复杂网络与网络化软件系统

复杂网络理论是对复杂系统的高度抽象,实证研究发现网络化复杂软件系统的拓扑结构具有复杂网络的特征.复杂网络理论的最新研究成果,为网络化复杂软件系统的开发提供了新的数学基础.提出一种基于复杂网络的网络化软件工程,探讨了复杂网络理论在网络化复杂软件系统的建模、测试和度量中的应用.     

基于复杂网络的软件结构度量方法综述

计算机软件复杂性与软件质量、开发成本和生产效率等密切相关,软件复杂性的度量和控制是计算机科学的挑战性问题之一.近年来复杂网络研究的兴起为研究软件系统结构复杂性提供了新的理论、方法和工具,该方法克服了传统软件结构度量方法侧重微观统计、缺乏全局性和整体性等缺点,构成了复杂网络与传统软件工程的交叉研究领域.对该领域的研究工作进展进行了介绍,从软件网络结构特征分析、建模以及研究成果的初步应用3个方面总结已有工作,并对今后有意义的研究方向进行了展望,如基于加权模型的软件网络建模、软件网络动态演化机制等.     

基于UML复杂供需网络的建模与仿真

UML建模与仿真用于复杂供需网络研究是一种新探索；在复杂供需网络实现过程中，如何建立一个高效的系统模型是影响其成功与否的关键。本文论述了使用UML对复杂供需网络建模的方法和在该模型下的仿真实现，给出复杂网络研究的新方法。     

基于一种新的多重权重复杂网络模型的自适应同步研究

在传统的单权复杂网络建模方法的基础上,建立一种新的多重权重复杂网络模型。根据不同性质的权重,通过网络拆分的思想,将多重权重复杂网络拆分为几个性质不同的子网络。进而研究具有多重权重复杂网络的全局自适应同步,给出网络自适应同步的一般条件。最后以Lorenz系统为例,验证该方法的有效性。     

基于复杂网络的大型软件系统度量

随着软件系统规模的不断增大,如何度量面向对象大规模软件系统成为一个亟待解决的问题.近年来迅速发展的复杂网络理论为解决该问题提供了一个新的视角.介绍了大规模软件系统中的复杂网络现象,从元素级、模块级、网络级3个不同的粒度提出基于复杂网络的软件系统的各种度量;实现了大型Java程序复杂网络描述和度量工具JPAC.JPAC可用于分析大型Java系统的结构,并计算基于复杂网络的各度量值.     

基于多重广义算子的复杂网络建模方法的研究

复杂网络的研究显示,不同系统在经历时空演化从最初简单状态涌现出同样结构特征的现象.针对不同的内在结构却表现出同样外部特征的特点,比较符合于广义算子模型的研究思路.提出一种适合复杂网络的普适建模方法,在分析融合多重广义算子模型和复杂网络的研究成果基础上,将广义算子模型应用于复杂网络的建模中.建模过程采用“分解-联结”的方式.首先根据系统的结构特征进行分解,分别建立广义算子和关系算子,然后联结形成复杂网络的广义算子模型.最后可用于Internet的建模中,证明了模型的简单性、灵活性和有效性.     

复杂网络特性对大规模多智能体协同控制的影响

随着分布式多智能体系统应用领域和系统规模的不断扩大,网络特性已成为影响系统性能的一个重要因素.通过研究和分析复杂网络特性对大规模分布式多智能体系统协同控制的影响,对多智能体系统性能的影响做出系统性分析,同时为提出大规模多智能体组织结构的优化算法提供依据.主要针对随机网络、小世界网络、网格网络和无尺度网络这4种典型复杂网络特性,从理论和仿真两方面进行分析.在理论方面,通过基于马尔可夫链的信息传输过程在不同网络结构下的建模,对比分析了信息无偏随机游走模型和智能决策模型下的传输效率.在仿真建模中,主要从智能体间信息传输效率、不同应用领域中集成协同控制效率、对网络故障恢复的影响这3个典型的多智能体系统协同控制应用对比分析复杂网络特性对系统性能的影响.研究结果表明,复杂网络特性如小世界和无尺度特性可以在相同的控制策略下形成明显的性能差异,如果设计合理的控制算法,复杂网络结构将有助于多智能体系统性能的提升.     

