针对当前通信网络抗毁性设计问题，以连通度和跳数作为评价指标，建立了满足指标约束条件且成本开销最小化的网络优化设计模型，并在此基础上提出了改进生成树优化算法求解该模型。仿真结果表明，该算法与生成树优化算法相比，能够更好地权衡各项指标，在确保抗毁性条件下可有效降低成本开销。对于通信网络，特别是大型网络的规划及优化设计，该算法具有实际应用价值和可操作性。
点间的跳数不超过k。跳数的限制是为了保证通信效率，减少传输时延。
基于以上分析，抗毁性网络设计模型可表示为一个优化问题，目标函数为最小化网络的总成本开销W，同时满足以下约束条件：
1. 网络连通性约束：网络必须包含至少两棵生成树，确保在任何单条链路故障时，网络仍能保持至少两个连通分量。
2. 跳数约束：任意两个节点间的最短路径跳数不超过k，以确保高效的通信传输。
为了解决这一优化问题，提出了改进生成树优化算法（ISTO）。生成树优化算法（STO）是一种常用的解决网络连通性问题的方法，它通过找到一棵包含所有节点且无环的最小成本生成树来构建网络。然而，STO在处理抗毁性网络设计时可能存在成本过高的问题，因为它可能忽略了跳数优化。
ISTO算法对原始STO进行了优化，不仅考虑了生成树的构建成本，还引入了跳数的限制，使得在满足连通性的同时，尽可能减少节点间的跳数，从而提高通信效率。具体实现上，ISTO可能包括以下步骤：
1. 初始化：构建初始生成树，通常采用Prim算法或Kruskal算法，以最小成本构建一棵连通树。
2. 跳数优化：对生成树中的边进行调整，删除或添加边以减少跳数，同时确保连通性不被破坏。
3. 成本优化：在跳数优化的基础上，进一步调整边以降低总成本，这可能涉及到局部搜索策略或贪心策略。
4. 反馈循环：重复跳数优化和成本优化，直到达到预设的迭代次数或满足性能指标。
仿真结果显示，ISTO算法在保证抗毁性的前提下，相比于传统STO算法，能够更有效地平衡连通性、跳数和成本之间的关系，降低网络的总成本开销。这对于大型通信网络的规划和优化设计具有显著的实际意义，因为它们通常面临着更高的成本控制和通信效率要求。
总结来说，本文的研究关注于通信网络的抗毁性设计，通过构建包含连通度和跳数约束的优化模型，并提出改进生成树优化算法来求解。ISTO算法在保证网络抗毁性的同时，能够降低网络的建设和运行成本，提高了通信网络的经济效益和通信效率，对于通信网络的未来规划与设计具有重要的理论与实践价值。
