抗原、抗体、细胞因子之间的相互作用关系,并且给出了仿真的具体步骤和仿真结果。研究表明,计算机仿真比传统的手工实验具有可视化程度高、容易控制、参数易调节等优点,利用计算机仿真可以研究整个的细胞因子对免疫细胞共同作用所涌现出来的规律。今后的研究可以以此模型为基础,不断进行改进,以促进对免疫细胞因子网络的研究。

关键词：免疫细胞因子网络,CKSIM模型,可视化仿真,计算机仿真

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[9]莫宏伟.免疫系统应答仿真研究[J].计算机工程与应用,2009,45(11):1-4.

网络模型与 篇9

目前, 中国正处于由计划经济向市场经济的转型中, 一方面市场体制没有完全建立起来, 另一方面“政府在项目批准和资源的控制上仍有很大的掌控权” (杜运周等 (2012) [1]) 。而对于新企业来说, 资金、信息和经验等资源相比成熟企业都非常有限。因此, 在这一背景下, 网络关系的利用对新创企业来说至关重要。Zhao, L, and Aram, J, D (1995) [2]在中国情景下研究网络活动对于新创企业的影响机制, 结果表明网络能力对于企业的生存和发展有重要影响。然而, 制度合法性理论则揭示了新创企业需要克服“合法性门槛”并整合资源, 以获得企业成长 (Zimmerman, et al, 2002) [3]。新创企业由于资源有限, 缺乏交易记录, 其产品和服务在初期较难迅速得到关键利益者的认可和支持, 必需整合资源和采取合法性策略。

总之, 现有的网络理论与合法性理论, 分别解释了新创企业成长的部分逻辑, 但是整合两种理论来探究网络对于对新创企业合法化成长过程的研究却很少。本文正是基于这一思路, 将网络导向、合法性与新创企业绩效这三个变量融入一个分析框架, 试图打开网络导向与新创企业成长间合法化黑箱。

一、理论背景

(一) 网络导向

转型经济背景下, 企业往往借助关系网络以降低对市场体制和制度体系的模糊性, 新创企业本身就存在着新生劣势, 在获取企业生存及成长资源时更是如此。Barnir&Smith (2002) [4]则从管理学角度把网络导向视为企业构建和维持网络关系的倾向及态度。Sorenson等 (2008) [5]认为网络导向由合作性、关系关注度和开放性管理三个层面构成。合作性是指企业注重内部组织成员的沟通及外部关系的合作, 通过广泛的信息交流、团队合作来解决问题和化解冲突, 是网络导向的本质体现;关系关注度表示企业积极与外部关系沟通交流, 进而建立良性关系, 包括上下游企业、顾客、金融企业、政府部门等;开放性管理主要针对企业内部进行灵活、有机式的管理, 如去集权化等。

(二) 合法性

合法性是政治科学和制度理论的核心概念之一, 蕴含着丰富的理论内涵, 是一种能有效解释和分析现实问题的理论框架。企业合法性是指在一个由社会构建的规范、价值、信念和定义的体系中, 企业的行为被认为是可取的、恰当的、合适的一般感知和假定 (Suchman, 1995) [6]。关于合法性的分类, 众多学者依据各自研究的需要, 从不同角度对合法性进行了划分。乐琦 (2012) [7]出于并购双方的考虑, 将并购合法性分为外部并购合法性和内部并购合法性。新创企业面临的制度环境有外部和内部之分, 外部的利益相关者 (政府、上下游企业、消费者等) 对企业及其行为会有一定的判断和认知, 内部利益群体也会对企业的合法性产生一定的作用, 于是就产生了外部合法性和内部合法性问题 (Chan&Makino, 2007) 。本文参考其观点, 从合法性来源出发, 将新创企业合法性分为外部合法性和内部合法性。

(三) 新创企业绩效

新创企业是指处于创业期的企业, 必须经历孕育期、婴儿期、学步期和青春期 (Adizes, 1988) [8]。由于新创企业有“新”和“小”的先天劣势 (蔡莉等, 2010) [9], 其成长重要性往往大于获利性。因此, 在衡量新创企业绩效时不能只关注财务指标, 还需要考虑到其成长因素, 甚至在很多情况下, 新创企业的存活本身就是一种“绩效”。张玉利, 李乾文 (2009) [10]在研究创业导向与组织互动的关系中, 对组织绩效的测量使用了销售收入增长率、市场占有率、税前利润增长率。其中, 销售收入增长率、市场占有率属于成长性指标;税前利润率属于获利性指标。因此, 本文也采用成长性绩效和获利性绩效来描述新创企业绩效。

二、研究命题

(一) 网络导向与新创企业绩效关系

网络活动是指企业积极构建和利用关系网络来获取信息和资源的一系列行为 (Dubini&Aldrich, 1991) [11], 它能够积极促进企业成长, 特别是跨文化的网络活动 (Donckels&Lambrecht, 1994) 。当企业表现出较强的网络导向时, 企业选择合作与沟通的网络活动相对较多, 进而其能够利用的结构洞 (Burt, 1992) [12]也就越多。企业与关系网络相互间交流越多, 其交换的资源、得到的信息和建议也就越多, 从而对企业成长的作用就越大 (Hansen, 1995) [13]。在网络导向驱动下, 企业在内部是一个成熟有效率的团队, 合作、沟通、知识共享, 在外部则通常处于网络中心位置, 资源和信息快速准确且低成本 (任萍, 2011) [14]。基于此, 本文提出以下命题:

P1网络导向对新创企业绩效具有显著的正向影响;P1a新创企业越重视合作性, 新创企业绩效越高;P1b新创企业越重视关系关注度, 新创企业绩效越高;P1c新创企业越重视开放性管理, 新创企业绩效越高。

