群特征无线移动网络组织理论与技术 王芙蓉,涂来 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

王芙蓉，涂来 著

图书标签:

• 无线移动网络
• 群特征
• 网络组织
• 移动通信
• 无线通信
• 网络技术
• 通信工程
• 信息技术
• 5G
• 网络安全

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030308108

商品编码：29329261717

包装：平装

出版时间：2011-05-01

基本信息

书名：群特征无线移动网络组织理论与技术

定价：65.00元

作者：王芙蓉,涂来

出版社：科学出版社

出版日期：2011-05-01

ISBN：9787030308108

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.522kg

编辑推荐

---

王芙蓉等编著的《群特征无线移动网络组织理论与技术》从无线移动网络内在的理论科学问题开始进行探讨。在相关研究基础上，本书依托作者所主持的自然科学基金、新世纪人才支持计划等研究项目，探讨了具有群特征的无线移动网络的组织结构理论与关键技术。本书融人了作者在研究中提出的“群特征网络”这一创新学术思想，将“群特征”这种社会特性融人无线移动网络的设计与分析。全书围绕“群特征”，给出了一个合理且具有代表性的群特征无线移动网络模型，探讨群特征无线移动网络的相关关键技术。本书涉及无线移动网络的相关理论、方法以及**研究成果。

内容提要

---

王芙蓉等编著的《群特征无线移动网络组织理论与技术》涉及无线移动网络相关理论、方法以及*研究成果。全书共15章，章介绍了无线移动网络的演进历史、研究背景，以及群特征无线移动网络的提出。部分利用图论、复杂网络理论、容量及能效分析和网络效用*化等理论工具从不同角度展现了合群网络的特征，分析了网络性能，并提出了相应理论问题的求解算法。第二部分提出了具有群特征的合群无线移动网络模型，讨论了群特征无线移动网络的运动模型、网络模型设计框架、管理算法规程和跨层资源分配算法。第三部分主要从物理层通信技术和移动性管理技术两方面讨论了具有群特征的无线移动网络中的关键技术。
《群特征无线移动网络组织理论与技术》可供通信或计算机网络专业的硕士或博士研究生以及研究人员阅读。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《网络空间中的蜂群智能：协同导航、资源优化与安全保障》 （作者：张伟，李华，赵强） 概述 在信息爆炸的时代，网络空间已成为人类社会活动不可或缺的重要组成部分。随着网络技术的飞速发展，各种设备以前所未有的速度互联互通，形成了一个复杂且动态的网络生态系统。在这样的背景下，如何有效地组织、管理和优化这个庞大的网络实体，使其能够高效、安全地运行，并为用户提供可靠的服务，成为一个亟待解决的挑战。 《网络空间中的蜂群智能：协同导航、资源优化与安全保障》一书，深入探讨了借鉴自然界中蜂群行为原理，构建和管理大规模、分布式网络系统的可行性与前沿技术。本书的理论基石在于“蜂群智能”（Swarm Intelligence, SI），这是一种受自然界中昆虫（如蚂蚁、蜜蜂）群体行为启发的计算智能范式。蜂群智能的核心思想是，虽然单个个体能力有限，但通过简单的局部交互规则，群体能够涌现出高度复杂的全局智能行为，例如集体觅食、路径规划、资源分配等。本书将这一原理巧妙地应用于网络空间的组织与管理，提出了一系列创新的理论模型与技术方案。 本书内容涵盖了蜂群智能在网络空间中的应用，重点关注三个关键领域：协同导航、资源优化以及安全保障。通过详细的阐述和严谨的数学推导，本书为读者提供了理解和掌握蜂群智能在网络组织中的应用提供了坚实的理论基础和实用的技术指导。 