基于网络生长点的加权局域世界电力网络演化模型*

以变电站选址与定容为出发点,在局域世界电力网络演化模型的基础上,该文将重心选址法和随机选址法结合应用到网络生长点的选取中,提出了一种基于网络生长点的加权局域世界电力网络演化模型。对新模型的节点度分布和权重分布分析表明新模型可以得到幂律分布的度分布和具有幂律尾的节点权重分布。通过仿真,证实了重心法和随机法以不同的概率选取网络生长点时,节点度分布曲线仍然表现出一定的无标度特性,并且此概率的变化只是在度分布曲线尾部对度分布有影响;随着重心法因素的加强,部分节点随着网络生长时间的增长,节点权重越来越大,节点权重分布曲线的尾部畸变,不服从平均分布。     

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。     

加权无标度网络抵制级联失效的鲁棒性研究

针对复杂网络遭遇攻击和随机失效而引发的级联失效问题,提出一种基于介数的节点加权策略,用于探讨加权无标度网络抵制级联失效的鲁棒性。通过数值模拟和理论分析发现,基于介数的策略具有与基于度的策略几乎相同的最优权重参数。在最优权重参数下,基于介数的策略使得网络更具鲁棒性,能显著降低级联失效发生的可能性和发生情况下的级联规模。     

基于复杂网络的Internet结构模型

在Internet网络的演化过程中,新增节点进行服务器选择时,不但要考虑网络的流量和带宽,而且还要考虑与服务器的距离.基于Internet网络中选择服务器的条件,建立了一个Internet网络结构演化模型.在网络模型中,把Internet网络流量作为链路的权重、节点的服务量能力作为节点强度、节点的连接负载作为连接度.应用数值分析方法,研究了网络的动态演化规律和节点强度的概率分布特性.研究结果表明,新模型的强度分布服从幂律分布,而且该模型是一个更一般化的BBV加权网络模型.     

基于加权网络模型的电网连锁故障分析

本文基于复杂网络理论提出了一种评估电网发生连锁故障的新方法,运用复杂网络理论来分析电网有助于从电网架构上研究连锁故障.首先,以输电线路和变压器的阻抗模值为边权构建了电网加权拓扑模型,并给出评价电网中心性的指标;其次,基于线路断开瞬间线路传输功率优先分配到邻近线路的原则,提出评估电网发生连锁故障的阈值模型;最后,以IEEE 118节点系统为例,通过计算反映其中心性的指标值,找出了IEEE 118节点系统的中心节点,验证了加权拓扑模型在反映节点中心性方面优于无权拓扑模型,与实际网路也更接近.在此基础上,针对四种攻击网络的典型模式,运用阈值模型计算该系统发生连锁故障的临界阈值,揭示了电网发生连锁故障的机理.     

复杂网络上相继故障研究综述

在复杂网络上,由微小扰动引发的大规模相继故障会导致灾难性后果.为了满足人们对各种关乎国计民生的复杂网络的安全性和可靠性的要求,复杂网络上相继故障研究成为近年来复杂网络研究的热点分支.对相继故障的理论建模是分析、预防和控制相继故障的基础和关键.综述了复杂网络上相继故障的研究进展,主要包括几类相继故障模型及相关的研究结果,并指出目前研究中存在的问题及今后的发展趋势.     

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。     

基于负荷-容量模型的网络相继故障研究

网络相继故障是网络脆弱性研究中的热点问题.采用负荷-容量模型对复杂网络的相继故障进行建模分析.首先分析了网络流量负荷的突发模式对相继故障的影响.实证研究发现,网络实体间的通信活跃性具有自组织临界性.在网络安全地应急响应时,应该更关注那些原本不活跃的结点间流量的变化;其次,引入成本因子对经济、技术条件制约下的网络资源受限生成过程及网络容量-负荷关系建模,以揭示网络结点的容量-负荷之间存在着怎样的制约关系;最后提出了一种基于容量相互补偿的搜索式分配算法,以获得有限资源下最优的网络鲁棒性容量分配策略.实验证明,算法能够找到比线性分配或偏好负荷的偏好依附分配策略更好的结果.     