(二) 网络导向与合法性关系

合法性是新创企业生存与成长的重要资源 (Zimmerman&Zeitz, 2002) [3], 新创企业不断地与相关利益者合作和沟通实际上就是企业获取合法性的过程 (杜运周等, 2009) [15]。首先, 那些积极与企业内、外部关系进行合作的新创企业, 往往比较容易形成信任和认同度 (Wenpin Tsai&Sumantra Ghoshal, 1998) 即合法性。其次, 当新创企业有较强的网络导向时, 通常会以一个主动的、核心的位置处于网络关系中, 进而会提升企业自身的声望, 这种声望可以使企业快速得到所处行业的认可, 即获得行业合法性 (任萍, 2011) [14]。Yiu&Lau (2008) [16]在研究新兴市场的新创企业时提出, 较好的政治联系是新创企业的声誉资本之一, 有助于获得制度合法性。另外, 新创企业在内部时行开放性管理, 一方面能够充分发挥员工的主人翁精神, 积极参与企业管理中, 另一方面使得企业不断改善, 更好适应环境, 获得较高的内部合法性。基于此, 本文提出以下命题:

P2网络导向对合法性具有显著的正向影响;P2a合作性积极促进外部合法性与内部合法性;P2b关系关注度积极促进外部合法性;P2c开放性管理积极促进内部合法性。

(三) 合法性与新创企业绩效关系

新创企业低存活率的主要原因是缺少合法性, 即创业者没有赢得相关利益者的信任和既有制度的认可 (Aldrich&Fiol, 1994) [17]。因此, 新创企业成长必须采取合法化战略, 跨过合法性门槛, 获得制度情境内合法性 (杜运周, 2008) [18]。曾楚宏等 (2008) [19]认为, 合法性能给新创企业带来一致性和可信性, 帮助获得声誉和认可, 进而促进新创企业成长。乐琦 (2012) [20]在研究并购后高管变更、合法性与并购绩效的关系时, 结果表明外部合法性和内部合法性积极作用于并购绩效。基于此, 本文提出以下命题:

P3合法性对新创企业绩效具有显著的正向影响;P3a外部合法性积极促进新创企业绩效;P3b内部合法性积极促进新创企业绩效。

(四) 合法性的中介效应

新创企业正是因为存在新进入缺陷和资源禀赋有限, 才使得其生存与成长得不到必要的保证。因此, 通过较高的网络导向, 取得外部合法性和内部合法性, 对新创企业绩效尤为重要。具体来说, 新创企业通过与内、外部的积极合作, 获得内、外部利益相关者的认知, 进而促进了新创企业的生存与成长;新创企业积极建构和维持社会关系网络, 取得网络的合法性认同, 进而实现资源整合促进新创企业获利和成长绩效;新创企业提倡灵活式管理, 得到员工的信任, 进而获取企业绩效。基于此, 本文提出以下命题:

P4合法性在网络导向与新创企业绩效间起中介作用;P4a外部合法性在合作性与新创企业绩效间起中介作用;P4b内部合法性在合作性与新创企业绩效间起中介作用;P4c外部合法性在关系关注度与新创企业绩效间起中介作用;P4d内部合法性在开放性管理与新创企业绩效间起中介作用。

三、模型构建与研究展望

网络模型与 篇10

近年来, 我国城市群发展迅速, 目前我国已经出现了长三角、珠三角、京津冀、山东半岛、武汉、关中、长株潭和中原等城市群。在城市群的发展中, 城际交通对城市群的社会、经济发展有着极大的影响。城际交通的建设能从整体上提高城际运输效率和服务水平, 能带动经济的发展, 促进城市群合理布局。建立城市群内各城市间的便捷联系, 缩短时空距离, 使经济区按交通设施合理分布、聚集。

城际交通中, 长途客运占有重要地位, 随着我国大部制的逐步实施, 城际公交在部分地区已经实施, 但由于城市群交通的具有整体性、层次 (等级) 性、公平性、快速性、可靠性、经济适应性与环境协调性[9]等, 以及城际公交的站点布局等不同于城市公交, 传统的城市公交网络规划方法具有一定的局限性。

2 城市群城际公交特性

(1) 城市群城际公交的交通走廊特性

城市群城际公交具有明显交通走廊特性, 特别是在城市群发展初期, 走廊特性尤为明显, 这点明显不同于城市内“放射状+环状”“网格状”等特征, 如果把交通网络比喻作城市群的“血管”, 那么城际公交走廊则是城市群的“主动脉”, 城市群公交走廊结构形态受城市群空间布局形态与土地利用的影响较大。且由于城市群城际公交网络线路长, 其一般是运营形式是多种方式的融合, 包括点对点的直达快运、沿途大站停靠、中间换乘站的对接方式等。

(2) 城市群公交网络设计的优先性与公平性特性

在城市群中, 各城市的等级与地位不同, 有些城市是城市群的核心城市或中心城市, 城际公交网络设计要充分考虑该城市的功能与地位, 网络设计要体现核心城市的优先性。 优先性主要表现于对中心城市或核心城市在通行时间, 同时也要综合考虑城市群的整体发展, 及各城市间的公平性。

(3) 城市群公交网络设计与城市公交网络一体化特性

城市群城际公交网络是各个城市公交网络联系的桥梁与纽带, 城市群公交网络设计中要既综合考虑各城市现有的公交网络, 又要考虑通过城际公交带动沿线的发展, 促成城市群交通、经济的一体化。

