复杂网络研究的机遇与挑战

该文是2013年在杭州师范大学组织下所召开的复杂网络研讨会基础上的总结和拓展,包含了与会多名学者共同讨论修订后所认可的目前复杂网络研究面临的最主要的10个挑战,这些挑战既是当前复杂网络前沿研究的提炼,又结合了大数据发展的宏观背景。该文旨在为对复杂网络研究感兴趣的青年学者们提供具有参考意义的研究方向和建议。     

网络优化——复杂网络设计问题: 寻找最佳的网络结构

网络科学从现实的复杂网络实证研究中发现了许多令人惊奇的规律, 如小世界现象和无标度特性.于是, 首先催生了网络建模热潮, 再经过深入的网络分析和比较, 最后都要回归于网络优化设计, 以实现从认识世界到改造世界.     

自相似排队网络中的TAM方法

TAM方法通常用来求解自相似排队网络流的统计特征量。该文介绍了TAM方法的应用原理，并对传统的U-TAM方法加以推广，得到了D-TAM方法，然后以常见的M／P／l模型为例，审述了D—TAM方法的应用。     

移动台越区次数的概率

在移动通信系统中，移动性管理即位置管理是一个具有挑战性的研究内容。移动台越区漫游规律的研究，对评价各种位置管理策略的代价及性能有着重要意义。通过构造向量马氏过程，利用密度演化方法，我们导出了移动台越区次数的一个概率公式，并用此公式对同行的位置管理策略及指针推进策略的代价进行了研究。     

网络流中反馈优先的策略

由于网络传输过程中部分数据包的丢失或错误,终端用户一旦遇到这种情况,在服务结束后会重新提出服务请求.不同于传统的先进先出服务规则,提出了反馈优先的服务策略.通过构造拟生灭过程,对网络流中的反馈优先策略的排队进行了分析.运用谱展开方法得到了它的平稳队长分布,进而求解了两种不同反馈策略排队的时延指标,并证明了反馈优先的服务策略能提高服务质量.     

对“用搜索法化简非相干系统失效树”一文的注记

本注记对文献[1]提出两点管见:(1)对非相干失效树使用最小割集作为故障模式的抽象欠妥,只能用质蕴涵集;(2)搜索法无法保证求得非相干失效树的质蕴涵族或者无冗余质蕴涵族。     

故障树的对偶树和成功树

本文给出了故障树的对偶树和成功树是等同的解释。     

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。     

smax图算法及其相关标度测度的改进

在给定相同度序列的条件下,讨论了计算smax的二种算法所存在的不同缺陷：基于边算法的时间和空间复杂度都为O（N2）,对较大的N会导致计算机存储空间不够;基于点算法是smax的一个近似值,通过实例说明其近似计算的误差不容忽视,而且该算法只能用来计算度序列中的最小度m=1的情况,对度序列中最小度m>1的情况,用该算法来计算smax就会失效。基于上述算法的缺陷,提出了一个改进算法,它具有smax值精度的优越性和对m>1情况的有效性。采用改进的算法求得smax值,通过对不同模型的模拟和分析,发现与smax值相关的标度测度S（g）关于网络规模、网络稠密度具有较大波动性,这会导致对网络无标度程度的误判,为消除网络规模、网络稠密度对测度的影响,对该测度做了改进,实验结果显示新的测度Snew（g）更稳定。