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摘要：在信息时代的大背景下，计算机网络行为越来越复杂，传统的研究计算机网络行为的方法已难适应大规模的计算机网络。为更好地管理和控制复杂的计算机网络，提高网络服务的质量，将复杂性理论应用于计算机网络行为的研究，探索出一种复杂网络行为研究新方法。分析计算机网络行为研究的传统方法之不足，阐明复杂性理论应用于计算机网络行为研究的有效性，并概述其发展现状，以及指明其广泛的应用前景。
关键词：计算机网络；网络行为；复杂性理论
中图分类号：TP393 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 13-0000-02
The Complexity Theory Study of Computer Network Behavior
Yang Jinghui
(Xiamen Garrison,Xiamen361003,China)
Abstract:In the context of the information age,more and more complex behavior of computer networks,computer networks,traditional research methods have been difficult to adapt the behavior of large-scale computer network.In order to better manage and control complex computer network,improve network service quality,complexity theory is applied to the behavior of computer networks,explore a new method of complex network behavior.Analysis of behavior of computer networks lack the traditional methods,complexity theory is applied to clarify the behavior of the effectiveness of computer networks and an overview of its development status,and to specify its wide range of applications.
Keywords:Computer network;Network behavior;Complexity theory
一、引言
当今的计算机网络异常复杂，运行时的动态变化规律成超分布、超并行、超复杂性质。计算机网络行为研究的对象正是这种动态变化规律，具体研究对象有：拓扑结构的动态变化、传输性能动态演化、网络安全、故障诊断、以及动态网络流量等。建立或优化出具有更高性能的计算机网络，在巨量用户的情况下，依然能保证高质量服务。故，研究计算机网络行为具有重要的意义。
传统的计算机网络行为分析方法的基础理论大多为“还原论”思想，一定程度不适合当今复杂计算机网络行为研究的发展需求。基于传统计算机网络行为研究方法的缺陷，将复杂性理论应用于计算机网络行为研究之中，为探索复杂网络行为研究方法提供新思路。复杂性理论是一种基于非线性、动态、复杂系统的理论，其是解决系统整体性的新方法。故在研究计算机网络宏观行为特性时，复杂性理论有其巨大优势。
二、传统计算机网络行为研究
传统的计算机网络行为分析方法的基础理论大多为“还原论”思想，一定程度不能较全面地当今复杂计算机网络行为研究的发展需求，其局限主要表现在以下几个方面：
1.传统的计算机网络中的采样和测量理论已不适用于现在复杂背景下的计算机网络。
2.复杂计算机网络中的宏观可靠性的研究甚少。
3.复杂计算机网络中的安全行和宏观安全监控理论缺乏。
4.传统的阵列新能评估理论不能处理长程相关条件下的性能评估。
5.复杂计算机网络拓扑图状态分析理论甚少。
6.复杂计算机网络中时常发生异常大流量，对这种显现的研究和处理理论甚少，而传统的Poisson和Markov理论不能准确刻画，故，需要新的数学理论对其进行研究。
7.研究复杂计算机网络中的流量实时测量和监控理论较少。
然而，现今的计算机网络发展迅猛，已经深入人们生活的各个领域，故，探索新的方法，来研究复杂计算机网络行的方法，以提高网络服务质量，因此其具有重要的理论意义和实用价值。
三、复杂性理论
复杂性理论被誉为“二十一世纪的科学”，作为一种介于相对论和量子力学之间的新科学研究工具。
将复杂性理论应用于现今的复杂计算机网络行为研究之中，可从计算机网络系统的宏观上研究和分析其网络行为特性，该领域的研究能突破传统算法的一些局限，更好地建设出和优化现今的计算机网络结构，保证服务质量。
复杂性理论主要包括：混沌学、分形学、自组织学、以及复杂网络学等，是一种新型的交叉科学：
1.混沌是非线性系统中，貌似随机运动的复杂现象，各个科学领域，包括计算机网络中，存在大量的混沌现象，其主要特征包括有界性、遍历性、不可预测性、分为性、普适性等。
2.分形所描述的一个粗糙或零碎的几何形状，可以分成多个部分，且每一部分都是体缩小尺寸的形状，即自相似性。由于其由非线性、非平衡过程所产生，故其具有非周期、无规则的自相似特征。
3.自组织是一种系统的自我调节的过程，为整个系统自我生存、寻求适应性、创造性的行为。各种内在因素相互影响，使复杂系统能够自动地变换成“自组织临界状态”，此时，系统的时空动力学行为不再具有特征时间和特征空间尺度，而是时空关联（满足幂定律分布），如果越过该临界状态，系统会产生复杂的相变现象。
复杂计算机网络行为的复杂性是宏观的，包括行为复杂、功能复杂、结构复杂等各个方面。而复杂性理论的自组织性、临界性、自相似性、非线性等鲜明特征正好符合研究复杂计算机网络行为的各种特征。
四、计算机网络行为的复杂性理论发展
由于复杂性理论的特性适用于研究复杂计算机网络行为，故国内外很多学者对将复杂性理论应用于网络行为研究感兴趣，并取得了一些成果。
在计算机网络流量行为研究方面，WE Leland等人于1994年发现实际的计算机网络流量符合自相似特性，而并不符合传统的poisson分步布，这表明传统的poisson、马尔科夫流、自回归等分析手段不在适用，后来进过大量学者深入研究，建立了一系列流量模型，比如报酬模型、无限源Poisson模型、MMPP模型、On/Off模型等。
