基于位置吸引力的加权复杂供应链网络局域世界演化模型研究

在一般局域世界演化模型的基础上,文章使得企业节点的初始位置值呈现幂率分布,以体现节点企业的不同角色。受万有引力定律的启发,用位置值的大小和远近值来定义节点企业间位置吸引力的概念,并应用吸引力规则确定每一个新加入节点的局域世界。新节点与局域世界中的老节点之间采用节点度与节点强度的复合优先连接方式,弥补了优先连接仅仅依赖节点度值的缺陷,从而构建基于位置吸引力的加权复杂供应链网络局域世界演化模型。实验模拟了该复杂网络的生长、边的退出和节点的退出等动态演化过程,通过计算与统计整体度分布、平均路径长度和聚集系数等复杂供应链网络的重要参数发现:该复杂供应链网络的度分布呈现出一定的幂率分布形式,能够保证大多数节点的度较低和少数节点的度较高的重尾特征,同时具有较大的集聚系数和较小的平均路径长度的小世界特征。该研究工作为供应链企业在实践中构建供应链网络提供了理论依据,有助于更好地分析现实供应链网络的相关特性并识别重要节点以便对供应链网络进行保护。     

一种新型多局域世界网络模型分析

从现实世界网络中存在的局域性质及联系强弱角度出发, 研究一种新颖加权多局域世界网络模型（WDLW）。该模型算法结合权重分析动力学及局域世界性质, 能实现动态演化。均场理论及数值模拟仿真均验证了该模型强度分布具有幂率性; 实证数据检验了WDLW模型与Internet网络在拓扑结构和模块度上是吻合的。由此可得出结论, WDLW模型的强度分布呈现显著的幂率特性, 并且能很好地模拟现实中的Internet网络。     

结合相似度的新型加权网络模型

许多实际复杂网络都可以采用加权网络模型描述.现有加权网络多以节点强度作为择优连接的概率，而未考虑节点之间内在属性的相似也会增加两个节点连接的概率.基于典型的BBV加权网络模型，提出一个结合相似度的新型加权网络模型，改进了已有模型的连边增长方式和择优连接机制，提出了一种权重自适应演化机制.通过提出节点之间相似度的概念，网络演化中同时兼顾节点强度与相似度进行择优连接.网络增长时，既考虑了新节点与已有节点之间增加连边，又考虑到两个已有节点之间增加连边.理论分析和实验结果表明，该网络模型具有无标度特性和小世界特性，节点度和节点强度均具有幂律分布规律，具有更广泛的应用场景.     

边效益因素下复杂供应链网络局域演化机制

针对一般复杂网络演化模型中节点连接测度不能很好地描述复杂供应链网络特性的局限性,将节点企业间的合作所带来的边效益引入复杂供应链网络的演化模型中,采用节点度与边效益作为节点择优连接的综合测度指标,构建了复杂供应链网络的局域演化模型与算法。然后通过仿真,并与有关文献的复杂网络演化模型进行对比,分析了复杂供应链网络的增长性、边退化性与节点消失性,说明该模型具有高聚集系数、较低平均路径长度、无标度性、小世界特性,而且很好地解释了现实供应链网络在不同时期的演化机制问题,同时给出了经济学解释,这有助于更好地分析现实供应链网络的相关特性。     

基于BBV的有向加权网络模型

在BBV模型基础上,结合方向性和网络演化特性,提出一种有向加权网络模型。引入参数p、q,将节点强度分为入强度和出强度,根据BBV建模思想进行模型择优和演化。理论分析和数值模拟仿真结果表明,该模型的节点出入强度和出入度分布满足幂律指数为[2,3]的幂律分布,且通过调节参数可使平均路径和聚簇系数符合复杂网络特性。     

TF法则嵌入机制的动态局域加权网络模型

分析目前加权局域世界演化模型已取得的研究成果,在其基础上进行综合改进与完善,提出一种TF法则嵌入机制的动态局域加权网络模型(TF-DLW),该模型在演化过程中融入了TF法则和BBV权值动态演化机制。平均场理论和计算机模拟仿真均验证了该模型强度分布具有幂率特性。同时,计算机仿真中强度分布、边权分布以及度分布均出现了幂率肥尾现象,三角形结构的嵌入使得模型能更平稳地调节聚类系数的大小。实验表明,TF-DLW演化模型继承了许多复杂模型具有的幂率分布特性,而且可以快速平稳地调控簇系数的范围大小。     

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。     

动态复杂供需网络局域演化模型的研究

为了深入理解供需网络的演化规律,研究了已有的复杂网络演化模型刻画供需网络生长过程的不足,提出了以星型网络表示初始网络,在局域世界中选择新增节点的连接节点,局域世界的选取,采用了依据节点之间的网络路径值作为选取局域世界的原则,同时定义了局域世界的规模动态增长,从而建立了复杂供需网络的动态演化模型,并给出了生成模型的算法。该模型在考虑网络动态增长的同时,也考虑到网络内部边的动态演化以及节点的退出,这与现实情况相吻合,因此更细致、真实地刻画了供需网络的动态演化特性。仿真结果表明,该模型所生成的网络模型具有无标度特性和小世界性。     

