基于邻居节点平均度的级联故障袭击策略研究

袭击策略是复杂网络抵制级联故障的鲁棒性问题中一个重要的研究内容。根据节点局域信息的初始负荷,考虑邻居节点的平均度,提出了一种新的级联故障袭击策略——邻居节点平均度(NAD)策略。理论分析了关键阈值TC与可调参数α之间的关系,并通过数值模拟对比两种经典的袭击策略,研究发现针对单层网络结构,提出的NAD袭击策略对BA无标度网络攻击最有效。此外,基于BA-BA网络构成的多层耦合网络级联故障模型,最大平均度袭击策略数值模拟得出的结果较好地验证了已有理论解析结果。通过建立突发事件关联耦合网络模型,以上研究能够揭示系统发生级联故障的条件,从而提出预防耦合网络崩溃的保护策略。     

基于侥幸心理的自愿接种模型研究

该文基于个体接种疫苗倾向的差异性,结合博弈理论建立了一个基于节点重要性倾向的自愿接种模型;同时,针对人们在选择是否接种时存在的心理因素,建立了一个基于侥幸心理的自愿接种模型。针对疫苗永久有效、疫苗有效期有限和信息存在时间延迟3种情况,借助经典的SIS传染病模型在BA无标度网络与ER随机网络上对上述两个模型的疾病传播进程进行了对比分析。结果表明:若存在侥幸心理,BA网络中的感染节点密度将更大,即对BA网络影响更大;还发现对于该文所设参数,当人们存在侥幸心理时,感染人数增加了2倍以上。     

基于主方程的加速生长网络分析

针对BA模型的非加速生长特性，采用主方程方法研究加速生长网络模型.构建一个加速生长网络，根据主方程建立了概率方程，应用母函数方法求解概率方程，获得了加速生长网络模型的母函数及入度表达式.讨论了加速指数对整个网络生长的影响，并推导出平均入度的表达式.对加速生长网络模型的网络规模和入度分布进行了数值仿真，结果表明，加速生长网络具有一般无标度网络的幂律分布以及不同于一般无标度网络的加速特性.     

WS与NW两种小世界网络模型的建模及仿真研究

对WS小世界网络和NW小世界网络两种网络模型进行计算机建模,并分析它们的静态网络统计量,包括节点的度分布、平均最短路径和聚类系数等特征指标.进一步得到了WS和NW小世界网络模型的度分布图以及NW小世界网络模型的平均最短路径和平均聚类系数的归一化图.使用Matlab软件,用邻接矩阵表示网络连接,用随机数产生器产生概率,生成两种小世界模型.并且使用稀疏矩阵的方法,大大减少了内存的使用量,使仿真程序能生成具有更多网络节点的大型网络,使对数十万节点的网络进行建模和分析成为可能.     

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。     

节点数固定的ER网络演化模型拓扑性质的研究

复杂网络模型的研究主要集中在ER网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型,其中ER网络模型是最经典的复杂网络模型之一。文章研究了节点数固定情况下的ER网络模型,根据网络内部边的动态演化特点,将节点数固定的网络模型进行了细分,给出了模型的生成算法,并模拟了算法生成的随机网络的平均路径长度和聚类系数。仿真结果表明,节点数固定的ER网络具有小世界特性,出现这种小世界特性的主要原因是由于网络内部边的异质性,而与网络的节点数变化没有必然联系。     

基于适度优先的无标度网络模型与抗毁性优化

针对无标度网络面对随机失效和选择性失效在抗毁性上的双重特性,结合网络最重要的异质性特征,引入单个系数控制网络增长中的优先连接程度,优化节点度值差距,在BA网络的基础上提出了基于适度优先的无标度网络模型,它更具有一般性,通过近似证明和数值模拟进行验证.基于适度优先的无标度网络模型可以控制生成相对均匀化的无标度网络.仿真表明,其可在面对随机失效和选择性失效时获得较好的综合抗毁性.     