3 城际公交网络设计问题描述

由于城市群城际公交具有上述特性, 在城际公交网络设计中要充分考虑其特点, 结合传统的公交网络设计方法, 建立相关的设计理论。城市群城际公交网络设计要考虑以下几个方面的问题:

①单个城市内部城际公交停靠站点的选取, 该站点一般既是城市公交站, 也是城际公交站;

②沿线停靠的大站布局;

③城际公交线路的选择;

④城际公交发车频率;

设计中需要考虑城市间出行者出行分布, 以及公交车线路的设置的合理, 以满足城市群间的全部出行需求, 保证公平性。同时, 还要考虑公交车的客运的组织方式, 以保证城际公交客运的高效性, 同时不同的组织方式也能更好的满足出行需求的多样性。

4 基于效率与优先的城际公交网络设计双层模型

在城市群一体化城际公交网络设计中, 需充分考虑城市群一体化城际公交的特性及乘客对城际公交服务属性的要求, 即城际公交网络设计中应该突出一体化城际公交的整体性、层次性、高效性、公平性。

4.1 目标函数

考虑到城市群一体化城际公交的整体性与层次性, 需考虑在充分体现不同OD对的优先水平下的社会总效益最大化。城市群一体化城际公交网络的总社会效益主要从四个方面考虑, 即营运收入、政府补贴、运营成本及乘客时间成本。

(1) 营运收入

城际公交的 总营运收入只考虑票款收入, 直接与票价相关, 而票价又与公交营运组织方式相关。直达公交票价比大站快线票价高, 而大站快线票价又比沿途停靠线票价高。在公交网络设计中, 由于候选线路的首末站预先已确定, 一旦中间站点确定, 便可确定该线路为何种运输形式, 票价可根据定价标准确定。营运收入采用如下计算公式:

${\rm I}C{\rm M}={\displaystyle \sum _r{\displaystyle \sum _w{\displaystyle \sum _{i}X}}}{}_w^{r}h{}_w^{r}p{}_r^{i}d{}_w^r(1)$

其中:Xrw为OD对w与线路r上的关联矩阵元素, 即OD对w是否经过线路r; hrw为OD对w在线路r上的客运量; drw为OD对w在线路r上的运行距离; pir为线路r的票价标准 (元/人公里) 在i种公交运营组织方式下的票价。

(2) 政府补贴

由于城际公共交通运输方式具有公益性质, 政府对其营运会给予一定的补贴。

${\rm M}={\displaystyle \sum _r\eta }{}_{r}L{}_{r}f{}_{r}D{}_r(2)$

其中:M为政府对城际公交的补贴;ηr为第r条线路上的补贴系数; Lr为为r第条线路的长度; Dr为第r条线路的服务时间。

(3) 运营成本

城际公交运营成本包括车辆购置费、油耗、站务费、停车费、车辆折旧费、管理费等, 不同线路的运营成本不同。总运营成本可表示为:

$C{\rm T}={\displaystyle \sum _{r}D}{}_{r}f{}_{r}c(r)(3)$

其中:c (r) 为第r条线路单趟运输成本。

(4) 乘客时间成本

乘客的时间成本包括三种, 即乘客在车内时间、等待时间以及过载延误。其中过载延误是指, 当前车辆经过站点时已经满载, 当前站点的乘客需要等候乘下一辆车。

乘客总时间成本为:

$DLY=\xi {\displaystyle \sum _r{\displaystyle \sum _w{\displaystyle \sum _{a}v}}}{}_w^{a}X{}_w^r(t{}_a+w{}_a+q{}_a)(4)$

其中:ta为公交网络中路段a上的运行时间;vaw为OD对w在路段a上的流量; qa为过载延误成本;ξ为单位乘客时间成本。

等待时间成本采用W.H.K.Lam (1999) 的计算方法:

$w{}_a=\frac{\alpha }{{\displaystyle \sum _{a}f}{}^a}(5)$

其中:fa为边a上的公交频率, α为修正系数。

超载延误采用下式:

$q{}_a=\beta \left(\frac{v{}_a}{{\rm K}{}_a}\right){}^{\tau }(6)$

其中:Ka为边a上的容量, β、τ为参数。

(5) 目标函数

综合考虑以上各项指标, 根据城市群城际公交的服务属性要求, 以总社会效益最大化为优化目标, 即:

$\text{m}\text{a}\text{x}z={\rm I}C{\rm M}+{\rm M}-C{\rm T}-DLY(7)$

4.2 约束条件

考虑到城市群一体化城际公交的服务属性要求, 兼顾其效率与优先两个方面的约束条件, 城市群城际公交网络设计优化目标的约束条件可以分为以下3类。

(1) 效率相关的约束

①发车频率约束

线路的发车频率用每小时的发车次数来衡量, 发车频率过高意味着公交企业对线路投入的车辆更多, 会增加企业的运营成本。发车频率过低则会影响城际公交的服务。因此城际公交线路的发车频率必须在一个合理的水平, 使企业运营成本和服务的乘客人数达到一个平衡状态。该约束为:

$f{}_{\min }\le f{}_r\le f{}_{\max }(8)$

其中:fmin与fmax分别为最小与最大频率。

②线路载客率约束

线路载客率是统计期内城际公交车辆的实际载客量与额定载客量之比。 城际公交线路的载客率也直接与运营企业的效率相关。载客率过低则该线路的投入产出率较低, 影响企业的车票收入;而过高的载客率又会影响乘客的舒适度, 一般而言让乘客感觉舒适的载客率为75%. 城际公交多为中、长距离出行, 因此在城际公交网络规划中, 城际公交的载客率应该得到适度考虑。假设用η表示城际公交的载客率:

