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针对节点屏蔽提升网络鲁棒性这一 NP 难问题，研究人员开展基于边界隔离多跨边树的节点屏蔽策略研究。提出利用节点割集（NCS）超集结构划界屏蔽组件，实验表明算法效率超最优方法 10?倍，额外成本约 2%，大幅降低屏蔽成本，对大规模网络鲁棒性提升有重要意义。
在当今数字化时代，网络如同看不见的神经网络，支撑着信息传递、交通运行乃至电力供应等关键系统。然而，网络中的脆弱节点犹如隐藏的定时炸弹，一旦遭受攻击或故障，可能引发连锁反应，导致整个网络瘫痪。如何提升网络的鲁棒性，使其在面对干扰时仍能稳定运行，成为学术界和工业界亟待解决的难题。传统基于连通性的节点屏蔽方法面临 NP 难问题，难以在大规模网络中应用，现有算法不仅效率低下，且屏蔽成本高，无法实现最优解。在此背景下，探索一种高效、经济的节点屏蔽策略，成为突破网络鲁棒性提升瓶颈的关键。
为解决上述问题，国内研究团队开展了 “基于边界隔离多跨边树的节点屏蔽策略” 研究。该团队聚焦于通过结构优化实现精准屏蔽，旨在以最低成本提升网络连通性，相关成果发表在《Expert Systems with Applications》。
研究人员采用深度优先遍历算法枚举节点割集（NCS），定位脆弱节点并提取核心脆弱图部分。通过构建边界隔离的多跨边树结构，将图的核心部分更新至预期连通性水平。该结构作为节点割集的超集，其移除不会影响屏蔽效果，从而实现对屏蔽组件的精准划分。算法通过在每个边界隔离组件内屏蔽最小跨边树中的节点，在保证鲁棒性的前提下大幅减少屏蔽范围。
实验设计与关键技术
研究基于多种类型和规模的网络开展实验，核心算法为边界隔离跨边树节点屏蔽（BSTN）算法，采用 C 语言编写，在 CentOS 7 系统下通过 GCC 编译器测试。实验通过对比不同算法的效率、成本及连通性提升效果，验证 BSTN 算法的性能。
结果分析
- 效率与成本优化：在小规模和大规模图中，BSTN 算法效率超过最优方法 10?倍，仅引入约 2% 的额外成本。与现有算法相比，大规模图中的屏蔽率超 99.9%，成本节省率超 60%，显著优于其他启发式算法。
- 连通性提升：算法通过将节点割集超集作为天然边界，有效避免过度屏蔽，在不影响鲁棒性的前提下，使核心脆弱部分的连通性提升至预期值，验证了结构优化的有效性。
- 对比优势：与基于全局最小跨边树的传统方法相比，BSTN 算法通过边界隔离和组件级屏蔽，避免了对图核心部分的过度保护，实现了效率与成本的双重突破。
结论与意义
本研究提出的边界隔离多跨边树节点屏蔽策略，成功解决了传统方法在大规模网络中的应用难题。通过引入节点割集超集的边界概念，算法在保证网络鲁棒性的同时，大幅降低屏蔽成本，提升计算效率。这一成果为通信网络、交通系统、电力网格等关键基础设施的鲁棒性设计提供了新范式，有望推动复杂网络防护领域的技术革新。未来研究可进一步拓展至动态网络环境及多目标优化场景，为构建更智能、更坚韧的网络系统奠定基础。