无标度网络:基础理论和应用研究

基于在《科学》专辑“复杂系统和网络”上Barabási对无标度网络的总结文章,讨论了BA模型、层次网络、网络动力学、度相关性及网络马氏链等问题;在马氏链框架下,对一类增长网络提供了一种简单的迭代方法代替模拟去计算网络度分布,并据此推导出某些一般准则,以直接判断一套网络生成机制能否保证稳态度分布存在,及稳态度分布是否无标度。这些结果说明:对于复杂网络今后发展,加强基础理论和应用研究的极端重要性。     

无标度合作网络的度分布

采用主方程方法计算了一类特殊的无标度合作网络的节点增长的动态性,证明了该网络是节点度分布符合幂律分布的无标度网络,其幂指数位于2和3之间.时间无限大时得到的度分布解的形式与BA网络的形式相似.     

中国房地产信贷网络特征及演化规律

利用复杂网络分析方法,以2007—2013年沪深A股房地产上市公司为样本,基于房地产长期借款信息构建房地产金融机构二分网络。对该二分网络进行投影得到以金融机构为网络节点的无向含全的单顶点网络,即房地产信贷网络。从小世界效应、无标度特性、度相关性和网络中心性角度分析网络的拓扑特性和演化规律。实证研究发现:2007—2013年间房地产信贷网络是小世界网络,但不具有无标度特性。随着网络规模的扩大,新增网络节点的连接具有异配性。同时国有五大行及部分股份制银行在房地产信贷网络中占据枢纽地位,对网络稳定性起决定性作用。     

基于Gnutella的LRU查询算法改进

Gnutella网络模型是无结构的P2P网络中一种采用范围受限的洪泛方式来扩散查询消息.随着网络规模的不断扩大,这些消息将耗费大量的节点处理时间、吞噬网络带宽,最终必然会导致网络的过载和拥塞.为解决此问题,采用一种基于小世界网络模型的LRU查询算法,该算法利用LRU的思想来维护邻居节点的信息.理论和仿真实验证明该算法能减少搜索时间、降低搜索开销和提高查询算法的效率.     

极小Cayley图的确定性小世界网络模型

小世界网络的确定性模型研究是复杂网络建模领域的重要分支,通过分析Cayley图的极小性与小世界特性的关联,提出一种基于极小Cayley图构造小世界网络的确定性模型．模型通过选择满足条件的极小Cayley图,恰当地扩展其生成集,构造出一类对称性强且结构规则的小世界网络．结果表明, 和现有模型不同,该模型可根据需求构造常数度或非常数度网络,且生成网络不仅具有较高的聚集系数和低的网络直径,而且是节点对称的,在通信网络、结构化P2P覆盖网络等实际领域的拓扑结构设计中具有重要应用．     

基于关联度的无标度网络演化模型分析

针对无标度网络模型,考虑新增节点可能与系统存在关联的特性,提出了基于关联度的一种改进模型,从理论上对新模型的度分布进行了分析;通过计算,将度分布、聚类系数和平均路径长度等网络参数与适应度模型进行了比较,计算结果表明,关联度模型比适应度模型更优。     

社交网络的有效信息量研究：基于节点强度的分析

为了研究社交网络中的有效信息量,结合节点度分布和节点强度的概念,提出了一种社交网络中有效信息量的分析方法.首先,基于邓巴数字的理论,提出有效信息量函数,并结合节点强度来描述社交网络节点的有效信息量的变化趋势.其次,通过对Twitter社交图表的研究,得到社交网络的节点度分布函数,并结合有效信息量函数,对给定的社交网络有效信息量进行分析和量化.最后,分析社交网络系统有效信息量的局限和特征,使社交网络的用户能更好地获得自己所需要的信息.研究证明:现在社交网络中的邓巴数字处于[210,220],已经超出了150定律,同时,社交网络系统有效信息量也趋于一个特定的值.     

