基于K均值聚类的随机网络拓扑模型  

Random network topology model based on K-means

作　　者：蔡慧[1] 刘洪波[1] 韩国栋[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,河南郑州450002

出　　处：《计算机工程与设计》2009年第5期1089-1091,共3页Computer Engineering and Design

基　　金：国家863高技术研究发展计划基金项目(2004AA103130)。

摘　　要：路由算法仿真通常采用Waxman随机网络拓扑模型,但其生成的网络拓扑图存在网络节点疏密不当、度数难以控制、难以生成连通图等问题。针对以上不足加以完善,提出了一种基于K均值聚类的随机网络拓扑模型KRTG。其仿真实验的结果表明,使用该模型避免了出现两个节点间距离过近的情况,节点分布均匀且疏密得当,边的分布也比较均衡,能生成节点度数适当的连通图,为QoS组播路由算法的仿真工作打下了基础。The nodes in Waxman random topology distributed hard to control. A random topology generate algorithm based on K-means （KRTG） is presented. The simulation results showed that the network topology graph generated from KRTG avoid the neamess instance of the space between two nodes, and make the nodes distributed uniformity and density well, and the edges distributed uniformity.

关 键 词：K均值聚类 Waxman随机网络 拓扑模型 生成算法 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]