第一部分：协同导航——网络空间的智能涌现与路径规划 在庞大而动态的网络空间中，信息和数据流如同蜂群在复杂的环境中寻找蜜源。高效的路径规划不仅关乎通信的及时性，更直接影响着网络的性能和用户的体验。本书的第一部分，聚焦于如何利用蜂群智能的原理，实现网络节点之间的智能协同导航，以及优化数据传输路径。 1. 蜂群行为原理在网络导航中的映射：本章节首先回顾了自然界中蜂群觅食、信息传递（如舞蹈）等行为的经典案例，并详细分析了其背后的涌现机制。随后，深入探讨了这些机制如何映射到网络空间中的节点通信、数据包传输等场景。例如，蜜蜂在寻找蜜源时，会通过“摇摆舞”来指示蜜源的方向和质量，这可以类比为网络节点在发现最优路径时，通过某种信令机制向其他节点广播路径信息。 2. 仿生导航算法的设计与分析：基于蜂群行为的启示，本书提出了一系列仿生导航算法。其中包括： 基于蚂蚁系统（Ant Colony Optimization, ACO）的路径选择算法：借鉴蚂蚁在寻找食物过程中，通过释放信息素来标记路径，并在多次尝试后形成最优路径的机制。在网络中，信息素可以被模拟为某种“路径质量度”或“信誉度”，数据包在传输过程中会携带和更新这些信息，从而引导后续数据包选择更优的路径。本书详细阐述了信息素的更新规则、蒸发机制以及如何避免局部最优解的策略。 基于蜜蜂觅食行为的动态路径发现算法：模拟蜜蜂在已知蜜源耗尽后，会积极探索新蜜源的行为。在网络中，当现有路径出现拥塞或故障时，网络节点可以主动探索新的、未被充分利用的路径，以实现网络的自适应和弹性。本书分析了蜜蜂的“侦察蜂”和“工作蜂”角色在网络中的对应，以及它们如何通过信息交换来发现和维护新的最优路径。 基于群体智能的拥塞避免与流量疏导：当网络出现拥塞时，蜂群会自然地分散开，寻找更通畅的路径。本书提出了利用蜂群智能来检测和预测网络拥塞，并实现流量的动态疏导。通过仿照蜜蜂群体对于特定区域（如花蜜稀少或危险区域）的避让行为，网络节点可以自发地将流量从拥塞区域转移到空闲区域，从而提高网络的整体吞吐量和响应速度。 3. 协同导航的性能评估与仿真：本书通过大量的仿真实验，验证了所提出算法在提升网络吞吐量、降低延迟、增强路径鲁棒性等方面的性能。仿真环境考虑了网络的规模、动态性、节点故障以及通信噪声等多种复杂因素，旨在模拟真实网络环境的挑战。同时，本书也讨论了这些算法在不同网络拓扑结构（如星型、环型、网状等）下的表现，为实际部署提供参考。 第二部分：资源优化——网络能力的精细化调配与效率提升 网络资源的有效分配是保证网络服务质量的关键。在资源有限的情况下，如何利用蜂群智能的集体智慧，实现计算能力、带宽、存储等资源的精细化调配，以达到最优化的利用率和性能，是本书第二部分的核心内容。 1. 蜂群协作在资源分配中的模型构建：本章节将蜂群的协作模式，如个体之间的分工合作、信息共享等，转化为网络资源分配的数学模型。例如，可以类比蜜蜂采集花粉的效率，来建模网络节点的计算处理能力；或者类比蜂群在分巢时，如何通过信息交流来协调决定新巢的位置，来模拟网络节点在共享资源时的决策过程。 2. 分布式资源调度与负载均衡： 基于蚁群的计算任务调度：将计算任务的执行过程视为蚂蚁寻找食物的过程。计算节点扮演“蚂蚁”的角色，根据任务的“吸引力”和“路径的活跃度”（即计算节点的负载情况）来选择执行的任务。通过信息素的更新，可以逐渐将任务分配到负载较低、处理能力更强的节点上，实现高效的负载均衡。 基于蜜蜂的能源管理与协同充电：在无线移动网络中，能源是有限且宝贵的资源。本书提出了借鉴蜜蜂在寻找能量源（如花蜜）时的策略，来实现移动设备的协同充电与能源管理。例如，当设备电量较低时，可以模拟“侦察蜂”的角色，主动寻找附近的充电站点或具备充电能力的节点；当设备电量充足时，可以扮演“工作蜂”的角色，为其他设备提供充电服务，形成一个分布式、智能化的能源共享网络。 带宽分配与服务质量（QoS）保障：通过模拟蜂群在不同花源之间进行分配的原理，可以实现网络带宽的动态分配。