基于二阶信息的复杂系统弹性度量研究

基于节点最近邻信息,复杂系统弹性预测模型通过将多维方程映射为一维方程,度量复杂系统弹性。然而该模型并未引入节点二阶邻居的信息。基于复杂系统弹性预测模型,通过在映射过程引入节点二阶邻居信息,该文提出了一种考虑节点二阶邻居信息的复杂系统弹性预测模型,并在Barabási-Albert（BA）无标度网络、Watts-Strogatz（WS）小世界网络上验证了新模型的有效性,进而讨论了不同网络拓扑结构对新模型效果的影响。实验结果表明,在平均度不同的BA无标度网络和WS小世界网络中,基于节点二阶邻居信息的复杂系统弹性预测模型均可更准确地预测系统弹性。其中,网络平均度为2的BA无标度网络和WS小世界网络的系统弹性测量精度分别提高了79.89%和59.53%。且在同类网络中,网络平均度越小,基于节点二阶邻居信息的模型越适用。同时,针对同类型平均度相同的网络,改进后模型在BA无标度网络上的效果优于WS小世界网络。该文的研究为有效度量复杂系统弹性状态和设计弹性系统提供了科学的研究手段和理论支持。     

加权无标度网络上SIRS类传播模型研究

在无权网络标准SIRS模型的基础上,提出了具有加权传播率和非线性传染能力的SIRS模型和带有直接免疫的SIRS模型.利用平均场理论,分析得到在加权无标度网络中,这2个模型都可以通过调整相应的参数得到非零的传播阈值,其中SIRS模型的传播阈值主要与网络的拓扑结构和节点的传染能力有关;而带有直接免疫的SIRS模型的传播阈值除与上述2点有关外,还与直接免疫速率和免疫丧失速率有关,且直接免疫可以增大疾病传播的阈值,降低传播范围,从而可以较好的控制疾病传播.     

复杂电力网络的连锁故障动态模型与分析

为研究复杂电网连锁故障的传播机理,同时为预防和减小大停电事故发生,在研究了国内外复杂电力系统连锁故障模型的基础上,提出了一个模拟连锁故障过程的动态模型.根据此模型,分别对具有小世界(small-world)、无标度(scale-free)特性的人工复杂电网模型进行了连锁故障仿真,验证了模型关于连锁故障动态演化过程的合理性.进一步比较表明,电网连锁故障在小世界电力网络中造成的功率损失比无标度电力网络大得多,并且连锁故障传播的速度远比无标度电力网络迅速.     

上海轨道交通网络的复杂网络特性及鲁棒性研究

以上海轨道交通网络为研究对象,基于复杂网络理论,采用Space L方法构建上海轨道交通网络拓扑结构模型,通过计算网络的多个特征指标值,实证分析了其复杂网络特性;以网络全局效率相对值作为轨道交通网络鲁棒性的评价指标,研究了上海轨道交通网络的鲁棒性.研究表明:上海轨道交通网络在L空间中是小世界网络和无标度网络;上海轨道交通网络对站点遭遇随机故障的鲁棒性强于站点遭受蓄意攻击时的鲁棒性.     

基于复杂网络理论的装备保障网络实证研究

为更好地理解装备保障网络的拓扑结构及其特点规律,基于复杂网络理论构建了装备保障网络模型,并从无标度、小世界和层次性等方面具体分析了装备保障网络的统计特征。实证结果表明:装备保障网络具有一般复杂网络相似的拓扑特性,即无尺度特征、小世界效应、较为清晰的层次结构及负相关匹配特性。     

双有限异质社交网络仿真建模及实证分析

提出了一种双有限异质社交网络结构,即网络规模有限性、节点出/入度有限性以及网络节点属性的异质性。仿真结果及实证分析表明,与小世界网络、无标度网络等相比,双有限异质社交网络模型可以更好地模拟实际社交网络,不仅其网络整体结构兼具小世界特性和无标度特性,在微观上还可以真实反映出不同属性类型的节点在网络中的影响力和控制力。     

