【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于网络可靠性领域，具体涉及一种考虑认知不确定性的网络业务确信可靠度算法。
技术介绍
1、随着科技的发展，人们的生产生活越来越依赖网络。作为一种复杂系统，网络在运行过程中不可避免地会受到外界扰动和内部故障的影响，因此对网络可靠性进行研究很重要。最早的网络可靠性概念于1955提出，讨论了节点链路故障对网络连通可靠性的影响。随后，学者们陆续提出了很多网络连通可靠性算法，以提高算法效率。然而，连通只是网络运行的前提，实际运行过程中网络还需要满足业务使用要求。因此，业务可靠性成为当前的一个研究热点。网络业务可靠性是指在规定条件下和规定时间内，网络对业务的服务质量满足用户需求的能力。
2、目前的网络业务可靠性算法考虑随机不确定性，基于概率论对网络可靠性进行评估。然而，现实世界中，有的网络(如卫星网络，无线传感器网络等)由于结构复杂难于开展试验或仿真，又或受时间、资金约束，难于获取到足够的基础数据，这样一来，如果继续使用基于大样本前提的概率论，则会造成网络业务可靠度评估不准确的问题。
3、为了能够处理和量化小样本带来的认知不确定性，研究者提出了不确定理论。本专利技术针对节点和链路状态和权重均存在认知不确定性的网络，建立相应的网络演化模型，并基于不确定理论给出考虑认知不确定性的网络业务确信可靠度算法。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术提供了一种考虑认知不确定性的网络业务确信可靠度算法，将网络中节点和链路的状态(正常或故障)作为布尔不确定变量，节点和链路
2、本专利技术提供了一种考虑认知不确定性的网络业务确信可靠度算法，具体步骤如下：
3、s1：基于网络信息建立网络模型；
4、s2：建立网络模型的业务确信可靠性模型；
5、s3：建立网络模型中源节点与汇节点之间性能满足可行域的不确定测度模型；
6、s4：使用步骤s3的不确定测度模型获取待测网络模型的业务确信可靠度。
7、可选地，步骤s1中基于网络信息建立网络模型的具体步骤为：
8、s1-1：基于网络信息获取节点集合和链路集合；
9、s1-2：获取节点和链路的故障数据，并采用不确定统计方法，基于故障数据，获得节点和链路故障的不确定分布；根据不确定分布获得节点和链路对应的存在性集合；
10、s1-3：获取节点和链路的权重集合；
11、s1-4：由节点集合、链路集合、存在性集合和权重集合组成网络模型。
12、可选地，s2中建立网络模型的业务确信可靠性模型的具体步骤为：
13、预设性能参数阈值；
14、根据网络模型中的存在性集合和权重集合获得源节点与汇节点间业务的性能；
15、根据业务的性能属于望大、望小和望目性能参数，建立网络的业务确信可靠性模型。
16、可选地，源节点vs与汇节点vt间业务的性能的表达式为：
17、pst＝fst(w1,w2，…,wn+m；c1,c2，…,cn+m)
18、式中，fst为源节点vs与汇节点vt间的性能函数；ci为第i个存在性，wi为第i个权重，i＝1,2,…,n+m，n表示节点的总数，m表示链路的总数，s,t＝1,2,…,n，s≠t。
19、可选地，根据业务的性能属于望大、望小和望目性能参数，建立网络的业务确信可靠性模型，表达式为：
20、
21、其中，rst表示网络模型中源节点vs与汇节点vt之间的业务确信可靠度；pst表示根据网络模型中的存在性集合和权重集合获得源节点vs与汇节点vt间业务的性能；pth表示性能参数阈值；pth,u表示阈值上限；pth,l表示阈值下限。
22、可选地，使用不确定测度模型映射业务确信可靠性模型，表达式为：
23、
24、式中，表示源节点vs与汇节点vt的性能pst满足可行域ξ的不确定测度。
25、可选地，步骤s3中建立网络模型中源节点vs与汇节点vt之间性能满足可行域的不确定测度模型的具体步骤为：
26、s3-1：获取网络模型中让源节点vs与汇节点vt连通的子网络；
27、s3-2：将子网络退化为只含权重不确定性的子网络；
28、s3-3：根据是否存在业务性能阈值的子网络，建立多种情况下的源节点vs与汇节点vt之间性能满足可行域的不确定测度模型。
29、可选地，多种情况为三种情况下的源节点vs与汇节点vt之间性能满足可行域的不确定测度模型分别为：
30、情况一，存在能满足业务性能阈值要求的子网络，且该子网络的不确定测度大于0.5时，不确定测度模型的表达式为：
31、
32、其中，αk,con为使子网络sk存在的不确定测度，αk，app为使只含权重不确定性的子网络s′k满足业务性能阈值要求的不确定测度；
33、情况二，存在不能满足业务性能阈值要求的子网络，且该子网络的不确定测度大于0.5时，不确定测度模型的表达式为：
34、
35、其中，α′k，app为使只含权重不确定性的子网络s′k不满足业务性能阈值要求的不确定测度；
36、情况三，其他时，不确定测度模型的表达式为：
37、
38、与现有技术相比，本专利技术至少具有如下有益效果：通过将网络中节点和链路的状态(正常或故障)描述为布尔不确定变量，节点和链路的权重描述为连续不确定变量，基于不确定算法能够更准确地定量计算含认知不确定性的网络业务可靠度。
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1.一种考虑认知不确定性的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，步骤S1中基于网络信息建立网络模型的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，S2中建立网络模型的业务确信可靠性模型的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，源节点υs与汇节点υt间业务的性能的表达式为：
5.根据权利要求4所述的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，根据业务的性能属于望大、望小和望目性能参数，建立网络的业务确信可靠性模型，表达式为：
6.根据权利要求5所述的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，使用不确定测度模型映射业务确信可靠性模型，表达式为：
7.根据权利要求6所述的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，步骤S3中建立网络模型中源节点υs与汇节点υt之间性能满足可行域的不确定测度模型的具体步骤为：
8.根据权利要求7所述的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，多种情况为三种情况下的源
...【技术特征摘要】
1.一种考虑认知不确定性的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，步骤s1中基于网络信息建立网络模型的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，s2中建立网络模型的业务确信可靠性模型的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，源节点υs与汇节点υt间业务的性能的表达式为：
5.根据权利要求4所述的网络业务确信可靠度算法，其特征在于，根据业务的...
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