基于仿真平台的复杂网络建模研究

首先介绍了复杂网络的一些形成机制，列举一些由简单规则形成复杂系统的典型例子。然后，介绍了一些复杂网络重要的网络性能参数和经典复杂网络模型的建模思想与方法，并对这些模型做出简要分析。最后，针对这些模型不足之处提出一个用系统仿真的方法建立复杂网络模型的方法。该方法模拟系统主体从初始的孤立状态，通过主体间简单规则交互形成成熟的网络拓扑结构并根据系统优化目标反馈到简单规则的制定，以达到优化网络拓扑结构的目的。     

基于复杂网络的封闭小区交通开放策略探究

封闭小区降低了城市路网密度和可达性,如何开放封闭小区成为一个热点问题.本文对若干中国大型城市的道路网络进行实证研究,发现这些网络的度分布具有无标度性质.基于此性质提出了一个适用于封闭小区开放问题的城市道路复杂网络模型.该模型使得城市道路网络包含小区路网,且道路信息易于查询与筛选,这有利于制定并比较不同的小区开放策略.利用该模型,研究了网络效率的计算和相继故障过程的建模问题,以比较不同的开放策略对城市路网的影响.最后,针对效率和稳定性两个因子,分析城市道路网络的优化特征.结果表明,开放位于非中心地区的小区,开放程度最大,新开交叉口位于连接数不多的道路时,网络效率及稳定性最佳.     

两个异构复杂网络的广义同步与参数识别

本文实现复杂网络未知系统参数的识别.针对系统未知参数,提出基于广义同步（Generalized synchronization,GS）的参数识别方法.该方法基于Babalat引理,利用Lyapunov稳定性理论,构造另一个具有不同拓扑结构和动力学方程的网络,并设计有效的自适应控制器,实现具有耦合时滞两个不同网络的广义同步,同时准确识别未知参数.与基于完全同步的参数识别方法相比,该方法能够构造低维的系统去识别高维系统的参数.数值实验验证了算法的有效性.     

基于复杂网络的装备系统安全性评估模型

随着科学技术的发展,新型装备系统结构日趋复杂化,除了系统内部组件数量的剧增之外,各分系统之间的连接关系也越来越复杂,传统的系统安全性评估方法已经不能完全适用于复杂化装备系统。本文以复杂网络知识为依托,对复杂装备系统的安全性进行评估为目的,构建了以装备分系统为节点、以分系统之间的信息交互关系为连接边的复杂网络模型,针对不同网络拓扑结构对系统安全性的影响;对不同属性结点比例对系统安全性影响进行了对比分析;突出了分系统之间的连接关系对装备系统安全性的影响。为信息化条件下的复杂装备系统安全性评估提供了依据。     

复杂网络聚类方法

网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义,在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用.综述了复杂网络聚类方法的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘、智能Web、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.     

基于粒计算的复杂网络协同进化的研究与分析

针对复杂网络数据量大,与知识存在与/或关系及不易管理等特性,探讨和研究了复杂网络与知识网络之间的关系和演化过程.采用粒商空间理论构建了复杂网络与知识网络协同进化模型,提出了基于粒计算的复杂网络协同进化算法,该方法将双库融合机制及变区域策略应用到协同进化中,较好地解决了复杂网络与知识网互相作用、协同演化等问题.通过实验与比较,验证了此方法的有效性和可行性.     

