基于K均值聚类的拓扑生成算法  

Topology Generation Algorithm based on K-means

作　　者：蔡慧[1] 韩国栋[1] 刘洪波[1] 

机构地区：[1]解放军信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心(NDSC)

出　　处：《通信技术》2008年第9期110-112,共3页Communications Technology

基　　金：国家"863"基金课题<大规模接入汇聚路由器(ACR)系统性能和关键技术研究>(2004AA103130)

摘　　要：针对目前网络仿真常用的Waxman随机网络拓扑模型存在的网络节点疏密不当、度数难以控制等问题,提出了一种基于K均值聚类的随机图拓扑生成算法KRT和一种基于K均值聚类的层次结构拓扑生成算法KHT。仿真实验表明使用基于K均值聚类的随机网络和层次结构拓扑生成器得到的网络拓扑图避免了两个节点间距离过近的情况发生,节点分布均匀且疏密得当,边的分布也比较均衡。The nodes in Waxman random topology model is hard to control. A random topology generation algorithm based on K-means （KRT） and a hierarchic topology generation algorithm based on K-means （KHT） are presented. The simulation results shows that the network topology graph generated from KRT and KHT can avoid the occurrence of excessively near distance between two nodes, and make proper the nodes distribution uniformity and density, including the edges distribution.

关 键 词：K均值聚类 Waxman随机网络 拓扑生成算法 层次结构 生成器 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]