$\eta =\frac{Q{}_r}{Q{}_{\max }},\eta {}_{\min }\le \eta \le \eta {}_{\max }(9)$

式中: Qr表示线路r的实际载客量 (人) ;Qmax表示线路r的最大标准载客量 (人) 。

(2) 优先相关的约束

① 停靠次数约束

停靠次数约束是城市群城际公交公平性约束之一。城际公交沿线停靠次数过少, 对沿线乘客不公平, 使得这些乘客不能公平地享受城际公交的服务。如果停靠次数过多, 则会延长公交行车时间, 显然对公交车上的乘客尤其长途乘客不公平。因此城际公交停靠次数需受到约束, 其约束条件表示如下:

$m{}_r={\displaystyle \sum _{k}x}{}_k^r\le g{}_{\max }(10)$

其中:gmax为最大停靠次数。

②可达性约束

可达性也是一个公平性指标。城市群城际公交线路的设置, 必须保证所有城市和地区的出行满足可达性要求, 即任一个城市能到达指定城市。任一起迄点的乘客在线路上存在两种选择, 即直达与换乘, 如果仅考虑一次换乘, 则:

${\displaystyle \sum _{r}x}{}_u^{r}x{}_v^r+{\displaystyle \sum _r{\displaystyle \sum _q{\displaystyle \sum _{1}x}}}{}_u^{r}x{}_q^{r}x{}_q^{1}x{}_v^1\ge 1,\forall u,v(11)$

③直达率约束:

$\frac{{\displaystyle \sum _r{\displaystyle \sum _{w}X}}{}_w^{r}h{}_w^r}{{\displaystyle \sum _{w}h}{}_w}\ge D{}_{\min }(12)$

其中:Dmin为最小直达率。

④公交线路站点间距约束

城际公交在市内与市外的站距应所有区别。在市内的停靠站点间距不宜过小, 这样有助于减少城际公交对城市交通的影响, 市内站距应作特别规定。在城市外, 城际公交线路的站点间距也应受到约束。公交线路站点间距约束为:

$\begin{array}{l}l{}_{r\text{m}\text{i}\text{n}}\le l{}_r\le l{}_{r\text{m}\text{a}\text{x}}\\ l^{\prime }{}_{r\text{m}\text{i}\text{n}}\le l^{\prime }{}_r\le l^{\prime }{}_{r\text{m}\text{a}\text{x}}(13)\end{array}$

其中, lr, l′r分别表示城际公交在城市内与城市外的停靠间距。

(3) 其他相关约束

①运输组织方式约束

城际公交可以有多种运输组织方式, 首末站之间有直达快线、大站快线、沿停慢线三种运输方式中的至少一种, 该约束由下式表示:

$x{}_{u,v}+{\displaystyle \sum _{k\in {\rm K}{}_{u,v}}x}{}_{u,v}^k+{\displaystyle \sum _q(}x{}_{u,q}+{\displaystyle \sum _{s}x}{}_{u,s}^q)(x{}_{q,v}+{\displaystyle \sum _{r}x}{}_{r,v}^q)\ge 1(14)$

其中:Kuv表示u至v中的所有停靠点的集合。

②可行域约束

该双层模型的决策变量为整数, 还须增加整数约束, 即:

$x{}_k^r\in \{0,1\}(15)$

③投资约束

为确保目标函数的最优值不会因为投资增多或者票价无限上涨而失真, 同时考虑到城际公交建设的资金约束, 须对城际公交网络建设的投资预算进行约束, 即:

$CB<\zeta {}_{\max }(16)$

其中:CB表示城际公交网络的总投资预算, ζmax为城际公交网络建设的最大投资额。

4.3 双层规划模型

通过以上分析, 建立了基于效率与公平的城市群一体化城际公交网络设计双层模型, 上层为一个NDP问题, 下层为一个基于容量限制下的公交客流分配问题。模型表示如下:

[NDP]:

$\begin{array}{l}\text{m}\text{a}\text{x}z={\displaystyle \sum _r{\displaystyle \sum _{w}X}}{}_w^{r}h{}_w^{r}p{}_{r}d{}_w^r+{\displaystyle \sum _r\eta }{}_{r}L{}_{r}f{}_{r}D{}_r-{\displaystyle \sum _{r}D}{}_{r}f{}_{r}c(r)\\ -\xi {\displaystyle \sum _r{\displaystyle \sum _w{\displaystyle \sum _{a}v}}}{}_w^{a}X{}_w^r(t{}_a+w{}_a+q{}_a)(17)\end{array}$

s.t.

fmin≤fr≤fmax (18)

$\begin{array}{l}\eta =\frac{Q{}_r}{Q{}_{\max }}(19)\\ \eta {}_{\min }\le \eta \le \eta {}_{\max }(20)\\ m{}_r={\displaystyle \sum _{k}x}{}_k^r\le g{}_{\max }(21)\\ {\displaystyle \sum _{r}x}{}_u^{r}x{}_v^r+{\displaystyle \sum _r{\displaystyle \sum _q{\displaystyle \sum _{1}x}}}{}_u^{r}x{}_q^{r}x{}_q^{1}x{}_v^1\ge 1,\forall u,v(22)\\ \frac{{\displaystyle \sum _r{\displaystyle \sum _{w}X}}{}_w^{r}h{}_w^r}{{\displaystyle \sum _{w}h}{}_w}\ge D{}_{\min }(23)\\ l{}_{r\text{m}\text{i}\text{n}}\le l{}_r\le l{}_{r\text{m}\text{a}\text{x}}\\ l^{\prime }{}_{r\text{m}\text{i}\text{n}}\le l{}_r´\le l^{\prime }{}_{r\text{m}\text{a}\text{x}}(24)\\ x{}_{u,v}+{\displaystyle \sum _{k\in {\rm K}{}_{u,v}}x}{}_{u,v}^k+{\displaystyle \sum _q(}x{}_{u,q}+{\displaystyle \sum _{s}x}{}_{u,s}^q)(x{}_{q,v}+{\displaystyle \sum _{r}x}{}_{r,v}^q)\ge 1(25)\\ x{}_k^r\in \{0,1\}(26)\\ CB<\zeta {}_{\max }(27)\end{array}$

[TAP]:

$\min {\displaystyle \sum _{a\in A}c}{}_{a}v{}_a+{\displaystyle \sum _{i\in {\rm I}}w}{}_i(28)$

s.t.

