考虑节点过载的碳排放空间关联系统级联失效模型

为提高突发事件级联失效对现实碳排放关联系统破坏程度的评估可信性，在传统复杂网络的"负载-容量"级联失效模型基础上，考虑个体成员对负载的冗余能力，提出一种过载失效概率，构建了考虑节点过载状态的级联失效模型，并基于节点特性提出了6种过载节点负载分配策略。仿真结果表明：在过载节点负载分配策略中，综合分配策略整体上较优，能够有效控制级联失效的规模，增加网络鲁棒性；在一定范围内提升过载参数有助于降低级联失效的影响，但提升到一定程度时改善效果不明显；在不同负载分配策略下，剩余系数存在一个最优值，容量可调参数存在最优区间，可以使碳排放关联网络保持较好鲁棒性的同时，花费较小的构建成本，其中紧密度分配策略对应的网络构建成本较高。     

指挥控制网络级联失效建模与仿真

针对指挥控制网络拓扑结构以及级联失效等特点,以网络鲁棒性作为抗毁性测度,采用非线性负载容量模型和负载容量重新分配原则模拟级联失效过程,构建指挥控制网络级联失效模型。通过仿真分析负载参数、容量参数和演化步长等参量对指挥控制网络级联失效抗毁性的影响,为研究指挥控制网络的级联失效行为提供参考。     

考虑级联失效的复杂负载网络节点重要度评估

首先提出了一个基于负载重分配的复杂负载网络级联失效模型,与现有模型的区别在于:(1)针对每个节点定义了一个“过载函数”;(2)用节点权值演化代替网络拓扑结构的演化.在级联失效模型基础上,提出了考虑级联失效的复杂负载网络节点重要度评估方法,给出了节点重要度的新定义.该方法有助于发现网络中一些潜在的“关键节点”.最后的实验分析验证了该方法的有效性和可行性.     

多层供应链网络中欠载失效和过载级联失效的协同演化研究

供应链网络与我们的生活密切相关,而供应链网络的级联失效问题一直是研究的重点.文中提出了一种多层供应链网络混合失效模型,更好地模拟了真实供应链网络欠载失效和过载级联失效的过程,为预防供应链网络崩溃提供了参考.首先,建立了上层供应商网络过载级联失效模型和下层零售商网络欠载失效模型,它们共同构成了上下层网络混合的供应链网络模...     

物流网络级联失效下的抗毁性分析

物流网络在突发事件下易发生级联失效现象,给网络的抗毁性带来巨大影响。针对物流网络中级联失效扩散机理的认知对于提高应急对策的有效性及控制效率具有重要意义。因此基于物流网络特征构建级联失效模型,分析研究级联失效的传播对物流网络抗毁性的影响。数值仿真结果表明：以物流中心为代表的II类中转型节点的失效对网络抗毁性的影响最大。物流节点间业务联系紧密程度及网络结构均对网络抗毁性产生重要影响。     

基于级联失效的复杂保障网络抗毁性仿真分析*

通过引入流量强度指数α和流量分布指数β,建立了不同网络流量下的复杂负载网络级联失效抗毁性模型。基于该模型比较分析了无标度网络、随机网络和介于这两种网络之间的特定复杂保障网络在不同流量强度和流量分布下对单个节点的随机失效与故意攻击的抗毁性。结果表明,在考虑级联失效的条件下,复杂保障网络的抗毁性随着流量强度的增加急剧下降。此外,流量分布对复杂保障网络的抗毁性也具有显著影响,在流量强度一定的条件下改变网络的流量分布能有效提高网络的抗毁性。     

有向加权供应链网络级联失效的抗毁性研究

供应链网络是一个高度复杂的有向加权网络, 研究供应链网络本身的抗毁性对改良供应链网络拓扑结构, 提高网络稳定性和鲁棒性有着至关重要的意义. 因此本文依据复杂供应链网络中不同的网络攻击方式导致的节点 或者连边级联失效现象, 提出了一项在有向加权供应链网络下的抗毁性标准. 在提出的抗毁性准则中, 本文引入 了“网络运营度”的概念, 并针对有向加权网络的几种级联失效现象下的“网络运营度”的理论机理进行阐述, 最后 通过实验证明该抗毁性准则相对于其他文章所提出的抗毁性准则有着相对较好的表现, 证实了本文提出的抗毁性 测度的有效性.     

