基于复杂网络的供应链网络鲁棒性分析

供应链网络经常面临各种突发事件的干扰,使网络用户受到损失。为更好地提高供应链网络的鲁棒性能,采用复杂网络理论构建了带有可调参数的供应链网络演化模型。在给出供应链网络鲁棒性新测度的基础上,分析了在受到随机干扰和选择性干扰的情形下,用不同拓扑结构的供应链网络模型进行仿真分析。仿真结果表明:供应链网络的拓扑结构对供应链网络的鲁棒性有重要的影响,通过调整模型中的参数,改变网络的演化机制,可以达到改善供应链网络鲁棒性的目的,并对于提高供应链网络的抗干扰能力具有重要的现实和理论意义。     

基于社区结构的复杂网络鲁棒性优化策略

为在复杂网络鲁棒性优化过程中尽可能保留网络初始社区结构,分析重连边策略对网络社区结构的影响,提出一种结合社区结构的复杂网络鲁棒性优化策略.采用Louvain算法确定复杂网络社区结构,利用模拟退火算法提升复杂网络中单个社区的内部鲁棒性,使用改进的智能重连边策略(Smart Rewiring)提升社区间的连接鲁棒性,并通过...     

基于重连机制的复杂网络鲁棒性分析

随着电力系统、交通系统、通信系统等基础设施网络的广泛使用,提高复杂网络的鲁棒性具有重要意义.重连机制是一种高效且简洁的方法,常用于提高网络的鲁棒性.基于0阶零模型的重连机制通过对边的随机删除和创建操作来提高网络的鲁棒性,其尽管保持了网络的边数,但会引起节点的度值发生变化,如基于香农熵的重连算法;基于1阶零模型的重连机制...     

基于网络处理器的零拷贝技术*

通过分析网络处理器系统的收发机制,提出了一种基于网络处理器的零拷贝技术。该技术不仅实现了在网络处理器系统下的零拷贝技术,而且也体现出网络处理器中不同数据处理层的协作框架。     

复杂网络的鲁棒性与中心性指标的研究

网络鲁棒性是指网络遭到随机故障或蓄意攻击时仍能维持其功能的能力,理解复杂网络部分结构的失效对网络结构和功能的影响有着非常重要的意义。针对不同的开放数据集和爬取的新浪微博数据集,通过计算移除部分节点后的巨片和连通子图数目等指标,着重分析蓄意攻击对网络的影响,发现度攻击策略对不同网络结构影响均较大,紧密度和介数攻击策略对网络结构的影响有明显区别。实验表明,非微博网络的蓄意攻击中,采用度和介数攻击策略效果较好,而微博网络应采用度和紧密度攻击策略。     

复杂网络能控性鲁棒性研究进展

研究复杂网络能控性鲁棒性对包括社会网络、生物和技术网络等在内的复杂系统的控制和应用具有重要价值. 复杂网络的能控性是指: 可通过若干控制节点和适当的输入, 在有限时间内将系统状态驱动至任意目标状态. 能控性鲁棒性则是指在受到攻击的情况下, 复杂网络依然维持能控性的能力. 设计具有优异能控性鲁棒性的复杂网络模型和优化实际网络的能控性鲁棒性一直是复杂网络领域的重要研究内容. 本文首先比较了常用的能控性鲁棒性定义及度量, 接着从攻击策略的角度分析了3类攻击的特点及效果, 包括随机攻击、基于特征的蓄意攻击和启发式攻击. 然后比较了常见模型网络的能控性鲁棒性. 介绍了常用优化策略, 包括模型设计和重新连边等. 目前的研究在攻击策略和拓扑结构优化方面都取得了进展, 也为进一步理论分析提供条件. 最后总结全文并提出潜在研究方向.     

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。     

变权重的城市轨道交通复杂网络鲁棒性分析

研究变权重下的城市轨道交通复杂网络优化问题,由于城市轨道交通网络属于复杂网络,网络节点数目庞大,并且受实际地理位置因素的影响,每个节点所肩负的交通传输负荷也各异.传统的城市轨道交通网络鲁棒性分析模型对所有的节点进行相同的加权,即所有节点的交通传输负荷相同,并且不考虑节点与节点之间实际距离的影响,将任意相连两个节点间的距离近似等效为单位距离,与实际城市网络中不同节点肩负着不同交通传输负荷不相符合.为解决上述问题,提出一种变权重的城市轨道交通复杂网络的鲁棒性分析模型,对网络中不同的节点,根据与市中心所处的地理位置关系进行不同的加权,并且采用节点间的实际距离作为节点间距分析网络的性能,上述改进模型更符合实际网络特性.以北京市最新的轨道交通网络为例进行实验分析,结果表明,采用改进模型能更精确的优化城市网络的鲁棒性.     

复杂网络能控性鲁棒性最优攻击序列研究

复杂网络的能控性在不同的攻击方式下会呈现不同的鲁棒性,寻找网络的最优攻击序列对复杂网络的能控性鲁棒性的保护和提升具有重要意义.本文使用遗传算法搜索针对复杂网络能控性的最优攻击序列,分析了在不同平均度情况下,遗传算法所求得的攻击序列和其他方法得到的攻击序列的特征.实验发现即使在不同类型和度分布的网络中,遗传算法生成的攻击序列都能取得比传统蓄意攻击方法更好的攻击效果.在所用网络上,相比于其他蓄意攻击方法,遗传算法得到的最优攻击序列的节点度数排名更靠后,破坏性排名靠前;在不同类型的网络上,不同特征对最优攻击序列的重要程度不一样.     

