复杂网络背景下的物流网络风险因子扩散研究

快速发展的物流服务已经融入了人们的生产、生活中,而由于突发的风险所导致的延误、停滞等问题会严重影响运输效率,造成各类经济财产损失。因此基于物流风险内部和外部因素的考虑优化了Stackelberg模型,将市场价格变化造成的供需波动界定为物流服务中的风险因子,并定量分析了价格弹性系数和初始供货价格对于波动的影响。在此分析的基础上,基于复杂网络中的传染病模型SIR,以物流网络的角度构建了风险因子的扩散模型,利用节点拓扑权重和供需波动改进了扩散的机制。通过在人工网络和真实网络中取不同参数模拟风险因子的扩散过程,讨论了在不同价格弹性系数和初始价格下风险的扩散结果,分析了模型的性能,并在真实物流网络中验证了模型的合理性和可靠性。     

从复杂网络视角分析系统性风险:综述和展望

随着现代金融业的迅猛发展, 由多个金融主体形成的网络复杂程度不断加深, 发生系统性风险的概率明显上升. 利用复杂网络理论研究金融市场的网络拓扑结构及演化过程, 对系统性风险的测度、传染及防范具有重要作用. 首先, 阐明了系统性风险的内涵、成因与特性, 介绍了研究系统性风险的常用指标和复杂网络模型, 指出了系统性风险在金融网络中的重要影响; 其次, 基于金融机构之间的关联性归纳了构建网络模型的算法和系统性风险的测度方法, 对比分析了各自的基本特征、优势、局限性及应用; 然后, 剖析了系统性风险在网络结构下的传染效应; 最后, 基于复杂网络视角对系统性风险的难点问题进行了展望, 以期为相关研究提供参考.     

基于符号化的时间序列复杂网络构造及其拓扑结构研究

复杂网络理论是时间序列分析中一种有力的工具,但在面对高频数据时,现有建网方法是低效的.因此,提出利用时间序列符号化技术压缩原始序列,并构造网络的方法.该方法使用最小二乘估计时序分段斜率,提取序列的局部特征,并构造字典判断节点是否邻接.模拟实验表明,所建网络的标度指数、集群系数与过程的Hurst指数高度相关,可以精确地捕捉原过程的复杂性特征.     

基于GTST-MLD的复杂网络风险评估方法

针对复杂信息系统复杂程度高、互影响性与互依赖性强,现有风险评估方法难以适应大规模网络安全风险评估与应用实践的需要的问题,研究了基于GTST-MLD的适合复杂信息系统的风险要素分析方法和整体风险评估方法,包括研究事故互依赖关系模型,进行风险要素建模以及风险传导分析,以提高针对复杂信息系统的风险评估能力和分析水平。结果证明,模型对复杂信息系统安全特性的目标、功能、结构、行为等因素予以综合,实现在更高的系统功能层面上对系统安全性的分析研究,为复杂信息系统的量化风险评估提供了可靠的量化分析手段。     

基于复杂网络的非对称交互效应下项目组合风险优化

针对交互效应下的项目组合风险优化问题,以项目间风险具有的非对称交互效应为前提,投资额占比为组合权重,构建基于复杂网络具有非对称交互效应的多项目组合风险优化模型,采用项目重要性指标评价对项目在组合网络中的重要性进行排序,依据项目综合成功概率大小及其对其余项目的交互效应影响程度进行优化,得到风险最小的最优项目组合,利用Matlab编程实现,印证了模型的有效性。     

基于复杂网络理论的计算机网络拓扑研究

复杂网络理论是一门新兴学科。随着计算机网络的快速发展,网络结构日益复杂,使得传统的随机网络模型已很难对其拓扑特性作出客观的描述,因此,复杂网络理论为计算机网络拓扑的研究提供了一个新的视野和思路。文章对复杂网络理论作了介绍,综述了当前基于复杂网络理论计算机网络拓扑研究的状况并指出了其中存在的问题;强调将复杂网络理论应用到计算机网络拓扑研究当中的必要性。最后对复杂网络理论在未来计算机网络拓扑研究中的可能应用方向作了总结。     

基于复杂网络的风险传播模型及有效算法

提出一种基于复杂网络的风险传播模型及有效算法,通过结合复杂网络中传播蔓延现象的推广模型,将风险传播模型划分为两种：主动型风险传播模型与被动型风险传播模型。并对已有风险传播算法进行改进,实验表明,该模型及算法能健全风险传播机制,提高传播速度与精确度。     

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。     

复杂网络匹配系数控制算法

针对CAIDA提供的探测数据进行分析,得到互联网AS级宏观拓扑结构的随时间演化情况,在对匹配系数进行深入分析的基础上,提出了一种单调改变网络匹配系数的算法--边重连算法。该算法可以在两个方向上构造具有连续匹配系数的网络集合,选择向同配方向重连则可构建匹配系数渐进增大的连续匹配系数网络,选择向异配方向重连则可构建匹配系数不断减小的连续匹配系数网络,当边重连足够充分时可以得到具有极大匹配系数或极小匹配系数的网络。     

战斗机复杂机型维修流程优化建模仿真

复杂战斗机维修过程中,包含从材料等待到挂弹维修等较为复杂的流程.不同步骤之间存在着内部调节矛盾,传统的单线复杂战斗机维修流程受到上述矛盾的影响,存在效率低、维修浪费的问题.提出基于DSM价值流模块优化的战斗机复杂机型流程建模方法.通过计算与维修流程有关数据构成的所有集合,对集合中的维修任务等级进行划分,获取不同等级维修任务的逻辑结构关系.描述维修过程的价值流模块,根据不同类型的价值流模块进行价值模块解耦,求出最优修复流程.实验结果表明,利用改进算法进行战斗机复杂机型维修流程优化,能够合理安排维修流程,减少维修费用,缩短维修时间,提高维修效率.     