双层小世界网络中的级联失效模型与分析

复杂网络负载中的级联失效对其抗毁性有着重要影响,其本质是一种相关失效,而网络安拿中的相关失效行为一直是一个非常棘手的问题.提出了一种带有过载函数的复杂负载网络级联失效模型,模型给每个节点定义了一个"过载函数",用节点权值演化代替网络拓扑结构的演化,从而使得级联失效模型更加合理且操作简便.利用模型研究了双层小世界网络中的级联失效行为,研究发现网络拓扑结构非均匀程度越高,越容易触发级联失效.     

基于节点和链路容量的无线传感器网络级联故障研究

无线传感器网络的级联故障模型主要侧重于节点容量对网络性能的研究,忽略了链路容量的影响,从而导致流量指标无法正确反映无线传感器网络的汇聚特征.鉴于此,本文建立了一种受节点容量和链路容量限制的无线传感器网络级联故障模型.首先,根据新的流量指标"方向介数"重新定义了网络负载;其次,通过构建网络级联抗毁性模型,使故障节点可在一定时间延迟后从故障状态恢复.最后,提出了一种路由恢复机制,可以有效改善网络级联故障的抗毁性,并进行了仿真对比测试.结果表明:本文提出的方法可以帮助故障网络在较短时间内得到恢复,使网络状态更加稳定.     

指挥控制网络级联失效模型研究*

基于指挥控制网络的拓扑特征和级联失效特点,提出了一种带可调节参数的指挥控制网络级联失效模型。该模型提出了一种考虑节点组织地位的初始负载定义方法,以网络级联失效平均规模和级联失效临界值作为网络的抗毁性度量;通过仿真实验分析了网络负载的层次性、节点过载承受能力、跨级指挥和平行指挥等模型参数对指挥控制网络级联失效行为的影响,为现实指挥控制网络的级联失效行为的研究提供了新的思路。     

相依网络中负载全局分配的级联故障模型

针对目前不同网络耦合成相依网络的研究不考虑相依边和负载的共同影响,提出一种同时考虑相依边和负载的相依网络级联故障模型。在级联故障中区分连接边和相依边对相依网络的不同作用,负载分配采用基于最短路径长度的可变负载全局分配原则,正常节点分配到的额外负载与距离故障节点的距离成反比关系,相依网络的子网选用IEEE118标准电网、小世界网络和随机图网络。相依网络的仿真结果表明,负载全局分配效应越小,网络抵制故障能力越强,负载故障对级联故障的贡献程度越小,不同耦合网络在特定的容忍系数下取得不同的平均故障迭代步数峰值;而负载全局分配效应较大时,网络崩溃或近似崩溃,平均故障迭代步数与容忍系数呈现近似单调递增关系。     

基于社团理论的复杂网络级联故障模型

针对目前级联故障研究局限于单个节点或节点的简单邻居关系的问题,充分考虑网络的中观局域特征--社团结构,提出一种考虑社团理论的级联故障模型。依据节点的社团属性,赋予节点动态初始负荷,并采用不同的攻击策略对美国西部电力网络、美国航空网络、IEEE118标准电网和无标度网络(SFN)等不同网络模拟故障过程。经仿真发现,社团因素对节点的初始负荷贡献越大,社团内失效节点引发的故障规模越小,而连接多个社团的特殊"枢纽"节点的失效则会引发严重的级联故障。进一步计算不同属性的Pearson相关系数,表明节点的社团外邻居节点数属性较其他属性与故障规模更相关。     

