基于增广链修复的最大流求解算法

NW小世界网络及BA无标度网络是现实中常见的两种网络,这两种网络中任意两点之间有极大可能存在多条路径,若舍弃饱和增广链并重新寻找增广链,则效率不高,因此针对网络的这一特性提出了一种增广链修复的最大流求解算法.该算法沿最短增广链调整流量后,保留路径上残余的非饱和弧,并用贪心法则选择合适的中继节点修复断开的增广链,提高增广链使用效率.通过对NW小世界网络和BA无标度网络建模仿真,得到并验证了所提算法在这两种网络上的运行速度数倍于Ford-Fulkerson算法且其空间复杂度仅有Dinic算法的一半,因此所提算法能够高效处理更大规模网络流问题,以适应日益膨胀的通信网络和交通运输网络.     

复杂客户网络拓扑性质研究

运用复杂网络的理论来研究客户网络的建立和发展复杂客户网络,通过对复杂客户网的小世界和无标度性质的分析来证实客户网络是一个复杂网络。并具备点分布、平均路径长度、聚集数等拓扑性质,研究结论对于企业赢得客户和保持客户规模具有指导意义。     

软件执行过程的加权复杂网络

软件规模庞大,结构复杂,使软件测试和软件可信性评价成为一个亟待解决的理论问题,可信软件研究也因此成为目前软件工程研究的热点。实验证明大型软件的静态函数调用网络和动态执行所得到的函数调用加权（函数调用次数）网络都具有小世界效应和无标度特性,这就为采用基于关键模块和关键路径的软件测试方法提供了理论依据,从而提高测试效率,降低测试费用。提出基于关键路径的测试方法,利用较少的测试用例覆盖较多的软件执行过程。     

一种基于有向动态网络拓扑的粒子群优化算法

该文提出了一种改进的PSO算法PSO-DSF。引进有向类无标度网作为粒子群寻优的拓扑结构,提出作为粒子邻域拓扑的有向网络动态变化机制,使有向网络在出度服从幂律分布的条件下动态变化,从而提高算法的多样性,避免过早陷入局部最优的情况。通过函数测试,证实了该改进方案的有效性。     

不均匀网络中的局域搜索免疫

当前研究的热点是怎么样用最小的代价对人群网络或计算机网络进行免疫。基于节点连接的不均匀性提出的目标免疫被认为是最好的免疫策略。已知邻居节点的度数,在不均匀网络中提出了局域搜索免疫。与目标免疫策略相比,该策略可以通过免疫相等或较少的节点来消灭病毒。实验使用SIS病毒传播模型在ER随机网络、BA无标度网络和两种实际网络中测试了局域探索免疫策略,它的免疫性能随着聚类系数的增加而增加。     

有向加权网络的局域世界演化模型

现实世界中的很多网络既是连接间具有不同权值的加权网络又是连接间具有方向的网络。针对这一现实,在局域世界网络拓扑结构中同时引入有向性和权重。在局域世界演化模型基础上,建立了有向加权网络的局域演化模型（LWDW）,并提出了节点的出强度与入强度的概念。采用平均场理论导出这一模型节点的强度分布、出强度以及入强度的分布,同时分析了复杂网络的其他拓扑参量聚类系数和平均路径长度,并通过数值仿真实验验证了理论分析的正确性。     

基于兴趣的科研合作网络演化模型

从科研合作网络的研究现状入手在BA网络模型的基础上,基于科研工作者研究兴趣,给出了一个新的科研合作网络的数学模型,并建立了一个基于兴趣相似度的符合科研合作网络真实特性的网络演化模型。初步的仿真实验结果表明,按照该模型构造出来的网络度分布服从幂指数为-3的幂律分布。     

一种节点可控的扩展无尺度网络模型

针对扩展无尺度网络模型中节点连接度无限制增长,造成有些节点的度过于集中,在实际网络中,其对应的容量根本就达不到这一现象。在原模型基础上增加了节点连接度最大值的控制。根据实际网络中其对应的容量应该有相应的极限值,当节点到达极限值的时候,采取相关的控制措施。理论分析和仿真实验证明改进后的网络模型,仍服从无尺度网络特性,并更接近于真实网络。     

基于复杂网络的本体结构复杂性分析

目前关于本体复杂性的研究,还没有比较系统和全面的方法。从本体概念模型的结构特点出发,将其与复杂网络的结构进行类比,借鉴复杂网络研究的研究方法和性质参数对本体结构进行研究,并选取生物学领域应用较广的GO本体作为样本,对其平均路径长度、度分布和簇系数等参数进行统计和分析,结果表明其具有无标度特性而不具有小世界特性。     

可变负载无标度网络鲁棒性分析

介绍了相继故障产生的原理和BA无标度网络模型的算法。用最大连通子图衡量网络的鲁棒性,通过仿真得到BA无标度网络遭遇随机攻击和蓄意攻击后网络鲁棒性的变化,同时得到网络负载对网络鲁棒性的影响。仿真结果表明BA无标度网络鲁棒但又脆弱。