无线传感器网络几类拓扑控制及其抗毁性应用简述

无线传感器网络的拓扑结构随着网络中节点的增加、减少和移动实时变化,为保证网络的连通性和覆盖性不被影响,拓扑控制技术所要解决的问题正是传感器节点如何更好地自组织构建全局网络拓扑．本文首先概述了四类拓扑控制算法的理论基础及算法步骤．然后,对提高网络抗毁性的两类拓扑演化算法进行了详细叙述,即无标度网络生长与构建$k$连通网络,分别构建了基于节点位置偏好的移动网络拓扑模型和基于$k$连通的节点调度优化模型．最后,分别从移动节点的引入、折中控制算法的探索、复杂网络理论的应用和传统算法与智能算法的结合这四方面对拓扑控制算法的前景进行了阐述．     

基于亚偏好演化的生产设备合作网络模型

从复杂网络角度研究生产制造企业系统的拓扑结构,对产品的生产设备组成系统从无标度网络的角度来研究。由于生产设备系统的复杂性增强,企业的设备拓扑结构日益复杂,因此,研究企业拓扑结构,挖掘它们之间相互作用的信息变得日益重要。以BA模型为启示,以Newman等人的合作网络研究模型为基础,并根据其它研究的结论,提出了符合合作网络实际情况的生产制造企业亚线性偏好连接模型,并对α=1这种极端情况的动态方程进行了推导。最后,对亚线性的不同情况进行数值模拟,得出了模型的幂律指数范围从（2,∞）,解释了存在的合作网络的幂律指数的存在的合理性。     

基于混合信息的复杂网络路由策略研究

为了确保通讯网络上信息更快更有效的传榆且通讯能力尽可能增大,以无标度网络为平台,提出了一种新的混合路由策略.该策略综合利用了网络动态信息和静态信息,并将网络中结点的传递能力设定为与结点的度相关的变量,采用优化的信息包传递概率模型来研究网络通讯能力,通过对可变参数a的调控可以使网络通讯能力达到最大值.实验结果表明,当α=-4时,网络的路由效率最高.通过与其它路由策略对比证实该路由策略有效地提高了通讯网络的路由效率.     

量子无标度网络在随机攻击与蓄意故障下的纠缠渗流

通过在节点间建立成对纠缠态,构造了一个量子无标度网络.通过局域化纠缠交换的方式对网络中的节点进行随机攻击以及等概率地使网络中的节点发生蓄意故障,对比其纠缠渗流阈值变化.结果表明随机攻击下的阈值明显变小,蓄意故障下的阈值明显增大,体现了量子无标度网络的鲁棒性与脆弱性;纠缠浓缩下的量子无标度网络在随机攻击与蓄意故障下仍具有鲁棒性与脆弱性,但较纠缠浓缩前的鲁棒性变弱,说明真实网络具有较好的鲁棒性.     

基于复杂网络的电-气-热综合能源系统健壮性分析

随着综合能源系统网络规模的不断扩大以及耦合程度的不断加强,对其结构的稳定性和运行的安全性提出了更加严格的要求,为此将复杂网络理论运用到综合能源系统的静态结构与健壮性分析中。利用NetworkX对系统进行网络拓扑建模并调用G. degree、nx. betweenness_centrality(G)、nx. average_clustering(G)等算法计算其网络特征参数,在此基础上进一步分析计算结果,研究综合能源系统的无标度与小世界等复杂网络特性。引入网络破碎度、连通因子、供能效率比3个分析指标,模拟系统受到7种不同模式的破坏,通过观察不同故障下电-气-热综合能源系统的网络破碎度、连通因子、供能效率比的变化曲线,综合分析系统在不同故障下的健壮性并对系统中的脆弱环节进行识别,研究成果为建设更可靠的大规模综合能源系统网络体系提供了参考和决策支持。     

A novel scale-free network model based on clique growth

A novel scale-free network model based on clique (complete subgraph of random size) growth and preferential attachment was proposed. The simulations of this model were carried out. And the necessity of two evolving mechanisms of the model was verified. According to the mean-field theory, the degree distribution of this model was analyzed and computed. The degree distribution function of vertices of the generating network P(d) is 2m ² m ₁⁻³ (d − m ₁ + 1)⁻³, where m and m ₁ denote the number of the new adding edges and the vertex number of the cliques respectively, d is the degree of the vertex, while one of cliques P(k) is 2m ² k ⁻³, where k is the degree of the clique. The simulated and analytical results show that both the degree distributions of vertices and cliques follow the scale-free power-law distribution. The scale-free property of this model disappears in the absence of any one of the evolving mechanisms. Moreover, the randomicity of this model increases with the increment of the vertex number of the cliques. Foundation item: Projects(60504027, 60573123) supported by the National Natural Science Foundation of China; Project(20060401037) supported by the National Postdoctor Science Foundation of China; Project(X106866) supported by the Natural Science Foundation of Zhejiang Province, China     

基于复杂网络理论的城市交通网络结构特征

以复杂网络理论和B-A模型为基础,统计和分层解析了南京主城区复合交通网络特征,研究表明:城市复合交通网络由随机网络和无尺度网络共同组成,从而可以实现随机网络的稳定性、可达性和无尺度网络的高效性、成长性的优势互补;经过等级调整后出现的B-A模型中的γ=3的幂次分布,符合无尺度网络结构的基本特征;交通网络复合化的增长包括自下而上和自上而下的双向增长过程。     

复杂网络理论在基因调控网络中的应用

无标度网络理论的提出与发展为研究基因调控网络提供了有力的理论基础.一方面,研究发现许多生物网络和非生物网络一样都具有无标度特性和小世界结构;另一方面,生物网络和非生物网络的幂律衰减指数γ不同,考虑到复制是生物进化的动力,提出了不同于BA模型的复制增长模型和带权值增长的网络模型,并对模型进行了数值模拟,结果显示γ≈2,符合生物网络的一些研究结果.     

复杂网络中具有低易感的疾病传播问题研究

基于真实流行病学中免疫力减弱的特性,提出一个新的疾病传播模型即复杂网络中具有低易感即免疫力减弱的传播模型。 利用平均场理论和计算机仿真对该模型的传播行为进行了详细研究,结果表明该模型的传播阈值主要与网络拓扑结构、免疫丧失率和免疫保留率有关。 小世界网络中存在非零的传播阈值,而无标度网络在网络规模无限大的情况下传播阈值趋于零。 在网络拓扑结构不变的情况下,增大节点的免疫保留率可以增大小世界网络和无标度网络上的传播阈值,降低疾病的传播范围,从而有效控制传染性疾病在复杂网络上传播。     

电子邮件病毒传播的元胞自动机建模与分析*

为研究电子邮件病毒在有向无标度网络上的传播行为,基于元胞自动机理论,提出一个电子邮件病毒传播的元胞自动机模型。在该模型下,仿真分析多种因素对电子邮件病毒传播行为的影响,结果表明：在给定的有向无标度网络中,病毒传播速度和传播规模随着电子邮件病毒附件打开概率增加而增大,网络的有向性增加病毒传播规模对于免疫概率的敏感性,病毒传播演化主要与节点入度相关。研究还表明,病毒先感染入度大的节点,后感染入度小的节点,而节点感染病毒先后顺序与节点出度没有明显关系。