47、as2org+:利用PeeringDB丰富自治系统到组织的映射

as2org+:利用PeeringDB丰富自治系统到组织的映射

1. 引言

理解互联网拓扑结构、其属性及演变,对于诸多研究问题至关重要,涵盖路由、应用性能、网络安全、互联网弹性和互联网治理等领域。互联网由超73,000个自治系统(ASes)通过边界网关协议(BGP)协作交换路由信息,实现全球可达性。AS之间的连接由管理它们的组织间的商业合同决定,这些合同定义了交换流量的经济和技术方面。

过去许多互联网研究聚焦于由AS及其关系定义的拓扑结构,通过不同启发式方法从公开的BGP路由数据推断AS关系,主要分为客户 - 提供商、无结算对等和兄弟关系三类。然而,这种方法忽略了AS级拓扑、构成互联网的组织以及丰富语义内容之间的关系,而这些对于理解和正确使用互联网拓扑进行各种分析至关重要。

Cai等人定义了AS到组织映射的问题,并提出生成AS生态系统组织级视图的方法。当前最先进的AS到组织映射方法AS2Org从WHOIS记录中的AS注册数据提取组织信息,但WHOIS记录存在不准确和过时信息,影响推断的互联网组织级拓扑的准确性和覆盖范围。

PeeringDB(PDB)是2004年建立的在线开放数据库,AS运营商自愿提供网络信息。近年来,PDB成为互联网网络的事实公共档案。我们提出as2org+框架,利用PDB数据改进现有的AS到组织映射方法。

2. 动机与挑战

更完整的组织级拓扑对众多学科有重要价值。改进的AS到组织映射有助于更好地呈现私营或国有组织的足迹,理解政府在国内外互联网业务中的参与情况,识别互联网资源在组织层面的市场集中度,以及理解互联网公司结构因合并、拆分和收购而不断重塑的过程。

目前基于WHOIS数据

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发,已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断,该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能,可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识,其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析,该压缩包采用主分支命名规范,符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料: 1. 项目说明文档:阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码:采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件:预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件:包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册:详细说明API接口规范与集成方法 6. 应用示范程序:展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本:支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件:明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境,验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试,能够有效识别系统兼容性问题,提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议,严格遵循技术文档的操作指引,同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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