复杂网络加边扩容策略研究

网络扩容策略是近年来复杂网络的研究热点,目前针对网络删边扩容研究已经颇为成熟,但加边扩容的研究还较为匮乏.根据网络容量与网络节点介数的最大值成反比的结论,提出了一种复杂网络加边扩容的策略,并与最低度添加边和最长最短路径添加边策略进行分析比较.实验表明:在添加边数目相同的条件下,提出的添加边策略不仅能有效减少网络平均最短路径,还可以最大化提高网络的容量.     

基于删边扩容策略的城市交通网络优化

建立一个面向控制的城市交通网络模型,以结构矩阵的形式进行数学表示,引入序参量的概念来表征城市交通的拥堵状况,并提出了基于介数的具体删边扩容策略. 将此策略应用到已建立的交通网络模型中进行仿真验证,证明了该策略在不影响行驶路径长度的前提下可以显著改善城市交通状况,并得出了删边比例与介数最大值成反比例的对应关系的结论.     

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。     

小世界网络抗毁性及介-度相关性研究

日常生活中,复杂网络主要面临随机攻击和选择性攻击,网络模型的结构特性使复杂网络在不同攻击方式下的抗毁性有很大的差异.综合考虑复杂网络的抗毁性参数和网络模型的结构特性差异,文章以节点的最大度值、平均度值、最大介数和平均介数为度量参数,通过5种不同攻击方式对WS小世界网络的抗毁性进行了测试,得到了介度关系曲线,随着节点的移除,动态分析了WS小世界网络的抗毁性和攻击下小世界网络的介 度相关性.实验结果表明,WS小世界网络在RD攻击下表现出一定的脆弱性,在其他攻击方式下有很强的鲁棒性,而其介度关系在某些区域呈线性关系,但大部分区域呈现无规律性,其动态相关性需要进一步研究.小世界网络较强的抗毁性对组建网络有重要的影响,鉴于小世界网络的结构特性,组建网络时应尽量不要把网络的功能集中在少数Hub节点上.针对WS小世界网络较强的鲁棒性,结合小世界网络的结构特性,将做进一步研究,以便提出更高效的攻击策略.     

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.     

考虑成本时拓扑可调无标度网络鲁棒性研究

为了研究无标度网络拓扑结构对网络鲁棒性的影响,结合对复杂网络鲁棒性有重要影响的节点介数和边权重两种指标,提出一种考虑成本的拓扑可调无标度网络攻击方法。该方法在攻击网络中节点（边）时引入了节点（边）的攻击成本因素,以节点介数（边权重）来近似衡量节点（边）的攻击成本,采用不同节点（边）攻击策略对网络进行攻击,并采用最大连通子图相对值作为网络鲁棒性测度指标,利用该方法对无标度网络的幂率指数、平均度与网络鲁棒性的关系分别进行了研究。结果表明,采用蓄意攻击策略时,对于同一节点（边）攻击成本,无标度网络的幂率指数越小或平均度越大,网络的鲁棒性越强。仿真实验验证了该方法的有效性与可行性。     

基于删边提高网络容量的方法

考虑到网络静态拓扑对网络动态流量的影响,提出一种提高网络容量的方法。通过删除高介数的边,使数据包绕开网络中的中枢节点,从而平衡网络负载。根据边介数排序,在保证网络连通的前提下循环删边,并在不同的节点转发能力模型下进行仿真实验,结果表明,该方法操作简单、高效,不仅能提高网络容量,而且节省了维护成本。     

基于节点重要度的复杂网络可靠性研究

为研究复杂网络的节点重要度及其可靠性,在随机网络、小世界网络和无标度网络模型下,理论分析度值中心性、半局部中心性、介数中心性和PageRank算法在节点重要度评估上的准确性,通过仿真模拟方法,对网络理论模型和实际复杂网络分别进行研究,采用逐步移除节点和重复计算的方式,考察网络最大连通子图和节点移除比例的关系,同时对数值仿真结果进行合理分析。研究结果说明基于网络全局信息的介数中心性和PageRank算法对节点重要度评估的效果更好,同时说明网络的可靠性与网络拓扑结构有关,实际复杂网络一般同时具备多种拓扑特性。     

基于复杂网络的全球航空网络结构分析与应用

随着国内和国际间贸易活动规模的不断扩大,航空运输的经济价值和社会价值不断提高.飞机为航空运输实现的载体,构建出航空网络并对其结构进行实证研究与分析有着极其重要的现实意义.文中主要以全球航班信息为基础,借助复杂网络对全球航空网络进行分析,发现全球航空网络是一个无标度的小世界网络,其度分布为幂律分布.通过拟合发现点介数与度主要呈指数关系,但是在随着度的增加,点介数与度之间主要为线性关系,并且随着度的增加聚类系数也趋于稳定.此外,通过社团划分算法发现,全球航空网络具有明显的区域聚集效应.     

