网络演化博弈中的自组织临界性

结合雪堆博弈模型与扩展的Bak-Sneppen(BS)模型,研究一维规则环状网络上合作行为的涌现与个体间的动力学关联性。通过统计系统平均合作概率随时间的演化,发现当系统演化到稳态时群体具有较高的合作水平。此外,统计了个体策略突变行为的雪崩尺寸及适应度最低个体间的距离分布,发现这两种分布可近似为幂律分布。这表明系统自组织达到了一种临界状态,在临界状态个体策略在系统尺度上相互关联,因此与系统中高水平合作行为的涌现有着紧密的关系。     

提高加权供应链网络鲁棒性的问题

针对供应链网络崩溃后危害程度大、影响范围广等问题,考虑供应链网络复杂性与无标度性的特点,对网络鲁棒性进行量化研究,构建加权供应链网络鲁棒性分析模型。采用改进节点收缩法和三角模糊数法对网络中节点间的关系进行全面客观的评价;分析加权供应链网络在蓄意攻击和随机攻击两种情况下的鲁棒性的变化,并提出改善措施。结合实例,分析该供应链网络的鲁棒性,发现在随机攻击下加权供应链网络具有较好的鲁棒性,而在蓄意攻击下,攻击重要度大的节点会使网络迅速地崩溃。为了提高网络弹性或稳定性,提出针对蓄意攻击的应对策略,以提高加权供应链网络的鲁棒性,这为实际工作中保护网络重要节点、优化网络设计提供了一定的研究思路。     

复杂系统脆性理论的风险分析

复杂系统的崩溃,主要是由于某些子系统受到内外界的干扰引发了各子系统之间的脆性联系,从而导致了整个复杂系统的崩溃.分析复杂系统脆性被激发的过程,从而得到引起整个系统崩溃的各个因素的集合;根据复杂系统的脆性风险与引起复杂系统崩溃的各个因素发生的概率、对系统造成的后果之间的联系,定义复杂系统脆性风险熵函数,并根据熵函数的性质找到控制风险熵的策略.将控制策略应用到煤矿瓦斯爆炸事故系统的脆性风险控制中,成功地对其进行了控制.     

论自组织临界性与复杂系统的演化行为

在自组织理论群的大背景之下考察了自组织临界性概念提出的理论背景以及它和混沌、复杂适应系统这两个概念之间的区别与联系 ,并指出自组织临界状态是继人类的科学认识发现静止稳态、随机状态、混沌状态之后的又一种新的状态发现 ,从而深化了对复杂系统的演化行为模式的认识和描述     

基于供需能力的供应链网络鲁棒性

基于复杂网络理论提出典型供应链网络的演化规则,构建了基于供需能力的供应链网络鲁棒性模型,通过计算机仿真研究随机型、Hierarchy+型和无尺度型三种典型供应链网络在随机失效、蓄意攻击和级联崩溃下的鲁棒性能。研究结果表明,对于容易产生随机失效供应链网络,节点和边的失效同样需要考虑,同时节点企业采用适当预留产能的运作策略,可以提高供应链网络抗毁性能;对于易受蓄意攻击的供应链网络,在加强核心企业的保护的同时还需要开发和扶植一定数量具备足够的富余产能的备选供应商,才能保证其鲁棒性和抗毁能力。     

城市道路网络的拓扑性质和脆弱性分析

基于GIS技术和复杂网络理论,研究国内包括杭州、苏州在内的江浙4座城市的街道网络的复杂性.分析了街道网络的基本拓扑性质,如点度分布、路径长度分布、网络效率,发现这4个街道网络尽管规模、历史、经济各不相同,但性质非常相似.然后进行城市街道网络的脆弱性分析,通过比较随机和蓄意两种攻击策略,发现城市街道网络对随机攻击很稳健,而对基于点度和介数的选择性攻击策略很脆弱,说明点度和介数是很有用的,找到关键节点和预先防御的指标,这对城市应急管理、应急交通调度和导航都具有借鉴意义.     