负荷作用下的相依网络鲁棒性研究

提高相依网络的鲁棒性对网络的可靠性和安全性建设具有重要意义。针对所构建的三种耦合方式下的无标度相依网络,引入节点负荷作用,通过计算机仿真对相依网络的鲁棒性问题进行研究。研究发现,相比随机耦合和异配耦合,相依网络在同配耦合方式下具有最强鲁棒性。节点容忍系数和子网络同配性系数对相依网络的鲁棒性具有显著影响,为使相依网络更加鲁棒,应适当增大节点容忍系数或减小子网络同配性系数。另外,耦合强度的增加也能在一定程度上提高相依网络的鲁棒性,且随机耦合方式下的相依网络对耦合强度的变化更加敏感。     

Structural robustness of combat networks of weapon system-of-systems based on the operation loop

The structural robustness of the combat network of weapon system-of-systems (CNWSOS) has been widely used to characterise its operation ability and survivability in the integrated joint operations. In this paper, after introducing the concept of the operation loop, a directed CNWSOS network model is first put forward. Then, the directed natural connectivity, a new measure of the CNWSOS robustness that extends the concept of natural connectivity to the directed combat networks, is proposed to provide both a definite physical meaning and a simple mathematical formulation. Last, the feasibility and effectiveness of the proposed structural robustness measure are demonstrated using both numerical experiments and an empirical case study. The directed natural connectivity facilitates a more sensitive and precise quantitative analysis of the structural robustness, which in turn provides useful insights for designing a more robust CNWSOS, including improving the accuracy of intelligence acquisition, enhancing the communication capabilities of weapon systems, and strengthening the capability of precision strikes.     

面向级联失效的复杂网络加权策略

针对加权复杂网络抵制级联失效的鲁棒性问题,提出一种介数相关的节点加权方法,并应用加权流局域重新分配原则构建了带有可调权重参数的级联模型。在典型模型网络和真实网络上探讨了级联行为。数值模拟和理论分析结果给出了网络达到最强鲁棒性水平时所对应的权重参数值。与现有的度相关加权策略对比,介数相关加权策略使得网络鲁棒性更强。     

长株潭城市群交通网络结构洞分析

为了深入研究城市群交通网络结构特性,根据长株潭城市群交通网络构建其道路对偶网络,建立网络结构洞算法,运用VC++6.0连接Matlab7.0计算长株潭城市群交通网络的有效规模、效率、约束度、等级度等结构洞理论指标值,对网络使用n-派系算法计算长株潭城市群交通网1派系结构分布,长株潭城市群交通网络1-派系中包括五条道路以上的不存在,包括五条道路极少,占0.24%,包括四条道路较少,占13%。可以得出以下结论：按照等级度指标可将长株潭城市群交通网道路划分为核心、中间、边缘三类;长株潭城市群交通网络不存在着结构自治,在结构上不存在无效道路。     

基于社团结构的复杂网络抗毁性测度

综合复杂网络连通度和社团结构的抗毁性测度,提出了一种新的基于社团结构的复杂网络抗毁性测度,既考虑网络的整体效能,又联系了网络本身的社团结构性。另一方面,为了更加有效地攻击网络的社团,提出一种基于社团的选择性攻击方式,移除较少的节点就使网络中的社团崩溃。通过仿真分析表明,基于社团的复杂网络抗毁性测度更加全面客观地衡量了网络的抗毁性,基于社团的选择性攻击更加有效地破坏了网络的社团结构性。     

Controllability emerging from conditional path reachability in complex networks

Controllability of complex networks is a fundamental requirement to orientate the networks toward a sustainable way of development. Determination of link weights and calculation of eigenvalues of large‐scale matrices are two inevitable problems in applying the exact controllability framework in complex networks. Here, we introduce a novel controllability analysis approach based on the controllability index and the reachability matrix to identify the minimum set of driver nodes, in order to achieve complete regulation of arbitrary networks with general configurations. An effective algorithm is theoretically developed via using only the 0–1 binary structure of the network. Theoretical analysis and numerical examples show that our proposed algorithm possesses structural adaptability and control robustness under the weighted perturbation. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.     

无线传感器网络路由鲁棒性研究*

分析了WSN路由鲁棒性的特点,提出了路由鲁棒性的量化指标,并引入云模型解决鲁棒性的评价和量化问题,是对无线传感器网络路由鲁棒性研究的有益探索和尝试。     

基于抽样的复杂网络可靠性度量算法

提出了一种基于抽样技术的算法ABS,通过分析从大型复杂网络中抽样所得到的样本网络,推导出大型复杂网络的可靠性度量参数,同时还给出这些参数的 Bootstrap 置信区间.大量的实验表明,ABS 算法在估算大型复杂网络的可靠性度量参数方面是有效的、可行的.     

基于能量的无标度网络模型的研究

近年来复杂网络成为一个新兴的研究课题,复杂网络研究对于理解复杂系统的结构和行为至关重要。研究发现很多复杂系统均具有无标度特性。针对BA模型仅关注节点年龄对网络拓扑结构的影响,提出了一种基于能量的无标度网络模型（EBSFN）。仿真结果表明,提出的EBSFN模型较之BA演化模型,具有更好的幂律分布和稳定性。