交叉抽样在复杂网络中的研究与应用

针对传统网络抽样主要是对复杂网络的节点及边进行独立抽样,提出对复杂网络的节点或边进行独立的2次抽样,再对得到的抽样网络进行分析,从而推算出原始网络的各项参数. 在交叉抽样中,分析了点交叉抽样、边交叉抽样及混合抽样中的点混合抽样与边混合抽样4种交叉抽样方法,并在经典的ER、WS及BA网络模型上进行了验证. 结果表明,通过交叉抽样可较好地推算出原始网络的平均度、平均路径长度、网络直径、传递聚集系数、WS聚集系数、网络维数等参数,且点混合抽样的效果最优.     

考虑相依边负载的相依网络鲁棒性研究

针对现实中不同网络之间的连接边存在负载传递和容量约束的现象,提出了一种考虑相依边负载的相依网络级联失效模型,并将该模型运用到地铁公交相依网络上,分析不同交通网络之间的换乘所带来的负载分配问题。该模型综合考虑了相依边过载失效、相依节点故障和非最大连通子图节点损失的失效情况。通过调节攻击比例,分析不同负载重分配策略、不同的网络耦合方式与组合模式、网络的相依程度、不同边攻击方式下对相依网络鲁棒性的影响。结果表明:剩余容量分配策略能有效缓解相依边的过载失效,小世界网络组成的相依网络鲁棒性更好;提高耦合程度和子网络的平均度能有效提高相依网络的抗毁性;相较于相连边,攻击相依边对网络的鲁棒性影响更大。     

复杂open shop问题的网络模型及 调度规则设计

针对当前调度规则设计缺乏系统性这一现状,提出一种基于复杂网络理论的系统化设计启发式调度规则的框架.通过将复杂open shop (COS) 调度对象描述成复杂调度网络,并将相关的COS调度问题描述成对应复杂调度网络上的结点执行问题,从而将COS调度问题纳入到复杂网络理论体系下进行研究.在此基础上,通过在不同复杂调度网络上进行结点执行实验,发现复杂调度网络平均度值特征和网络结点平均总执行时间之间呈现对数关系.这一事实为设计基于度值的调度规则提供了理论基础,即优先执行度值大的结点,使得后续复杂调度网络具有尽可能小的平均度值.仿真实例证实,与其他调度规则相比基于度值的COS调度规则能够取得更好的最大完成时间（MFT）性能.     

基于近邻算法的无线传感器网络功率控制

针对因无线传感器网络节点部署的密集性和随机性造成单一、不变的发射功率无法满足无线传感器网络能量高效的要求,提出基于近邻算法的无线传感器网络功率控制算法(NNPC).该算法中Sink节点保存整个网络拓扑结构的信息,利用多近邻算法评估节点密度,确定最优通信距离.结合Friss自由空间模型和两线地面传播模型计算当前网络最优发射功率,Sink节点广播通知节点采用最优发射功率发送数据.如果节点没有接收到广播包,那么节点采用默认的最大发射功率.仿真结果表明,基于近邻算法的网络功率控制算法能提高整个无线传感器网络的生存时间,节省网络的平均能耗.     

Open shop复杂调度网络模型及特征分析

给出open shop 复杂调度网络模型,即通过将open shop复杂调度对象描述成复杂网络,并将相关的复杂调度问题描述成对应复杂网络上的节点遍历问题,从而将复杂调度问题纳入复杂网络理论体系进行研究.分析几个复杂调度网络场景的一些基本结构特征,发现复杂调度网络具有小世界、模块化等很多现实复杂网络共同具有的特点.前者说明调度对象事件之间具有较强的局部和全局耦合;后者能够为分块解决复杂调度问题提供理论基础.复杂调度网络中的平均度值和平均聚类系数与调度目标即网络平均遍历时间具有较强的关联,网络平均度值和网络平均遍历时间基本满足对数关系,这为后续设计基于复杂网络特征的调度规则提供启发式信息.给出网络可折叠度的概念,发现复杂调度网络本质上具有较大的网络可折叠度,可以通过折叠复杂调度网络来降低它的复杂度,从而提高后续的分析和算法执行效率.