对等网络的拥塞研究

对等网络的普遍应用带来了网络拥塞。从对等网络的拓扑属性研究网络拥塞，首先分析真实的Gnutella网络的流量，确定节点介数与网络拥塞之间存在关系。接着根据排队论模型从理论上给出了导致网络拥塞的临界负载与网络拓扑属性介数的公式解。最后设计拥塞控制策略，通过增加具有大介数节点的容量和这些节点间连接的方法来减轻网络拥塞。     

基于Space-P复杂网络模型的城市公交网络特性分析

针对城市公交网络中换乘网络的整体性能分析问题,提出一种基于复杂网络理论的分析方法。首先,基于图论思想,将公交网络建模成由Space-P方法表示的公交换乘网络拓扑模型;然后,统计分析了公交换乘网络的度分布、平均最短路径长度、聚类系数、紧密中心性和介数中心性等特性。以北京市的公交网络为例进行了相关分析,从宏观角度说明北京公交网络具有小世界网络特点,市民出行需要换乘的概率较大,但换乘较为便捷;同时,给出了相关站点的具体地理信息,为公交规划部门优化公交网络提供了参考。     

Robust network planning in nonuniform traffic scenarios

Robustness to the environmental variations is an important feature of any reliable communication network. This paper reports on a network theory approach to the design of such networks where the environmental changes are traffic fluctuations, topology modifications, and changes in the source of external traffic. Motivated by the definition of betweenness centrality in network science, we introduce the notion of traffic-aware betweenness (TAB) for data networks, where usually an explicit (or implicit) traffic matrix governs the distribution of external traffic into the network. We use the average normalized traffic-aware betweenness, which is referred to as traffic-aware network criticality (TANC), as our main metric to quantify the robustness of a network. We show that TANC is directly related to some important network performance metrics, such as average network utilization and average network cost. We prove that TANC is a linear function of end-to-end effective resistances of the graph. As a result, TANC is a convex function of link weights and can be minimized using convex optimization techniques. We use semi-definite programming method to study the properties of the optimization problem and derive useful results to be employed for robust network planning purposes.     

Road network structure and ride-sharing accessibility: A network science perspective

The prosperity of ride-sharing services has rippled in the communities of GIScience, transportation, and urban planning. Meanwhile, road network structure has been analyzed from a network science perspective that focuses on nodes and relational links and aims to predictive models. However, limited empirical studies have explored the relationship between road network structure and ride-sharing accessibility through such perspective. This paper utilizes the spatial Durbin model to understand the relationship between road network structure and ride-sharing accessibility, proxied by Uber accessibility, through classical network measures of degree, closeness, and betweenness centrality. Taking the city of Atlanta as a case study, we have found in addition to population density and road network density, larger values of degree centrality and smaller values of closeness centrality of the road network are associated with better accessibility of Uber services. However, the effects of betweenness centrality are not significant. Furthermore, we have revealed heterogeneous effects of degree centrality and closeness centrality on the accessibility of Uber services, as the magnitudes of their effects vary by different time windows (i.e., weekday vs. weekend, rush hour in the morning vs. evening). Network science provides us both conceptual and methodological measures to understand the association between road network structure and ride-sharing accessibility. In this study, we constructed road network structure measures with OpenStreetMap, which is reproducible, replicable, and scalable because of its global coverage and public availability. The study resonates with the notion of cities as the set of interactions across networks, as we have observed time-sensitive heterogeneous effects of road network structure on ride-sharing accessibility.     

基于复杂网络理论的无线传感器网络特征度量分析

通过研究复杂网络的理论,介绍了复杂网络的几种主要特征度量,并以此分析了无线传感器网络的特性。列举了无线传感器网络的节点度分布、集聚系数、平均路径长度、网络联通性等特性。研究了节点数、通讯半径、连通率间的关系,由仿真的数据得出,增加节点不能完全保证网络的联通,只能增加联通的概率,而增加通讯半径则可以迅速地使网络联通。因此,在条件允许的情况下,选择通讯半径大的传感器比增加撒布节点更能保证网络的联通。最后给出了适合于无线传感器网络的介数的评价方法。     

基于复杂网络的轨道交通网络结构特性研究

本文首创性的运用复杂网络理论比较全面地分析了北京城市轨道交通网络的静态结构特性,动态加权结构特性.主要以2015年北京市地铁路网为基础,建立起轨道交通网络样本,通过计算度与度分布、平均路径长度、介数等网络统计特性分析了轨道交通网络的静态结构特性;并首次在静态网络拓扑的基础上结合了2015年北京地铁路网断面客流信息,通过计算点强度及其分布、节点加权介数、介数与点强度相关性等统计指标分析了网络的动态特性.从而解释了各个因素之间的相互作用和对北京轨道交通网络结构上的影响,为以后轨道交通的建设和运营提供了一些指导性的建议.     

BBS用户回复网络的抗毁性分析

结合复杂网络理论,对网络的抗毁性进行了初步的分析。首先基于节点度和介数概念提出了J种攻击策略, 并阐述了随机网络、无标度网络以及B路用户回复网络的构建方法;其次描述了网络抗毁性的定义及其测度;最后采 用不同的攻击方法对不同的网络进行攻击,对攻击结果作了详细的分析,结果表明蓄意攻击能在短时间内使网络崩 溃,尤其是1粥S用户回复网络,杭毁能力远不及随机网络和无标度网络;但进行随机攻击时,}引弓S用户回复网络体现 了良好的容错能力。为了使BBS用户回复网络遭受蓄意攻击时受到的损害程度最低,必须对网络中的重要节点施以 保护,使其体现一定的现实意义。     

基于重叠社区和结构洞度的社会网络结构洞识别算法

结构洞是社会网络中的关键位置,对信息扩散起中介作用。为高效、准确地辨识具有社团结构的社会网络中占据结构洞的节点,提出了一种基于重叠社区和结构洞度的结构洞识别算法,旨在找到一组最具信息优势和控制优势的节点。基本思想是首先定位社区之间的重叠节点,然后利用节点的邻接差异和连接的社区差异衡量其非冗余性,计算出重叠节点的结构洞度,通过对结构洞度值升序排列发现占据结构洞的节点集。应用于实际数据集的实验结果表明,与网络约束系数算法、中介中心度算法、MaxD算法相比,该算法的识别准确度最高,时间复杂度最低。