具有边权全局演化特征的加速增长的网络模型

提出了一个新的加速增长的加权网络模型.与以前的边权固定模型或边权局部分配模型相比,该模型允许流被全局更新,并给出度、边权、与点强度分别服从幂律分布.特别地,这些幂律指数是非普适的而且依赖于两个网络参数.该模型还指出点强度高度依赖于度并且它们之间服从幂律关系,这与许多的实证研究结果相符.数字仿真验证了理论预测的正确性.     

有限运力下的人员紧急转移模型

在可用运输工具种类及数量有限的条件下,研究了人员从受灾点向安置点分批紧急转移的问题,建立了人员转移及运输工具协同安排的优化模型。通过设计合理的初始解生成方法和遗传算子,提出了求解该问题的遗传算法;用两个数值例子对算法进行了验证。     

有向加权网络的局域世界演化模型

现实世界中的很多网络既是连接间具有不同权值的加权网络又是连接间具有方向的网络。针对这一现实,在局域世界网络拓扑结构中同时引入有向性和权重。在局域世界演化模型基础上,建立了有向加权网络的局域演化模型（LWDW）,并提出了节点的出强度与入强度的概念。采用平均场理论导出这一模型节点的强度分布、出强度以及入强度的分布,同时分析了复杂网络的其他拓扑参量聚类系数和平均路径长度,并通过数值仿真实验验证了理论分析的正确性。     

考虑成本时拓扑可调无标度网络鲁棒性研究

为了研究无标度网络拓扑结构对网络鲁棒性的影响,结合对复杂网络鲁棒性有重要影响的节点介数和边权重两种指标,提出一种考虑成本的拓扑可调无标度网络攻击方法。该方法在攻击网络中节点（边）时引入了节点（边）的攻击成本因素,以节点介数（边权重）来近似衡量节点（边）的攻击成本,采用不同节点（边）攻击策略对网络进行攻击,并采用最大连通子图相对值作为网络鲁棒性测度指标,利用该方法对无标度网络的幂率指数、平均度与网络鲁棒性的关系分别进行了研究。结果表明,采用蓄意攻击策略时,对于同一节点（边）攻击成本,无标度网络的幂率指数越小或平均度越大,网络的鲁棒性越强。仿真实验验证了该方法的有效性与可行性。     

面向级联失效的加权网络负载容量非线性模型鲁棒性优化

在考虑网络负载容量关系的情况下,研究加权网络中的级联失效现象。提出了负载容量非线性模型,并针对模型参数的多目标优化问题,通过理论分析确定其影响因素。以级联失效前后网络连通性测度的比值作为鲁棒性测度,以网络容量与负载的比值平均数作为网络成本测度,采用基于拥挤距离排序的多目标粒子群优化算法(MOPSO-CD)对参数进行优化。最后通过在模拟网络和实际网络中进行的仿真比较,验证了优化后的负载容量非线性模型可以在有限的网络成本下更好地提高网络对级联失效的抵御能力。     

限制优势关系下的加权多粒度粗糙分析方法

作为多粒度粗糙集的推广,提出了限制优势关系下的加权多粒度粗糙分析方法。分析了优势关系粗糙集和多粒度粗糙集的局限性,引入限制优势关系对加权多粒度粗糙集进行改进,充分考虑到属性的偏好关系和粒度的重要性差别,使其适用于不完备的高维或分布式有序信息系统;由此得出粗糙近似,讨论了其与限制优势关系下的乐观、悲观多粒度粗糙集的关系,并对相关性质和定理进行证明;通过实例验证了该方法的有效性和实用性。     

基于三角构成规则的加权有向网络拓扑生成算法

针对加权无向图的网络拓扑模型难以表征真实网络环境下节点间有向性的问题,提出了基于三角构成规则的加权有向网络拓扑生成算法,依据概率优先选择节点的邻居节点进行有向性加边,通过网络边权的动态演化实现节点间的不对称性增长。并利用该算法进行了仿真实验。实验表明,基于三角构成的加权有向网络拓扑算法生成的网络拓扑结构符合真实环境下的网络拓扑结构所体现出来的拓扑特性,同时具有较好的聚类系数可控性。     

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。