$\begin{array}{l}{\displaystyle \sum _{a\in A{}_i^{+}}v}{}_a-{\displaystyle \sum _{a\in A{}_i^{-}}v}{}_a=g{}_i(29)\\ w{}_i=\frac{V{}_i}{{\displaystyle \sum _{a\in A{}_i^{+}}f}{}_{a}x{}_a}(30)\\ v{}_a\le f{}_{a}w{}_i,i\in {\rm I},a\in A{}_i^{+}(31)\\ v{}_a\ge 0,a\in A(32)\\ x{}_a=0\text{或}1‚a\in A(33)\end{array}$

5 算法设计

双层规划模型是NP完全问题, 一般采用启发式算法求解。在公交网络设计中, 对于小型问题, 下降算法效率高, 遗传算法所需时间最长。而对于大型网络计算, 尽管遗传算法比其它算法要花更长时间, 但其计算结果是最好的。因此, 本论文采用遗传算法求解以上双层规划模型。

5.1 变量编码

本文中遗传算法的编码采用混合编码。 其混合编码由两部分构成, 第一部分为实数, 第二部分为二进制编码。混合编码的第一部分表示城际公交发车频率, 第二部分表示各条候选线路的中间停靠站点, 其长度与候选中间站点数相同。一个实数编码代表一条候选线路, 总的编码长度与总候选线路长度相同。该编码可有效解决前面三个问题。如果第一部分为0, 则表示该条候选线路不被选择。

14|10010110101 9|10110110100

图1 遗传算法编码

5.2 计算步骤

Step1: 随机产生数量为M的初始解, 即初始种群;

Step2: 初始进化代数G=0, 最大进化代数为Gmax;输入交叉操作与变异操作发生概率参数, 以及网络数据;

Step3: 对种群中个体进行解码操作, 生成公交运营方案, 转到下层求解基于频率容量限制下的公交客流分配;

Step4: 根据下层求解的客流分配结果, 转到上层求解上层NDP问题, 得到目标值;

Step5: 计算种群中个体适应度函数值, 得到各个个体的适应度值, 进行选择操作;

Step6: 判断交叉或者变异的发生条件是否满足, 如果满足进行交叉或者变异操作, 生成新种群, 返回step3;

Step7: 输出结果。

6 实例

算例考虑由3个城市组成的城市进行算法的仿真计算, 城市群中的每个城市都有3个公交车首末站, 1、2、3为第一个城市的公交车首末站点, 4、5、6为第二个城市的公交车首末站点, 7、8、9为第三个城市的公交车首末站点。各个节点之间的距离如图所示, 在本网络图为无向图。除了各个城市公交车首末站以为, 网络中的其他节点为公交车沿线停靠点。假设一个出行需求OD, 以及网络数据, 通过Matlab编程软件编程求解得到三种组织形式的城际公交线路方案。

城际公交的首末站点确定以后, 根据城际公交中间备选停靠站点的个数以及城际公交的运行组织方式进行变量编码。在Matlab遗传工具箱的基础上, 编写城际公交客流分配程序, 结合基于效率与优先的城市群一体化城际公交网络的特点, 结合模型, 得到了测试网络的仿真结果。如图所示, 仿真中遗传算法进化到280代时得到了最优的目标函数值。

在测试网络中进行遗传算法仿真得到三种组织形式的城际公交线路方案, 分别为直达快线、大站快线、沿停慢线。测试网络路线设计方案如表1所示。

7 结束语

本文结合当前城市群发展以及大部制实施下城市群公交实施的可行性情形, 提出城市群城际公交网络设计模型及其求解算法, 网络设计中充分考虑城市群的区域特性与交通特性, 构建双层规划模型, 并提出该模型的混合遗传算法。由于城市群交通影响因素众多, 区域特点与产业结构的差异明显, 构建的模型还需要充分考虑其他因素, 计算的复杂性的计算结果产生一定影响, 在算法上也还有待进一步改进。

摘要：随着我国城市群的发展以及大部制逐步实施, 城市群城际公交的规划与实施对城市群一体化建设具有重要意义。由于城市群城际交通的特性, 传统的城市公交网络设计理论与方法在城市群城际公交网络设计中具有一定局限性。鉴于此, 针对城市群城际公交网络设计及其模型求解算法进行了研究, 以总社会效益最大化为优化目标, 建立了基于效率与优先的城市群一体化城际公交网络设计的双层规划模型, 并构建了基于混合遗传算法与Matlab工具箱的求解方法, 论文的研究对我国城市群城际公交网络的规划具有一定的现实指导意义。

关键词：城市群,城际,公交网络设计,效率,优先,混合遗传算法

参考文献

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[3]陈凤.城市群城际公交网络设计研究[D].长沙:长沙理工大学, 2009.

[4]Waller S T.Evaluation with traffic assignmentunder demand uncertainty[J].TransportationResearch Record, 2001, (1771) :69~74.

