两层复杂网络上的动态权重路由策略研究

为了提高两层复杂网络处理数据包的网络容量,提出了一种基于队列长度的路由策略,称之为动态权重路由策略,即逻辑层链路的权重与其映射的物理层节点队列长度有关,并按照队列长度的变化,动态地更新链路权重,然后数据包按照权重最小路径路由。仿真结果表明,与传统的最短路径路由策略和静态的全局意识路由策略相比,动态权重路由策略可以进一步地增强两层复杂网络的网络容量。     

小世界网络中的删边扩容效应

不同于无标度网络,小世界网络中体现负载特性的介数分布和体现连接特征的度分布这两种结构差异很大,依据这个差异,我们提出了有效的删边扩容方法并进行了仿真实验,并进一步从容量与最大介数的关系理论分析确证了实验结果.接着,我们分析了小世界网络中介数分布的差异性与删边扩容效果的相关性,把基于介数的基尼系数变化用于度量删边扩容的效果,指出了结构差异是导致删边扩容效应的必要条件.还指出了无论从容量与介数的定义、仿真结果、结构差异与删边扩容效果的关系来看,都应该从介数入手来实现删边扩容方法,这种方法反直觉,有很多变种,并且实现方便、节省成本,作为一类新的路由策略可以广泛地应用于各类通信网络和交通网络等领域.     

针对社交网络边权重的差分隐私保护

针对社交网络边权重隐私保护中的弱保护和最短路径不可分析问题,提出一种满足差分隐私保护模型的边权重保护策略。将社交网络划分为全次图、缺次图、零次图,设计扰动方案及查询函数,对不同图进行查询获取其边权重并按扰动方案对不同的边权重添加不同的Laplace噪声,实现抵御攻击者拥有最大背景知识的攻击的边权重隐私保护,保证一组节点的最短路径不变,且其长度与原路径长度相近。该策略有强保护性及最短路径可分析性,从理论上验证了算法的可行性,通过实验验证了算法的正确性。     

基于中介中心性提高复杂网络容量的方法

对于像互联网这样具有无标度特征的网络,节点的重要程度差别很大,少数中枢节点成为制约网络容量的瓶颈.引入中介中心性对网络拓扑进行优化和拥塞预测,通过理论分析和仿真实验,考察了网络中节点的介数的和、标准差,两点间最短路径长度,最短路径通过的中枢节点的个数等参数与网络容量的关系.最终提出在具有无标度特征的复杂网络中,依据网络中节点的介数以及介数的标准差增加一些捷径路径的方法.该方法简单易行,能有效平衡中枢节点的负载,缓解拥塞状况,提高网络容量.     

适合复杂网络分析的最短路径近似算法

基于互联网抽取的社会网络往往具有较大的规模,这对社会网络分析算法的性能提出了更高的要求.许多网络性质的度量都依赖于最短路径信息,社会网络等现实网络往往表现出"无标度"等复杂网络特征,这些特征指示了现实网络中最短路径的分布规律.基于现实网络的拓扑特征,提出了一种适合于复杂网络的最短路径近似算法,利用通过局部中心节点的一条路径近似最短路径,该算法能够方便地用于需要最短路径信息的社会网络性质的估算,为复杂网络的近似分析提供了一种新的思路.在各种生成网络与现实网络上的实验结果表明,该算法在复杂网络上能够大幅降低计算复杂性并保持较高的近似准确性.     

双环网络的[+h]边优先寻径策略

提出一种先走[ h]边、当走[ h]边不利时才走[ 1]边的[ h]边优先寻径策略;得出[ h]边优先最短路径和双环网络的"竹筏"(一种新L形瓦)型空间解;"竹筏"中节点之间的[ h]边优先最短路径存在递推关系;由节点的[ h]边优先最短路径推出双环网络的直径公式;利用VB6.0和SQLServer2000仿真了[ h]边优先寻径策略;作者曾提出的[ 1][ h]双边寻径策略是固定路径,寻找节点,而[ h]边优先寻径策略是固定节点,寻找路径;传统L形瓦难以构造但易求其等价双环网络的直径,而新L形瓦易构造但难以求其等价双环网络的直径;指出了陈忠学文中的几个错误.     

无标度网络中基于最短路径免疫策略的病毒传播研究

传统病毒免疫策略大多基于网络的全局拓扑信息。然而现实生活中的大部分复杂网络仅仅只能了解其局部 拓扑信息。鉴于许多实际复杂网络具有无标度特性,研究了在无标度复杂演化网络中基于网络局部拓扑信息最短路 径免疫策略的病毒传播现象。利用平均场理论建立含个体抵杭力重要因素的无标度网络病毒传播模型,并引入基于 最短路径的免疫策略。比较了随机免疫、目标免疫和最短路径免疫3种策略对无标度复杂网络病毒传播的影响,结果 表明了基于最短路径免疫策略的有效性。     

面向级联失效的复杂网络动态增边策略

针对复杂网络级联失效现象,提出三种应对级联失效的动态增边策略：随机增边策略、最大介数增边策略和最大剩余容量增边策略。基于级联失效的ML模型,本文从容忍参数、初始负荷参数和增边成本三方面对不同增边策略的效果进行仿真研究。仿真结果表明：在三种仿真网络中,最大剩余容量增边策略效果和成本在总体上优于其余两种增边策略;增边策略在随机网络中效果最稳定,在小世界网络中效果不稳定;在较低的容忍参数时,各增边策略的效果随初始负荷参数的改变而产生较大的波动。     