产品族零部件关系网络实证分析及演化

基于复杂网络构建复杂机械产品族零部件关系网络,以工业汽轮机产品族为实例,分析认为产品族结构网络是具有较高集聚性和较短路径的小世界网络,同时具有显著的无标度特性.分析了产品族零部件关系网络的演化机理：具备一定的初始状态、增长、局部择优连接和连接边有方向.产品族的结构具有分层、模块性等显著特点,结合这些特点提出了该类型网络的演化模型,仿真结果与实证分析吻合较好,从而验证了模型的合理性和可行性.经过实证定量的演化分析,得到了产品族结构及其拓扑特性的时间演化特征,即周期性和局部相似性.标度涌现使零部件关系网络成为无标度网络,在结构上逐渐演变为局部密集、大部分稀疏的发散型网络.     

双有限异质社交网络仿真建模及实证分析

提出了一种双有限异质社交网络结构,即网络规模有限性、节点出/入度有限性以及网络节点属性的异质性.仿真结果及实证分析表明,与小世界网络、无标度网络等相比,双有限异质社交网络模型可以更好地模拟实际社交网络,不仅其网络整体结构兼具小世界特性和无标度特性,在微观上还可以真实反映出不同属性类型的节点在网络中的影响力和控制力.     

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。     

基于复杂网络分析的微博网络舆情传播

为了探索微博网络舆情传播机制,采用复杂网络分析方法,并结合新浪微博获取的数据,分析了微博的社会网络结构的特点及其对舆情传播的影响。首先介绍了微博社会网络组成机制。然后采用复杂社会网络分析方法分析了微博社会网络的无尺度特性和小世界特征。最后结合实际的网络舆情事件案例,分析评价了微博社会网络拓扑结构对网络舆情传播的影响。     

含可变感染率的SIRS模型在复杂网络上的传播分析

在疾病传播的现实网络中,每个个体与感染源接触而被感染的概率并不是一样,这与个体的体质、抵抗力及接触程度等因素有关。基于复杂网络上SIRS模型,提出了一个可变感染率的疾病传播模型。利用平均场原理,分析得到该传播模型的传染临界阈值主要与网络的拓扑结构和可变感染函数有关。数值模拟验证了理论分析的正确性。     

非结构化对等网中被动蠕虫传播的性能

针对被动蠕虫对非结构化对等网的安全构成的严重威胁,考虑P2P用户的实际情况,建立了一个带有死亡率、离线率和在线率的时滞SEIRS模型,得到被动蠕虫灭绝与否的阈值——基本再生数。时滞包括潜伏期和临时免疫期。潜伏期主要由下载文件的时间决定,而临时免疫期与用户的抗恶意软件性能有关。仿真研究了不同参数对模型的影响,尤其是时滞对模型的影响,为有效控制被动蠕虫的传播提供了理论指导。     

Spreading behavior of SIS epidemic model on networks with dynamical topology

Based on the two-dimensional regular lattice,a modified SIS(Susceptible-Infected-Susceptible)epidemic model with motion rules is presented to study the spreading behavior on networks with dynamical topology.The mean-field theory is utilized to analyze the critical threshold(λc)of epidemic spreading under the randomly mixing conditions.It is found that λc is only related with the population density within the lattice.Large-scale numerical simulations are carried out to verify the mean-field results,and it is observed that the long-range probability p largely affects the epidemic spreading behavior.In addition,the effect of the dual time scales on epidemic spreading is also investigated by the simulations,and it is shown that the dual time scales accelerate the dynamic spreading behavior.The results indicate that the model with motion can help us to further understand the real epidemics.     