基于耦合映像格子的有向网络相继故障

针对现实世界中存在大量的有向网络,根据有向网络中边的有向性,提出适合描述有向网络耦合映像格子（CML）的相继故障模型,利用仿真分析的方法研究了BA无标度有向网络和ER随机图有向网络在该模型作用下的相继故障行为。仿真中,对节点数固定的网络采用蓄意攻击和随机攻击两种策略进行攻击,并记录相关数据。通过对所得数据的分析发现：1）这两类有向网络的相继故障进程比同规模的无向网络要剧烈;2）当网络遭受攻击时,有向网络比无向网络更加脆弱;3）ER随机图网络相继故障发生过程中引起网络相继故障规模增长的4个临界值之间存在线性关系。     

含能量耗散和容量扩充的电网级联故障模型*

根据电力系统级联故障发生的过程提出了一个含能量耗散和容量扩充的级联故障模型,并用元胞自动机方法进行模拟。结果显示,在能量耗散和容量扩充这两种因素的驱动下,系统能够达到自组织临界状态。该模型较好地解释了电力系统中出现的自组织临界现象。此外,我们还进一步研究了级联故障的控制措施,结果发现,通过对系统中的重要节点进行控制并采用适当的分流策略,能够大大降低级联故障的规模。     

物流基础设施网络级联失效下的抗毁性分析

根据节点负载能力制定失效负载的重分配规则, 结合物流基础设施网络结构特征构建网络级联失效模型, 并分别从参数??、失效节点类型以及网络结构等角度对网络级联失效抗毁性展开分析. 仿真结果表明: 中转型节点的失效所带来的破坏性较一般类型节点大; 增大?? 值以及增加网络结构的复杂程度均可加强网络的抗毁性.

     

考虑相继故障的物流耦合网络节点重要度评估*

物流网络是由任务网络和交通网络构成的耦合网络,为有效识别和保护关键节点,避免耦合网络相继故障引发的大规模系统崩溃,提出了考虑耦合网络相继故障的节点重要度评估方法。基于物流任务的效率要求设计了物流任务和交通双层均衡规划模型并将移除节点造成的效率损失和拥堵程度分别作为衡量节点重要度的主要和辅助标准。通过仿真试验验证了该方法的可行性与准确性。与其他方法相比,该方法能有效识别失效后引发关联网络大规模相继故障的节点,从而为关键基础设施的保护提供依据。     

城市道路状况概率神经网络判别方法

针对移动交通流检测信息的特点,在分析概率神经网络与Global K-means聚类算法的基础上,提出了一种基于移动交通流检测信息的城市路况概率神经网络判别方法。通过分析路况的相关因素,同时考虑信号控制交叉口红灯对车辆行程时间延误的影响,利用Global K-means算法改进的概率神经网络对探测车采集的实时交通信息进行处理,进而得出城市的道路状况。应用结果表明该方法能够有效地判别和跟踪道路状况的变化,比不考虑交叉口红灯的影响时能够更准确地反映城市道路的路况信息。     

动态视角下的城市道路交通网络失效评价模型

利用可靠性相关理论,在对交通网络状态变化规律分析的基础上,给出了了城市道路交通单元及交通网络的‘失效—非失效’态的表达方法;分析了路段单元及交通网络的状态从观察起始点t0到首次演变到‘失效态’的时间分布规律,并以此为基础推导了城市道路单元及交通网络的失效概率、平均失效时长、失效率以及条件失效时长等失效评价模型,给出了模型标定的方法。以国内某城市核心城区5条道路单元组成的路网为实例,对首次失效时间进行了分布拟合及检验,对模型进行了标定,并将模型计算结果与实际观察结果进行了对比。结果表明,利用对数正态分布来拟合首次失效时间较为理想,而且模型的计算结果与实际观察结果也非常接近,表明模型具有良好的实用性。