城市双层配送网络布局模型 篇11

关键词: 双层配送结构; 物流园区; 配送中心; 启发式算法

中图分类号:F252.3; F252.5; F713文献标志码:A

Location model for city double-hierarchy distribution network

WANG Shuqin, LIU Wei

(School of Transport & Communications, Shanghai Maritime Univ., Shanghai 200135, China)

Abstract:In order to provide guidance for planning and construction ofthe city logistics facilities, in view of the fact that city logistics system is a multilayer structure and there is the goods flow and location influence between upper and lower layer nodes, a location model for city double-hierarchy distribution nodes is proposed. In this model, the sites of Logistics Parks (LP) and Distribution Centers (DC) are located jointly considering expressed transferring distribution relations from upper nodes to lower nodes and scale cost of the large nodes. A piecewise linearization heuristic algorithm under computing the marginal cost is applied to solve the nonlinear model. An application checking calculation about a city for this model shows that the model has a good serviceability.

Key words:double-hierarchy distribution; logistics park; distribution center; heuristic algorithm

0 引 言

进入21世纪,随着物流业的快速兴起,各地相继规划了大量的物流园区和物流中心,而物流设施网络的建设是个投资大、周期长、涉及面广且具有很强刚性的问题.因此,迫切需要研究物流节点选址布局的相关理论和模型,指导物流设施的规划建设.

物流节点选址布局的研究是在原来工厂及场站选址布局模型的基础上发展起来的.20世纪90年代末期,出现了针对大量专业配送中的单节点供应多产品的选址模型、多配送节点的选址模型等.许多模型研究考虑选址点容量限制下的选址策略.[1-2]在模型求解方法方面,LEE于1993年提出基于分支定界法的启发式算法和拉格朗日松弛方法解决大规模配送中心选址问题.近几年启发式算法的研究发展很快,已成为求解选址模型的主流算法.[3-4]对于区域型公共物流节点选址问题,TANIGUCHI等[5]利用双层规划理论建立公共物流中心选址的双层规划模型,即从上层公共设施布局和下层企业物流路线选择2种角度对物流线路布局与规划进行分析;我国学者孙会君等[6]和庞明宝等[7]对双层规划理论进一步研究,建立区域物流节点的选址模型;王淑琴等[8]提出以城市产业布局和交通区位相结合的选址方法,并建立城市物流节点的评价指标体系;阎利军等[9]以城市交通枢纽、中间节点和零售设施为网络模型,利用遗传算法优化城市物流网络中间节点的空间分布和规模.

总体来看,目前多数选址模型主要针对三层结构,即产品从工厂经配送中心送达客户.大型城市的公共配送系统为兼顾服务质量和规模效益,一般采用多层次配送结构,即逐层配送.先由大型物流枢纽以经济批量配送到次一级的物流节点,再由次一级的节点按需求配送到客户或再下一级节点.由于物流网络内部存在物流量的流转,网络不同层次节点间的选址互相制约,从而形成1种动态关系.而以往用于工厂或企业物流系统的选址模型,难以反映城市公共物流网络内部的动态层次布局关系.

针对上述问题,探讨2级配送网络,即物流园区或大型物流中心—下一级配送中心选址布局模型,可简称为LP(Logistics Park)—DC(Distribution Center)联合布局模型.

1 双层配送网络结构及模型假设

双层配送网络结构见图1.

[HT1.][HT]图1 双层配送网络结构示意

物流园区(LP层)为长途运输和市区配送的转换点,配送中心为2次配送节点(DC层).需要强调的是,LP—DC模型允许LP层为需求点直接配送,即考虑LP层与DC层之间的竞争.当达到一定的配送批量后,若LP层节点直送费用大于通过DC层节点中转费用,则DC层节点落选.

模型假设如下:

(1)城市物流需求量全部由物流节点中转,即源点与需求点不存在直供量;

(2)运输费用是运输量的线性函数;

(3)物流需求点的发生点和需求量已知;

[HJ*4/9]

(4)各备选址点的最大容量有限且已知;

(5)物流节点的最大建设总数有限.

2 LP—DC联合布局模型

LP—DC联合布局模型以Baumol—Wolfe模型为基础,考虑LP的规模仓储费用和DC的换装费用,同时加入节点间及节点到需求点间的2层配送费用.

LP—DC联合布局模型中物流费用构成如下:LP的输入长途运输费用,网络内部及节点与需求点间的配送费用,LP的仓储费用以及DC的中转换装费用.总费用可表述为

min F=[DD(]p[]k=1[DD)][DD(]m[]j=1[DD)]cjkxjk+[DD(]p[]k=1[DD)][DD(]n[]i=1[DD)]cikzik+

[DD(]n[]i=1[DD)][DD(]m[]j=1[DD)]cijyij+[DD(]n[]i=1[DD)]ciWi+[DD(]n[]i=1[DD)]viWθi+

[DD(]m[]j=1[DD)]pjQj+[DD(]n[]i[DD)]δiGi[JY](1)式中:Wi和Qj分别为物流园区i和配送中心j的通过量.Wi=[DD(]m[]j=1[DD)]yij+[DD(]p[]k=1[DD)]zik(2)

Qj=[DD(]p[]k=1[DD)]xjk=[DD(]n[]i=1[DD)]yij(3)将式(2)和(3)代入式(1),得[JP2]min F=[DD(]p[]k=1[DD)][DD(]m[]j=1[DD)](cjk+pj)xjk+[DD(]p[]k=1[DD)][DD(]n[]i=1[DD)](cik+ci)zik+[JP]

[DD(]n[]i=1[DD)][DD(]m[]j=1[DD)](cij+ci)yij+[DD(]n[]i=1[DD)]viWθi+[DD(]n[]i=1[DD)]δiGi[JY](4)

s.t.