当某个服务（例如视频流）对带宽需求较高时，可以将其类比为“丰富蜜源”，吸引更多的“采集者”（数据流）前来。同时，本书也探讨了如何利用蜂群的自组织特性，为关键业务提供优先级的带宽保障，确保服务质量。 3. 资源协同管理的效能分析：本书通过理论分析和仿真验证，展示了蜂群智能在资源优化方面的优势，包括提高资源利用率、降低能源消耗、减少服务中断时间等。讨论了在不同业务模型（如突发性流量、周期性任务）下，蜂群智能调度策略的适应性，并提出了相应的优化参数设置方法。 第三部分：安全保障——应对网络威胁的智能防御体系 网络安全是网络空间稳定运行的生命线。面对日益复杂和多变的威胁，本书第三部分将蜂群智能的自组织、自适应与鲁棒性等特性，应用于构建智能、主动的网络安全防御体系。 1. 蜂群智能在网络安全领域的应用潜力：本章节首先分析了自然界中蜂群抵御外部威胁（如捕食者、恶劣环境）的机制，例如集体防御、信息传递预警等。随后，探讨了这些机制在网络安全中的类比，如病毒传播的防控、分布式拒绝服务（DDoS）攻击的检测与响应等。 2. 基于蜂群的异常检测与入侵防御： 分布式入侵检测系统（DIDS）：借鉴蜜蜂群体对陌生个体或威胁的集体反应，本书提出了构建基于蜂群智能的分布式入侵检测系统。网络中的每个节点都可以作为“感觉单元”，实时监测其周围的网络流量和行为模式。当检测到异常模式时，节点会将其标记为“潜在威胁”，并向其他节点传递“预警信息”（类似蜜蜂的触角交流或化学信号）。通过这种方式，可以快速、准确地识别和定位潜在的入侵行为，实现对整个网络的威胁感知。 分布式拒绝服务（DDoS）攻击的协同防御：DDoS攻击旨在耗尽网络资源，导致服务不可用。本书提出了利用蜂群的“分散”和“回避”机制来对抗DDoS攻击。当网络检测到攻击流量时，可以像蜜蜂躲避危险一样，将流量动态地重新路由到其他未受攻击的节点或区域，或者通过协同过滤技术，快速识别和阻断恶意流量。 3. 蜂群在网络威胁演化中的适应性：网络威胁不断演化，传统的静态防御策略往往难以奏效。本书强调了蜂群智能的自适应性，能够动态地调整防御策略以应对新的威胁。通过模拟蜂群在面对不同类型捕食者时采取不同防御策略的机制，可以使网络安全系统能够根据威胁的特征，自动调整检测阈值、响应机制等，形成一个不断进化的智能防御体系。 4. 安全策略的评估与未来展望：本书通过仿真和案例分析，评估了蜂群智能安全策略在提高入侵检测率、降低误报率、增强系统韧性方面的表现。最后，展望了蜂群智能在未来网络安全领域的发展趋势，包括与其他人工智能技术的融合，以及在物联网、5G/6G等新兴网络环境中的应用前景。 总结 《网络空间中的蜂群智能：协同导航、资源优化与安全保障》是一本具有前瞻性和实用性的专著。它不仅深入剖析了蜂群智能的内在机制，更将其巧妙地应用于解决当前网络空间面临的关键挑战。本书为研究人员、工程师以及相关领域的学生提供了一个全新的视角，即通过借鉴自然界最成功的组织范例之一——蜂群，来构建更智能、更高效、更安全的网络系统。本书的出版，标志着蜂群智能在网络组织理论与技术研究领域迈出了坚实的一步，并为未来网络技术的创新发展指明了新的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计实在太吸引人了，那种深邃的蓝色调搭配着简洁的白色字体，透露出一种严谨而又充满活力的气息。我喜欢这种低调中蕴含力量的感觉，它让我立刻联想到网络世界的复杂与精妙。当我翻开扉页，扑面而来的是作者对前沿技术那种近乎执着的探索精神。整本书的排版也十分舒服，字号和行距都把握得恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。尤其是那些图表的制作，清晰明了，复杂的拓扑结构被分解得条分缕析，让人一看便心领神会。我注意到书中在引言部分对整个无线移动网络领域的发展脉络进行了极富洞察力的梳理，从早期的蜂窝网络到如今万物互联的智能环境，作者似乎都在用一种历史学家的审慎态度来审视技术演进的必然性与偶然性。