警觉与疾病的传播次序性对动力学的影响

近年来,基于双层网络研究疾病传播与警觉传播的相互作用已引起广泛关注。在该模型框架下,疾病通过物理接触网络传播,而有关疾病的警觉信息则通过虚拟接触网络传播,两个网络具有相同的节点,但对应的连边不同。已有的模型在进行理论分析时,多假设警觉意识的传播先于疾病的传播(ordered model),考虑到在真实情况下,疾病传播和警觉意识的传播难以区分先后顺序,因此该文提出了一种不考虑传播次序的模型(concurrent model)。通过研究发现,两种模型给出相同的疾病爆发阈值,但却给出不同的传播范围,当警觉意识传播率较小的时候,无序模型对应的感染范围会小于有序模型对应的感染范围,但是随着警觉意识传播率的增加,结果会发生反转,即无序性模型会导致疾病的感染范围大于有序性模型。     

能量有效的无线传感器网络无标度拓扑模型

针对无线传感器网络节点能量有限且易失效的问题,利用复杂网络理论提出了一种能量有效的无线传感器网络无标度拓扑模型. 该模型通过节点的剩余能量约束节点的发射半径,在拓扑演化过程中充分考虑节点剩余能量和节点度等因素,并引入能量调节参数和节点度调节参数,得出了一种幂率指数可以在[3,+∞)调节的无标度拓扑结构. 动态分析和仿真实验结果表明,该模型具有无标度网络的幂率特性,且具有较好的容错性和能耗均衡的特点.     

基于复杂网络理论的计算机网络拓扑分析

从复杂网络理论、计算机网络拓扑技术、复杂网络理论在计算机网络拓扑中的应用等方面,具体阐述了复杂网络理论基础上的计算机网络拓扑技术。     

复杂网络演化研究综述

首先对近年来复杂网络演化方面的研究进展进行了总结归纳,从网络演化部件、是否考虑权重、采用的演化机制、演化网络是否动态变化以及针对实际网络演化侧重的条件5个方面对当前复杂网络的演化模型进行了分类;其次从演化的时间尺度、权重与拓扑之间的关系、演化的复杂性3个方面指出了当前复杂网络演化研究存在的不足;最后提出了基于复杂适应系统理论来研究工程技术网络演化的框架。     

一类具非线性传染力且潜伏期也具传染性的流行病模型

从非线性动力学角度,运用常微分方程理论和方法,对一类具非线性传染力且潜伏期和染病期都传染的流行病模型进行了研究,讨论了在不同情况下疾病消除平衡点(零平衡点)、非零平衡点的存在性、稳定性,最后确定了各类平衡点存在的条件阈值.结果表明,通过减少染病者与易感者的接触,提高治愈率,使阈值增大到某一数值时,传染病就会从种群中根除;当阈值小于某一数值时,就会形成地方病.同时,结果揭示了潜伏期传染和染病期传染对流行病发展趋势的共同影响.     

保证高可靠度和低传输开销的DTN拓扑控制

由于时延容忍网络中复杂的环境可能导致网络节点失效或链路故障,再加上节点的持续移动和链路的间歇连通,都给网络可靠拓扑控制带来挑战．为解决这些问题,基于时空图提出了有效的可靠拓扑控制方案．该方案适用于节点周期性运动的卫星网络、星际网络等时延容忍网络．首先将网络拓扑转化为时空图;然后定义了网络的可靠拓扑控制问题,拓扑控制保证在网络连通的条件下,寻找网络中任意节点对的最可靠路径,并最小化网络的传输开销;最后提出了两个算法来解决此问题．仿真验证了提出的方法既能保证网络的可靠性,还能降低网络的传输开销,从而说明提出的拓扑控制方案适用于拓扑周期性可预测的时延容忍网络．     

基于线性阈值模型的动态社交网络影响最大化算法

针对随时间进化的动态社交网络展开影响最大化问题的研究，目标是基于线性阈值传播模型，挖掘影响力最大的k个种子用户，从种子用户发起传播，最大化影响传播范围。提出一种基于线性阈值模型的动态社交网络影响最大化算法（linear threshold dynamic influence maximization，LTDIM）。首先，给出动态社交网络影响最大化问题的形式化定义，提出利用活边路径获取初始种集的方法；然后，分析网络的各种拓扑变化，提出种集的增量式更新方法；最后，基于节点度和影响力增量提出DP（degree pruning）和IIP（influence increment pruning）剪枝策略进一步提高时间效率。实验使用4个真实的社交网络数据，考察在8个网络快照上算法的运行时间和影响传播范围。实验结果表明，本文算法的影响传播范围接近于静态启发式算法，运行时间大幅度减少，验证了算法的时间高效性和可扩展性。"