(5)式中:i,j和k分别为物流园区节点、物流中心和需求点;cjk,cij和cik分别为各点间运输费用率;yij,zik和xjk分别为各点间的配送量;ci为到外部LP节点i的长途运输费用率;vi为i的可变存储费用率;pj为DC节点j的中转费用率;Gi为i的固定仓储费用;θ为规模因数;Di和dj分别为i和j的最大容量;ak为需求点k的需求量;R为节点的最大建设数目.

对于长途运输费用率ci,取LP节点主要连接方式的加权平均运输费用率,如港口型物流园区,以主货种单位水运费用和长途公路运输费用加权平均作为ci取值(因为对于长途运输,采用不同运输方式的运费差别比较明显,这样取值,可体现对有水路和铁路连接方式备选点的侧重,且比较符合实际).

模型中认为配送中心为流通型节点,采用随进随出方式配送,因此不考虑DC的仓储成本,仅考虑换装成本.LP仓储费用由可变费用和固定费用构成,前者与仓储规模有关,是个非线性函数;后者与规模无关,是个常数.

3 LP—DC布局模型的求解

LP—DC布局模型是1个存在0~1整数变量的非线性规划,求解复杂,可对模型作一些转换,利用启发式算法求解.

3.1 构建备选方案集

首先,消除模型中的0~1变量.对于离散模型,可考虑用穷举法建立备选方案集,即分别选取一定数量的LP备选点和DC备选点组成备选方案.确定某个备选方案里的入选节点数,就可消除δ变量.如共建设5个节点,其中2个LP,3个DC,可形成C2nC3m个方案.利用穷举法可获得所有可能的组合.在实际操作中,可根据中国大型城市的规模和物流量,将LP建设数量限制在4个以内.

对所有方案进行容量过滤,即排除不能满足总需求的备选方案.判断方案是否满足式(6),如果不满足,则淘汰该方案.Di+dj≥p[]k=1[DD)]ak[JY](6)

获得可行方案集后,应用布局模型,对各备选方案进行配送量分配优化.假设其中1个方案需建设N个LP,则布局模型如下:[JP2]min F=[DD(]p[]k=1[DD)][DD(]R-N[]j=1[DD)](cjk+pj)xjk+[DD(]p[]k=1[DD)][DD(]N[]i=1[DD)](cik+ci)zik+[JP]

[DD(]N[]i=1[DD)][DD(]R-N[]j=1[DD)](cij+ci)yij+[DD(]N[]i=1[DD)]viWθi+[DD(]N[]i=1[DD)]Gi

[JY](7)3.2 启发式算法求解

启发式算法是对复杂模型的常用算法,启发式算法不能保证一定得到最优解,解的满意程度与备选点的合理性有密切关系.在本文求解过程中,由于对备选点作所有可行组合,可得系统的最优解.

模型中存在非线形变量,用边际成本表示储存费率可转换为线性函数.即用上一次迭代结果计算的边际成本表示下一次的存储费用率,该方法也称为分段线性化.边际成本表示在一定网点规模下的单位货物储存费用.

取规模因数θ=0.5,备选点LPi的边际成本[HJ*4/9]Bi=[SX(]vi[KF(]Wi[KF)][]2Wi[SX)][JY](8)用边际成本代替可变存储费用,则式(7)可表示为[JP2]min F=[DD(]p[]k=1[DD)][DD(]M[]j=1[DD)](cjk+pj)xjk+[DD(]p[]k=1[DD)][DD(]N[]i=1[DD)](cik+ci+[JP]

Bi)zik+[DD(]N[]i=1[DD)][DD(]M[]j=1[DD)](cij+ci+Bi)yij+[DD(]N[]i=1[DD)]Gi[JY](9)求解过程如下:

(1)求初始解.设LP仓储规模为0,即Wi=0,B0i=0,求解带常数项的线性规划式(9),得初始解F0,y0ij,x0jk和z0ik;

(2)计算LP网点的通过量及边际成本.通过式(2)和(8)分别计算物流园区i的通过量W1i和边际成本B1i;

(3)求改进解.以B1i代替B0i,返回(1),求出1组新解;

(4)比较2次迭代结果,确定最优解.将新解与旧解进行比较,如不再变化,则认为已找到最优解,输出min F,否则,转到(2);

(5)获得最终方案.对每个备选方案进行启发式求解,比较各方案得到的min F,从而确定最终方案.

4 算 例

图2为某市物流网络拟选址示意.[HJ]

注:选址点2既可以作为LP也可以作为DC.

图2 某市物流网络拟选址示意计划最多建设4个节点,数据见表1,2和3.

[HT1.][HT]表1

各需求点需求量各需求点ABCDE需求量/万t2501209018060

[LL]表2

物流节点容量、固定运营费和单位处理费物流节点12345最大容量/万t45025010080300固定运营费用/万元303030单位处理费用/万元22.5/1112.5[SD6*2]表3

各地间运输单位运输费用[HT6K]万元物流节点物流节点12345ABCDE[ZB)]111.51.8235.54.2∞22.2/-2.2/-2.2∞2.842.433.306.23∞46.534.50∞51.821.2∞∞3.52.32.4

对所有组合进行容量过滤,并结合实际,计划建设LP节点为2个,拟选方案如下:(1)3节点方案集:{1,2,3｝;{1,2,4｝;{1,5,4｝;{1,5,3｝;{1,5,2｝.(2)4节点方案集:{1,2,3,4｝;{1,5,2,3｝;{1,5,2,4｝;{1,5,3,4｝.应用本文模型,得最终方案为{1,5,2,4｝,流量分配见图3.