基于局域世界演化的BBV模型研究

在BBV模型和局域世界模型的基础上,提出了一个具有局域世界演化的BBV模型,该模型考虑了局域世界内部加点,加边,局域世界内外加边以及局域世界内减边四步操作。根据理论分析,导出了该模型的节点权值分布。通过合理地设置参数,该模型能自组织演化成幂律指数在2～3范围内的无标度网络,这与现实中的许多复杂网络相吻合。数值仿真验证了理论分析的正确性。因此,该模型更具有一般性。     

以制造商为核心的复杂供应链网络多级局域世界演化模型

为揭示以制造商为核心的供应链网络演化规律,以BA模型和多级局域世界理论为基础,结合现实网络中节点生成与退出机制,提出了一种五级局域世界网络模型。首先,研究了以制造商为核心的供应链网络的内在特性和演化机制;其次,分析了网络的拓扑结构和演化规则,建立了仿真模型;最后,仿真分析了不同时间步以及不同临界条件下节点数量、集聚系数、度分布等网络特性参数的变化,推导出网络的演化规律。仿真结果表明:以制造商为核心的供应链网络具有无标度、高集聚性;随着时间的推进以及节点增长速度的增加,网络整体的度分布趋近于指数为3的幂律分布;网络内各级局域世界的度分布不同,二级供应商、零售商的度服从幂律分布,一级供应商和分销商的度服从指数分布,制造商的度大致服从泊松分布。     

加权局域网络上的病毒传播行为研究

病毒传播问题的研究一直是国际上科学家所关注的焦点,但是在加权局域网络中的病毒传播研究却是空白。由于实际存在的网络很大一部分是加权局域网络,因此研究了一种特定加权局域网络中的传播行为。采用病毒传播的SI模型,令病毒的传播速度和网络的连接权重正相关。对加权局域网络中病毒传播行为的研究表明：加权局域网络的无标度性质和加权局域世界性质对病毒的传播有深刻的影响。由于加权局域网络能够很好地反应实际世界,因此该研究具有很广的应用背景。     

局域世界复杂网络中的病毒传播及其免疫控制

许多实际复杂网络具有局域世界特性,为此研究病毒在局域世界复杂演化网络中的传播现象．考察了在局域世界演化网络中,初始感染节点选择对传播行为的影响,传播临界值与局域世界之间的关系,并比较了随机免疫和目标免疫两种策略对局域世界复杂网络的有效性．     

基于新局域世界的BBV网络模型演化研究

在BBV加权无标度模型演化过程中,节点加入时选取的是整个网络,而实际复杂网络中只有小部分节点能够获得全局网络的信息,大部分节点只能获取局部网络的信息。针对该问题,提出一个新局域的BBV加权网络模型,将新局域世界模型引入BBV模型中。理论分析及仿真实验结果表明,该模型节点强度具有幂律分布的特性,且幂律指数可以通过参数的修改在区间[1,3]内进行调节。     

合作网络局域世界演化模型

根据合作网络中实际合作的局域性特性及项目度对网络的影响,提出一种合作网络局域世界演化模型(CoLW模型)。该模型以完全图为基础层次化构造局域世界,且以项目为基本单元进行网络规模的增长。CoLW模型的节点度服从幂律分布,具有较大的平均聚集系数且网络规模对其影响较小,接近真实合作网络。实验结果表明,CoLW模型可以较好地刻画真实合作网络的拓扑结构与统计特性。     

基于聚类效应节点吸引力的复杂网络模型

针对原始吸引模型及改进模型存在聚集系数小的缺陷,提出一种基于聚类效应节点吸引力的复杂网络模型CALW。该模型针对真实网络中择优连接的局域性特点,借鉴森林火灾传播的思想构造局域世界,将节点的吸引力定义为随时间变化的函数。数值模拟结果表明,CALW模型的度分布服从幂律分布,具有较高的网络聚集系数,且有保持高聚集性不变的特性。     

一种混合网络演化模型

结合Barabasi和Albert无标度网络模型和局域世界演化网络模型，提出了一种介于两种模型之间的混合网络模型．网络作为系统拓扑结构的描述；节点表示系统元素，边则表示元素之间的相互作用．在该模型的增长过程中，每一个时间步进入网络的节点都基于各自的内在性质或外部条件，在局域世界或全局范围内与网络中已存在的节点择优连接，从而产生一种具有不同局部拓扑结构的网络．通过调整参数P可以在Barabasi和Albert无标度网络模型和局域世界演化网络模型之间自由变换．仿真表明，该模型在保持Barabasi和Albert无标度网络模型和局域世界演化网络模型对随机故障鲁棒性的同时改善了它们对蓄意攻击的脆弱性．     

相位转移熵在再认记忆脑网络中的应用研究

为研究具有不同先验记忆群体的再认记忆脑功能网络差异,引入相位转移熵方法,分析36名中国医学生与37名中国非医学生执行图片再认任务时的脑功能网络。将脑电信号经希尔伯特变换转为瞬时相位数据,使用相空间分箱和实验折叠相结合的方法计算出边际熵和联合熵项,根据相位转移熵定义计算导联之间的相位转移熵,以导联为网络节点,将相位转移熵作为网络的边,并结合复杂网络方法对网络进行分析。结果发现,在20～30 Hz频率范围内,医学生的节点出强度、入强度、局部效率和全局效率（P <0.05）低于非医学生;在额叶部位,医学生的网络枢纽强度均小于非医学生;在左颞叶和右枕叶之间,医学生的大脑信息流向与非医学生相反。相比传统方法,脑网络能够挖掘出更丰富的差异信息。该结果为再认记忆的脑网络研究提供支持。