复杂公交社团网络模型的稳定性研究

为了研究城市公共交通网络的动态特征,在现有公交网络模型的基础上,建立了一类新的复杂公交网络模型。同时基于派系过滤算法,对复杂公交网络模型进行了社团结构分析。以Lorenz系统为网络的节点,研究了复杂公交社团网络的同步问题。通过改变公交车辆之间的控制强度、删除网络中普通公交线路和关键公交线路,研究了公交社团网络的同步问题。采用Matlab仿真技术分析了公交车辆的人为调度和线路优化对公交线路网络稳定性的影响。     

基于复杂网络理论的计算机网络拓扑研究

复杂网络理论是一种新的理论,它是随着计算机的快速发展而兴起的。目前计算机的网络结构越来越复杂,原本存在的网络模型已经无法满足它的拓扑性能。所以,复杂网路的理论应运而生,同时复杂网络理论也为计算机网络拓扑的研究提供了一个新的发展思路和平台。本文首先是介绍了复杂网络定论,然后讲述复杂网络理论在计算机拓扑行为中的应用,并且通过实验和模型的方式具体讲述复杂网络理论的计算机网络拓扑研究。     

复杂网络可视化研究综述

当今万维网、社会关系网等复杂网络的规模迅速发展,一方面导致人们很难用数字和表格来对这些复杂网络进行全局规划和管理,另一方面复杂网络包含了非常丰富的信息资源但都难于被发现。可视化技术提供了有效的方法来理解复杂网络的结构并从中挖掘有效信息。本文全面介绍了复杂网络可视化技术的研究进展,讨论了可视化布点算法和压缩算法,并介绍了若干具有代表性的复杂网络可视化工具、列举了复杂网络可视化技术在相关领域的应用。     

复杂网络下的软件系统设计研究

当今科学技术的发展日新月异,各种各样的新兴科学技术不断的诞生和发展,计算机网络的相关技术已经深深地融入到人们的生活中,计算机技术已然成为当今社会中,人们工作、学习、生活都不可缺少的重要组成部分。在计算机网络技术中,软件系统设计依靠它独有的优势成为当下最受瞩目、也是最受欢迎的应用系统研发方法之一。     

信息安全管理中的传导风险防范方法研究

风险评估和风险控制措施是信息安全管理体系(ISMS)中的重要环节,而风险控制措施的引入可能引发新的潜在风险(传导风险),对如何防范传导风险进行了阐述,提出了基于PDCA改进模型的传导风险防范策略.     

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.     

复杂环境下的井下人员定位算法及仿真研究

研究井下人员准确定位问题,矿井环境十分复杂,受到大量噪声干扰,传统方法难以实现精确定位.为提高煤矿并下人员定位精度,将接收信号强度(RSSI)和混沌粒子群相算法结合,提出了一种改进RSSI的井下人员定位方法.算法首先根据接收信号强度初步确定井下人员与锚节点距离,然后采用最小二乘法对井下人员位置进行估计,并利用混沌粒子群对位置进行优化,进一步提高了定位精确度.结果表明,相对其它定位算法,改进RSSI算法提高了井下人员定位精度,非常适用于复杂环境下的井下人员定位.     

复杂网络研究

从复杂网络的三个主要度量特征量:平均路径长度、聚集系数、度分布的角度分别介绍了复杂网络中最主要的三种网络模型,即随机网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型,并提出了进一步研究的一些方向。     

灰色信息下复杂负载网络的鲁棒性研究

针对复杂负载网络遭遇攻击引发的相继故障问题,考虑攻击信息的不完全准确性,建立了一个基于灰色信息的相继故障模型。灰色信息的准确度可以通过参数调节控制,随机攻击和蓄意攻击是该模型的两个特例。探讨了灰色信息下,无标度网络和随机网络遭遇边攻击而引发的节点过载故障的级联现象,对比了灰色信息对两类网络鲁棒性的影响。仿真结果表明,信息准确度的降低能明显增强无标度网络的鲁棒性,但对随机网络的影响并不明显。此外,信息准确度对网络鲁棒性的影响存在临界现象。这些结论为相继故障的防御、网络结构的设计以及现实网络的有效保护提供了理论依据。     

基于时空大数据及无线传感网络的复杂气象风险预警模型构建

针对传统复杂气象风险预警模型的预警方式以静态为主,较为单一的问题,构建基于时空大数据及无线传感网络的复杂气象风险预警模型.首先利用无线传感网络实现复杂气象时空大数据的传输,采用序列标注法和条件随机场模型,定向抽取所需复杂气象信息作为风险预警限值.其次将13种复杂气象因子依据预警等级及预警限值划分,计算不同等级复杂气象因子实测值隶属度函数,通过单因子权重确定综合权重.然后采用加权平均模糊合成法、预警分值法和概率分析法,根据权重获取复杂气象总风险值,最后采用隶属法结合风险值确定复杂气象综合预警等级,构建复杂气象风险预警模型.通过实证验证得出,该模型对复杂气象风险等级的预警准确性较好.