图3 某市物流选址及配送方案[HJ*4/7]5 结 论

本文中提出的城市双层配送网络布局模型,适用于大型城市公共物流的系统,模型考虑LP层和DC层的配送关系,对这2层节点进行联合布局,相对以往的单层次模型是种创新.模型的成本构成综合考虑配送费用、长途运输费用及物流园区的仓储费用、配送中心的换装费用,较为全面.求解过程中,对有限可行方案集进行容量过滤,并通过求算边际成本将模型转化为线形规划.通过实例验证,表明该模型有良好的适用性.[HJ]

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网络模型与 篇12

关键词：计算机中断,模型

计算机网络终端数量多、位置分散、使用者成份复杂且水平参差不齐, 使得终端安全防护形势更为复杂、严峻。

一、终端安全防护存在的主要问题

目前, 计算机网络终端安全防护存在的主要问题有:

(1) 终端存在安全隐患

一方面, 受国家电子信息产业发展的制约, 计算机网络终端的微处理器、操作系统和基础软件都使用国外产品, 由于不掌握核心技术, 这些终端本身不可避免地存在着安全漏洞, 同时也无法排除存在陷阱、后门等隐患的可能性。由于没有及时升级操作系统或应用软件, 使些终端长期存在着安全漏洞, 从而给蠕虫病毒、木马程序和黑客软件带来了可乘之机。

(2) 终端入网无安全审查

一些网络对终端接入不进行安全审查, 即不检查用户是否为合法用户, 不检查终端是否为合法的授权终端、是否带有病毒等恶意代码、是否存在着安全漏洞。一些合法的授权终端被用户随意更换整机或部分硬件 (如硬盘、网卡等) , 或使用盗用的IP地址和网卡地址后就成为“非授权终端”。个别不怀好意的用户利用这些“非授权终端”入网后 (“违规接入”) , 就可越权访问网络或发起网络攻击。

(3) 终端操作无安全管控

一些网络终端对用户上网操作行为无安全监控和日志审计。这样就使用户在终端上能随意安装、运行可能带有病毒等恶意代码的非授权软件;或者故意在终端上运行恶意软件, 传播恶意代码、实施破坏或窃密;或者在网上发布或传播不法言论;或者使用BT等P2P软件恶意占用带宽。由于无日志审计, 对用户的这些非法行为, 事后都无法追究。

二、终端安全防护模型

借鉴人们己提出的PPDR网络安全模型的思想, 针对终端安全防护存在的问题, 我们提出如图1所示的终端安全防护模型, 该模型将用户通过终端上网的安全防护过程分为安全认证、安全检查、安全修复、安全监控和安全处置等五个环节。根据该模型, 终端入网时需进行身份认证和安全检查, 通过后才能正常入网, 否则要对终端进行安全修复;在终端的上网过程中还要进行行为监控, 发现终端安全事件要及时进行处置。这五个环节在安全策略的指导下, 形成一个完整的、循环往复的动态闭环自适应过程, 对终端上网过程进行全程安全管控。

三、终端安全防护方法

根据终端安全防护模型, 我们认为, 可通过正确的终端安全设置和相应的终端安全防护工具或系统来保障终端安全。

(1) 安全设置

设置强壮口令。所有终端必须设置强壮安全的开机、屏幕保护和系统登录三级口令。

设置本地安全策略。关闭默认“文件和打印共享”, 关闭移动存储设备 (U盘、硬盘和光盘) 的自动运行功能, 禁用不必要的外设端口 (如无线网口) 。

(2) 安全工具

终端需安装防病毒、防火墙软件和补丁程序, 开启实时监控功能, 并及时更新 (每周至少升级两次) 。

可通过在防病毒服务器中安装网络防病毒服务器软件, 在所有终端中安装网络防病毒客户端软件的方法来实现终端防病毒的统一管理, 阻止病毒在网络内的大肆传播。终端需配置单机防火墙软件, 用于控制从网络对终端系统的访问, 监控网络访问, 记录、统计网络访问数据, 抵御对终端的探测和攻击。

要经常为终端操作系统和应用软件打安全补丁。联接互联网的终端要开启自动更新功能, 不联接互联网的终端也要通过人工手段打安全补丁。一些终端漏洞扫描与修复工具能主动扫描终端安全漏洞, 并通过互联网下载补丁。还可根据需要安装终端数据加密工具、数据粉碎工具等。

(3) 准入控制

准入控制只让安全的终端和用户入网, 而将不安全的终端隔离进行修复, 与传统的终端安全防护技术如防病毒、防火墙技术相结合, 能将被动防御变为主动防御, 阻止网常用的网络准入控制技术主要有EAPOL技术、EAPOU技术等, EAPOL技术在网络接入层进行准入控制, 而EAPOU技术则是在网络汇聚层或核心层进行准入控制。

准入控制能实现前述安全模型中的安全认证、安全检查和安全修复功能: (l) 安全认证。 (2) 安全检查。 (3) 安全修复。 (4) 安全监控

安全监控对终端软硬件资产, 用户操作行为、终端设备接口、网络行为、进程和软件使用行为等进行多角度、全方位的集中管控, 实现对异常、可疑和违规行为的发现、报警、记录、阻断和审计, 并与入侵检测系统 (IDS) 联动, 以达到防止恶意攻击和保护敏感信息的目的。

四、结语

我们认为, 应将终端安全防护作为整个网络安全防护的重点。只有对终端上网的全过程进行全程管控, 并做好终端安全设置、防病毒、防黑客、打补丁、准入控制和安全监控工作, 才能从源头上、根本上保障网络信息安全。

参考文献

[1]孙阳波:《准入控制保障内网合规》, 《信息安个与通信保密》, 2008年。