一种基于路径阻断的求解最短路径算法

全源最短路径的求解是计算机科学、交通工程、地理信息系统等学科中的一个研究热点。随着网络规模不断增大,求解全源最短路径的时间复杂度急剧上升,这制约了复杂网络相关研究与应用的快速发展,因此最短路径算法的效率问题是普遍关注并且在实际应用中迫切需要解决的问题。本文在BFS的基础上,引入路径阻断策略,利用已求得的单源最短路径节点的结果,加速全源最短路径的求解。实验结果表明该方法对大规模网络全源最短路径实现了加速计算。     

稳定的最短路径树及其构造算法

构建最短路径树是动态网络研究的重要问题之一。在动态网络中,当边状态发生变化时会引发最短路径树动态的重新构建,反复地计算不仅消耗大量时间,也会导致最短路径树的频繁变化。提出一种稳定的最短路径树构造算法,使得构造的路径树在动态网络上更稳定,即更新最短路径树所需的操作数更少。该算法通过记录频繁变化的不稳定边并尽可能避免将其加入最短路径树中,从而能够高效地减少边变化带来的操作。实验结果表明,与传统的动态最短路径树算法相比,该算法可以得到更稳定的最短路径树,并且更新时间减少了57.24%,结点更新次数降低了43.6%。     

基于导体系统电容对变压器电容的研究

电容器是一种常用的电子元件,不管是独立导体,还是多个导体组成的系统,都可构成电容器,对于多个导体组成的系统来说,它们所构成的电容可分为自部分电容和互部分电容,这些电容在有的电路中可以看成是分布电容。变压器是一个多导体系统特例,它是由铁芯(磁芯)、绕组、屏蔽层(接地)等导体构成,该系统所形成的分布电容对有的电路影响非常大,因此为了讨论该问题,本文从导体系统电容出发,系统地阐述变压器分布电容的形成、危害及克服办法。     

A characterization of solvability for a class of networks

In this paper,we find that Property P can be generalized to characterize the solvability of a kind of networks with any number of sources,thus partially answering the open problem as to whether there are properties similar to Property P to characterize the solvability of some networks.As an application,for a given integer n,we construct such a solvable network that has no solvable solution if its alphabet size is less than n.     

考虑随机因素的多航段航路容量模型研究

为提高空管信息系统中航路容量评估计算的可信度,在分析原有航路容量模型的基础之上,考虑输入航路对航段容量的影响,根据输入航路最好和最坏两种情况的影响重新建立容量模型.使输入航路成为主航段容量的影响因素之一,同时,引入天气情况、飞行员技术水平、管制员管制水平等影响因素建立多航段航路容量模型.增强了航路容量模型的实用性,对空管信息系统中航路容量评估的建模提供一定参考价值.     

多模无线传感器网络的容量

密集无线传感网络中,可通过配置多个Sink收集节点来观察所监测区域内的多个随机过程,并在相应的Sink节点处重建所观察到的过程。当网络中传感器节点的功率固定时,分析了采用基于波束成形的通信方式时网络的可达容量域,推导出每个过程可获得的传输容量为专(log(N)),并进一步分析了该网络可以同时观察到的随机过程的数目为O(N茁)。     

基于考虑多种影响因素条件下的变压器最佳容量确定

在考虑各种影响因素下,基于电机理论,分析了变压器最佳容量的影响因素,建立了一种综合考虑各种因素影响的变压器最佳容量选择法.此方法对于正确的选择变压器容量和考核现有变压器的运行状态,实现电网的经济运行具有一定应用价值.     

桩间土壤承担荷载时桩负摩擦力的研究

桩承载力是土木工程中的一项重要指标，而桩间土壤承担荷载对提高承载力有着十分重要的意义，桩间土壤承担荷载时桩负摩擦力的研究为桩间土壤承担荷载在土木工程中的应用提供了一种更为精确的计算方法。     

盘锦市水资源承载力研究

在探讨水资源承载力内涵的基础上，分析计算了辽宁省盘锦市水资源人口承载力与水资源经济承载力。根据可持续发展的理论，建立了盘锦市水资源适度承载力数学模型，并利用研究区的资料对模型进行了验证，提出了盘锦市水资源适度人口载量和经济载量。     

Energy absorption capacity; a new concept for stability analysis of nonlinear dynamic systems

Stability is the main concern considered for every system. Generally the well‐known Lyapunov and input‐output stability methods are utilized for the stability analysis of nonlinear systems. These methods face serious difficulties as the size and complexity of the systems increases. In this paper a new approach is presented to overcome this problem by introducing a new concept “Energy Absorption Capacity” (EAC) for every component. The EAC of the system can be derived from its component EACs considering their interaction. It is shown that the stability of every individual component is assured if its EAC has a positive value. The proposed approach is less conservative compared to a Lyapunov‐based approach. This is due to its reliance on EAC as the extreme value of energy function rather than the function itself. Some examples are given to support the proposed approach. Copyright © 2009 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society     

Absorptive and disseminative capacity: Knowledge transfer in intra-organization networks

Firms need to develop knowledge to gain competitive advantage. However, merely possession of knowledge does not guarantee an edge in competition. In this paper, we operationalize the concept of disseminative capacity, analyze differences in disseminative capacity of network members and simulate dynamic behavioral patterns of intra-organization networks in knowledge transfer process. Theoretical analysis and simulation results convince us that absorptive capacity and disseminative capacity either interactively or separately determine how knowledge flows or is transferred effectively and efficiently between members of intra-organization networks. Results showed that knowledge equilibrium of networks over time depends on the size of network, knowledge transfer speed, and disseminative capabilities and absorptive capabilities of the individuals in the network. Moreover, the results showed that the more powerful is a dominant knowledge holder in the network, the quicker the network will converge to a specified knowledge state.