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

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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