这种宏大的视角，为后续深入的理论探讨打下了坚实的基础，让我对接下来即将接触到的专业内容充满了期待。它不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于未来通信基础设施构建哲学的宣言。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑非常流畅，作者似乎深谙如何将最抽象的数学模型与最实际的网络部署问题巧妙地结合起来。我印象最深的是关于资源分配策略的那几章，处理冲突和协调多方利益的章节，文字的张力十足，读起来酣畅淋漓。它没有停留在教科书式的公式堆砌，而是真正深入到了“组织”的层面去思考：在一个高度动态、资源稀缺的环境中，如何建立一套高效、公平且可持续的运行规则？作者提出的某些新的优化算法，其背后的思想源于对复杂适应系统理论的深刻理解，这种跨学科的借鉴令人耳目一新。读到这里，我仿佛站在一个巨大的网络控制中心，亲手调整着参数，感受着每一条数据流动的轨迹和相互间的博弈。那些关于信道分配和移动性管理的论述，简直是为解决现实中网络拥塞和切换延迟的顽疾开出了精准的药方。它教会我的，不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这样做在理论上是最优的”。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的实用价值也给予高度评价，特别是对于那些正在规划下一代无线基础设施的人士来说，它提供了极具前瞻性的蓝图。书中不仅描述了当前技术的局限，更对未来几年内可能出现的关键技术瓶颈给出了预判，并提供了相应的理论应对策略。这种“预研性”的指导，在当前技术迭代飞速的时代显得尤为珍贵。我注意到书中对边缘计算（Edge Computing）与网络功能虚拟化（NFV）在组织架构层面带来的影响有着独到的见解，它清晰地勾勒出了网络运维模式可能发生的根本性转变。对于希望将理论研究成果转化为实际工程部署的读者而言，这本书无疑是一部不可多得的实践指南，它不仅教会你如何“构建”网络，更教会你如何“管理”和“演进”这个庞大而复杂的社会工程系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于系统建模的严谨程度，简直到了令人敬佩的地步。每一项新的假设、每一个关键的定理推导，都经过了近乎苛刻的论证过程。对于初学者来说，或许会觉得有些晦涩难懂，但对于有一定基础的工程师或研究人员而言，这种深度恰恰是宝贵的财富。我特别欣赏作者在阐述复杂数学工具时所采用的类比和解释方式，它们巧妙地架起了理论与实践之间的桥梁。比如，在讨论网络鲁棒性时，作者引入的概率论工具，并非孤立存在，而是紧密服务于对极端事件（如突发流量或设备故障）的量化评估。这表明作者在撰写过程中，始终保持着对“真实世界不确定性”的敬畏。全书的论证脉络层层递进，仿佛一位经验丰富的导师，既告诉你终点在哪里，也为你指明了每一步脚下石头的形状，确保每一步都走得扎实有力，绝不含糊带过。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我明显感受到作者在强调“组织”这一核心概念时所注入的情感和思考。无线移动网络不只是硬件的堆砌，它更像是一个由无数决策点构成的生命体，其效能取决于内部协作的质量。书中对“去中心化”与“集中控制”这两种管理范式的对比分析尤为精彩，它不再是简单的技术路线之争，而是上升到了治理结构和权力分配的哲学层面。作者似乎在暗示，最先进的技术如果没有适应其运行环境的组织结构作为支撑，其性能潜力也无法完全释放。这种对管理哲学与工程实践的深度融合，使得这本书的格局远超一般的技术专著。它促使我反思：我们追求的“智能网络”，其“智能”的来源，究竟是算法的精妙，还是组织协同的优化？这种引发深层思考的阅读体验，才是真正有价值的。