在网络拓扑行为研究方面，研究成果表明实际的计算机网络并不是一个随机网络系统，而是一种具有小世界特征和无尺度特征的复杂网络，其节点度服从幂律分。欲研究计算机网络的拓扑行为，就必须先着手建立有效的网络拓扑模型，随着学者深入研究，提出了比如WS模型、BA模型、局部演化模型等网络拓扑演化模型，及针对网络的鲁棒和脆弱性，提出的HOT模型等。
在将混沌学引入到计算机网络行为研究中的方面，研究发现计算机网络中普遍存在一种貌似随机的现象，其具有混沌的各种特性。为引导这种混沌现象向好的方面发展，学者陈关荣等人在详细分析了计算机网络流量控制系统中的混沌现象之后，将将混沌控制方法引入到网络流量控制当中，另外，国内外一些学者探索试将混沌最大Lyapunov指数、以及相空间重构技术引入到计算机网络流量行为研究和分析领域，获得了一些成果。
五、展望
将复杂性理论引入计算机网络行为研究，虽然取得了丰硕的成果，但也存在一些尚待解决的问题。现今的计算机网络越来越复杂、有其符合复杂性理论的特性，且复杂性理论的研究比较成熟。
在计算机网络拓扑机构研究方面，网络拓扑演化行为具有动力学、非线性、自组织性等，而将复杂性理论的自组织学、混沌学、分形学、拓扑学等领域研究成果引入计算机网络拓扑研究尚不充分，且更具具体的实际计算机网络特点结合复杂性理论进行研究也尚待探索。同样，在计算机网络流量行为研究方面，针对网络流量的混沌、自相似等特性，结合混沌理论、分形理论等，全面阐述网络流量行为的特点动态变化形式，并对计算机网络流量进行有效建模，支持其特征参数，为给出有效的控制方法奠定基础、以及为计算机网络安全防范、稳定运行等方面提供理论前提。
六、结论
21世纪的信息化将给人来带来巨大财富，计算机网络行为的研究具有重要的价值，而计算机网络行为研究中的复杂性理论研究将为其提供一种新方法。在此，针对实际计算机网络的复杂性特点，总结了传统网络行为分析方法的缺陷，并综述了计算机网络行为研究中的复杂性理论研究现状，指明其在管理和控制复杂计算机网络方和提高网络服务的质量方面取得的效果，总结了复杂性理论应用于计算机网络行为研究的有效性，并阐述该理论研究的重要意义，以及其广阔的发展前景和应用潜力。
参考文献：
[1]戴汝为,操龙兵.Internet—一个开放的复杂巨系统[J].中国科学(E辑),2003,33(4):289-296
[2]霞崔,李耀东.复杂网络与一类开放的复杂巨系统的探讨[J].复杂系统与复杂性科学,2004,1(l):78-81
[3]WE Leland，M Taqqu,W Willinger.On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic(Extended Version).EEE/ACM Transaction on Networking,1994,2(2):1-15
[4]A Enarmilli,M Roughan,D Veiteh,etal.Self-Similar Traffic and Network Dynami-cs.Proe of The IEEE,1995,90(5):800-819
[5]V Paxson,S Floyd.Wide Area Traffic:The Failure of Possion Modeling.IEEE/ACM Transactions on Networking.1995,3(3):226-244
[6]B Tsyboko,N Georganas.On self-similar traffic in atm queues:definitions,Overflow probaility bound and cell delay distributio-n.IEEE/ACM Transactions on networking,1997,5(3):397-409
[7]顾冠群,沈苏彬,顾伯营等.未来计算机网络和下一代网研究的核心问题[J].武汉理工大学学报(信息与管理工程版),2002,24(4):1-5
[8]顾冠群,沈苏彬,顾伯营等.新一代高性自断汁算机网络[J].东南大学学报(自然科学版),2002,32(3):301-309
关键词：计算机网络；网络行为；复杂性理论
中图分类号：TP393 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 13-0000-02
The Complexity Theory Study of Computer Network Behavior
Yang Jinghui
(Xiamen Garrison,Xiamen361003,China)
Abstract:In the context of the information age,more and more complex behavior of computer networks,computer networks,traditional research methods have been difficult to adapt the behavior of large-scale computer network.In order to better manage and control complex computer network,improve network service quality,complexity theory is applied to the behavior of computer networks,explore a new method of complex network behavior.Analysis of behavior of computer networks lack the traditional methods,complexity theory is applied to clarify the behavior of the effectiveness of computer networks and an overview of its development status,and to specify its wide range of applications.