复杂网络理论研究综述

当前,复杂网络已迅速形成了一门贯穿多领域的交叉性学科,其相关理论被应用于诸多领域.为了解复杂网络的研究现状,首先从复杂网络的定义与统计特性两个角度介绍了复杂网络的基本概念,然后列举了几种典型的复杂网络模型,以及在此基础上对其进行改进后所建立的模型并讨论其优缺点,围绕复杂网络结构特性与网络动力学两个方面进一步分析了当前复杂网络的研究现状并列举了近几年的研究成果,最后得出结论并对复杂网络未来的热点研究方向做出展望.     

一种新的度量生物复杂网络模块性的方法

在生命科学领域,生物网络的概念也被大量引入,用以系统地表示复杂的生物过程。模块性是很多复杂网络都具有的特征,因此生物网络模块性的研究成为系统生物学一个重要的研究方向。为了更加深入地了解生物系统的组成和机理,本文提出了一种度量网络模块性的新方法,并将该序列指标应用于酵母转录因子调控网络和多个物种的代谢网络,结果发现酵母转录因子调控网络并不具有模块性而代谢网络具有显著的模块性。在应用中,代谢网络的功能模块度与平均聚类系数的相关性还说明我们的指标比平均聚类系数更适合刻画网络的功能模块性。另外,该指标的提出使得各种不同物种网络模块性的比较或者各种不同模块划分(或识别)方法的评价成为可能。     

基于复杂网络的路网交通拥堵评估仿真模型

为了能够深入分析路网交通拥堵动态演进过程, 为交通拥堵治理提供决策分析工具, 提出了一个基于复杂网络的路网拥堵评估仿真模型。通过将路段阻抗概念引入复杂网络理论, 实现了路网拓扑模型和流量模型的结合; 此外, 还提出了虚拟测试车辆遍历的路网通行能力评估方法, 对不同路网条件下的道路通行能力进行评估。最后在PC系统上实现了完整的路网拥堵评估仿真系统, 并利用该系统对拥堵路段数量、交通流量和路网拓扑结构等因素对路网通行能力的影响进行了仿真分析。仿真实验结果与经典交通理论分析结果一致, 并能反映更多的动态过程信息, 表明该模型能够准确有效地进行交通路网拥堵评估, 可以为相应的交通拥堵管理决策提供依据。     

基于模糊神经网络的复杂网络故障诊断设计

针对雷达等复杂大型电子装备网络系统的故障定位难、影响关系不清晰的问题,采用了基于模糊神经网络的故障定位方法,提高了网络故障定位的快速性与准确性：首先介绍了模糊隶属度及模糊神经元等理论,接着基于模糊理论将网络监测信息进行模糊化处理,并利用神经网络模型对模糊后的信息进行训练与学习,参数训练达到设置的期望误差0.01;最后利用训练好的模型对随机抽取的2组网络故障实例进行了验证,软件执行单次诊断耗时3.5s;结果表明采用基于模糊神经网络的诊断方法,能够较好解决网络故障耦合复杂、故障现象与故障原因关系不清晰等难题,对网络故障快速排除与恢复具有重要意义。     

面向复杂有权网络的社区发现方法研究

复杂网络中节点之间的连接强度会在很大程度上影响网络的社区结构,利用权重来刻画连接强度的差异性,并将其应用到社区发现研究中具有重要的意义。针对目前有权网络的社区发现方法存在的不足,该文结合节点的直接连边权重和基于共同邻居节点的连边权重,提出了一种改进的节点相关度度量准则。进一步基于这种改进的节点相关度度量准则和团体之间的聚集方法,构建了面向有权网络的社区发现模型。分别在有权值的科学家合作网络和全国列车网络数据集上进行了社区发现实验,结果表明了方法的有效性。     

一种新型社交网络建模方法

随着互联网的发展,社交网络建模成为众多研究领域的基础。本文研究现有的社交网络建模方法,并针对新型社交网络的特性,提出一种新的社交网络建模方法。通过实验,从网络度、度分布、平均最短路径、节点聚集系数等方面对此建模方法所生成的网络做了全面分析,验证了该建模方法的有效性。