Keywords:Computer network;Network behavior;Complexity theory
一、引言
当今的计算机网络异常复杂，运行时的动态变化规律成超分布、超并行、超复杂性质。计算机网络行为研究的对象正是这种动态变化规律，具体研究对象有：拓扑结构的动态变化、传输性能动态演化、网络安全、故障诊断、以及动态网络流量等。建立或优化出具有更高性能的计算机网络，在巨量用户的情况下，依然能保证高质量服务。故，研究计算机网络行为具有重要的意义。
传统的计算机网络行为分析方法的基础理论大多为“还原论”思想，一定程度不适合当今复杂计算机网络行为研究的发展需求。基于传统计算机网络行为研究方法的缺陷，将复杂性理论应用于计算机网络行为研究之中，为探索复杂网络行为研究方法提供新思路。复杂性理论是一种基于非线性、动态、复杂系统的理论，其是解决系统整体性的新方法。故在研究计算机网络宏观行为特性时，复杂性理论有其巨大优势。
二、传统计算机网络行为研究
传统的计算机网络行为分析方法的基础理论大多为“还原论”思想，一定程度不能较全面地当今复杂计算机网络行为研究的发展需求，其局限主要表现在以下几个方面：
1.传统的计算机网络中的采样和测量理论已不适用于现在复杂背景下的计算机网络。
2.复杂计算机网络中的宏观可靠性的研究甚少。
3.复杂计算机网络中的安全行和宏观安全监控理论缺乏。
4.传统的阵列新能评估理论不能处理长程相关条件下的性能评估。
5.复杂计算机网络拓扑图状态分析理论甚少。
6.复杂计算机网络中时常发生异常大流量，对这种显现的研究和处理理论甚少，而传统的Poisson和Markov理论不能准确刻画，故，需要新的数学理论对其进行研究。
7.研究复杂计算机网络中的流量实时测量和监控理论较少。
然而，现今的计算机网络发展迅猛，已经深入人们生活的各个领域，故，探索新的方法，来研究复杂计算机网络行的方法，以提高网络服务质量，因此其具有重要的理论意义和实用价值。
三、复杂性理论
复杂性理论被誉为“二十一世纪的科学”，作为一种介于相对论和量子力学之间的新科学研究工具。
将复杂性理论应用于现今的复杂计算机网络行为研究之中，可从计算机网络系统的宏观上研究和分析其网络行为特性，该领域的研究能突破传统算法的一些局限，更好地建设出和优化现今的计算机网络结构，保证服务质量。
复杂性理论主要包括：混沌学、分形学、自组织学、以及复杂网络学等，是一种新型的交叉科学：
1.混沌是非线性系统中，貌似随机运动的复杂现象，各个科学领域，包括计算机网络中，存在大量的混沌现象，其主要特征包括有界性、遍历性、不可预测性、分为性、普适性等。
2.分形所描述的一个粗糙或零碎的几何形状，可以分成多个部分，且每一部分都是体缩小尺寸的形状，即自相似性。由于其由非线性、非平衡过程所产生，故其具有非周期、无规则的自相似特征。
3.自组织是一种系统的自我调节的过程，为整个系统自我生存、寻求适应性、创造性的行为。各种内在因素相互影响，使复杂系统能够自动地变换成“自组织临界状态”，此时，系统的时空动力学行为不再具有特征时间和特征空间尺度，而是时空关联（满足幂定律分布），如果越过该临界状态，系统会产生复杂的相变现象。
复杂计算机网络行为的复杂性是宏观的，包括行为复杂、功能复杂、结构复杂等各个方面。而复杂性理论的自组织性、临界性、自相似性、非线性等鲜明特征正好符合研究复杂计算机网络行为的各种特征。
四、计算机网络行为的复杂性理论发展
由于复杂性理论的特性适用于研究复杂计算机网络行为，故国内外很多学者对将复杂性理论应用于网络行为研究感兴趣，并取得了一些成果。
在计算机网络流量行为研究方面，WE Leland等人于1994年发现实际的计算机网络流量符合自相似特性，而并不符合传统的poisson分步布，这表明传统的poisson、马尔科夫流、自回归等分析手段不在适用，后来进过大量学者深入研究，建立了一系列流量模型，比如报酬模型、无限源Poisson模型、MMPP模型、On/Off模型等。
在网络拓扑行为研究方面，研究成果表明实际的计算机网络并不是一个随机网络系统，而是一种具有小世界特征和无尺度特征的复杂网络，其节点度服从幂律分。欲研究计算机网络的拓扑行为，就必须先着手建立有效的网络拓扑模型，随着学者深入研究，提出了比如WS模型、BA模型、局部演化模型等网络拓扑演化模型，及针对网络的鲁棒和脆弱性，提出的HOT模型等。
在将混沌学引入到计算机网络行为研究中的方面，研究发现计算机网络中普遍存在一种貌似随机的现象，其具有混沌的各种特性。为引导这种混沌现象向好的方面发展，学者陈关荣等人在详细分析了计算机网络流量控制系统中的混沌现象之后，将将混沌控制方法引入到网络流量控制当中，另外，国内外一些学者探索试将混沌最大Lyapunov指数、以及相空间重构技术引入到计算机网络流量行为研究和分析领域，获得了一些成果。
五、展望
将复杂性理论引入计算机网络行为研究，虽然取得了丰硕的成果，但也存在一些尚待解决的问题。现今的计算机网络越来越复杂、有其符合复杂性理论的特性，且复杂性理论的研究比较成熟。
在计算机网络拓扑机构研究方面，网络拓扑演化行为具有动力学、非线性、自组织性等，而将复杂性理论的自组织学、混沌学、分形学、拓扑学等领域研究成果引入计算机网络拓扑研究尚不充分，且更具具体的实际计算机网络特点结合复杂性理论进行研究也尚待探索。同样，在计算机网络流量行为研究方面，针对网络流量的混沌、自相似等特性，结合混沌理论、分形理论等，全面阐述网络流量行为的特点动态变化形式，并对计算机网络流量进行有效建模，支持其特征参数，为给出有效的控制方法奠定基础、以及为计算机网络安全防范、稳定运行等方面提供理论前提。
六、结论
21世纪的信息化将给人来带来巨大财富，计算机网络行为的研究具有重要的价值，而计算机网络行为研究中的复杂性理论研究将为其提供一种新方法。在此，针对实际计算机网络的复杂性特点，总结了传统网络行为分析方法的缺陷，并综述了计算机网络行为研究中的复杂性理论研究现状，指明其在管理和控制复杂计算机网络方和提高网络服务的质量方面取得的效果，总结了复杂性理论应用于计算机网络行为研究的有效性，并阐述该理论研究的重要意义，以及其广阔的发展前景和应用潜力。
参考文献：
[1]戴汝为,操龙兵.Internet—一个开放的复杂巨系统[J].中国科学(E辑),2003,33(4):289-296
[2]霞崔,李耀东.复杂网络与一类开放的复杂巨系统的探讨[J].复杂系统与复杂性科学,2004,1(l):78-81
[3]WE Leland，M Taqqu,W Willinger.On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic(Extended Version).EEE/ACM Transaction on Networking,1994,2(2):1-15
[4]A Enarmilli,M Roughan,D Veiteh,etal.Self-Similar Traffic and Network Dynami-cs.Proe of The IEEE,1995,90(5):800-819
[5]V Paxson,S Floyd.Wide Area Traffic:The Failure of Possion Modeling.IEEE/ACM Transactions on Networking.1995,3(3):226-244
[6]B Tsyboko,N Georganas.On self-similar traffic in atm queues:definitions,Overflow probaility bound and cell delay distributio-n.IEEE/ACM Transactions on networking,1997,5(3):397-409
[7]顾冠群,沈苏彬,顾伯营等.未来计算机网络和下一代网研究的核心问题[J].武汉理工大学学报(信息与管理工程版),2002,24(4):1-5
[8]顾冠群,沈苏彬,顾伯营等.新一代高性自断汁算机网络[J].东南大学学报(自然科学版),2002,32(3):301-309