基于不等概率抽样的不完全信息条件下复杂网络抗毁性模型

为了填补随机失效与故意攻击之间的空白,将复杂网络攻击信息的获取抽象成无放回的不等概率抽样问题,建立了不完全信息条件下的复杂网络抗毁性模型.其中网络攻击信息可以通过信息广度参数和信息精度参数调节控制,随机失效或故意攻击是该模型的两个特例.利用母函数方法解析推导出了任意度分布广义随机网络在随机不完全信息和优先不完全信息条件下的两个重要抗毁性度量参数——临界移除比例和巨组元规模,得到的解析结果可以分析和预测不完全信息条件下复杂网络的抗毁性.以无标度网络为例对一般攻击信息参数组合进行了仿真分析,发现随机隐藏少量节点信息将大幅度提高复杂网络的抗毁性,获取少量重要节点的信息可以大幅度降低复杂网络的抗毁性.     

针对节点度幂律分布对等覆盖网络的分散式目标免疫

P2P网络的节点度近似服从幂律分布的无标度特性导致了这类网络对随机故障的鲁棒性和对蓄意攻击的脆弱性.为提高其抵抗蓄意攻击的能力,提出了一种经济、高效的分散式目标免疫策略,针对(1)具有最高连接度的节点、(2)具有最高可用性的节点和(3)与具有最高负载的链路直接相连的节点这三类目标实施免疫,设计了基于NoN-indexing机制的熟人免疫方法,能够仅利用网络拓扑局部知识和仅免疫少量关键节点,即可大幅度提高P2P网络的抗蓄意攻击能力.仿真实验结果验证了该分散式免疫策略的经济性和高效性.     

一种改进的自适应遗传算法

提出的自适应遗传算法采用群体的最大适应度fitmax、最小适应度fitmin、适应度平均值fitave 这 3个变量来衡量群体适应度的集中程度 ,然后根据适应度集中程度 ,自适应地变化整个群体的交叉概率pc 和变异概率pm ,改进了M .Sriniras提出的自适应遗传算法。采取最优保存策略来保证最优个体不被大的pc和pm 破坏掉。并用无放回余数随机选择算子 (RSSR选择算子 )对基本选择算子进行了改进 ,选择误差比较小。将自适应遗传算法用于图像分割的试验结果表明 ,与基本遗传算法相比 ,由于该算法综合考虑了“快速收敛”和“全局最优”这两个要求 ,因此它不仅能得到较好的分割质量 ,而且基本保持了遗传算法的运算速度 ,利于硬件实现     

不同攻击类型下风险厌恶型企业信息安全投资策略

基于期望效用理论,通过建立两企业的投资博弈模型,并考虑随机攻击和定向攻击两种情形,对风险厌恶型企业的信息安全投资决策进行了研究,给出了信息共享情况下企业的最优信息安全投资策略,并分析了风险厌恶水平,黑客攻击概率与网络暴露程度等相关因素对最优安全投资策略的影响.研究结果表明,随机攻击情形下,当企业极度厌恶风险时,企业最优信息安全投资随着风险厌恶水平的增加而增加;当企业轻微厌恶风险时,若潜在损失较小或者黑客攻击概率较小或者网络暴露程度太高或者太低时,企业的最优信息安全投资随着风险厌恶水平的增加而减小,若潜在损失较大或者黑客攻击概率较大或者网络暴露程度中等时,最优信息安全投资随着风险厌恶水平的增加而增加.而定向攻击情形下,当企业极度厌恶风险时,企业最优信息安全投资随着风险厌恶水平的增加而减小.     

基于线性约束最小方差原则的稳健快速自适应脉冲压缩方法

针对线性调频信号在距离单元内的回波采样点与目标点失配, 即采样失配的情况下, 自适应脉冲压缩性能下降的问题, 对快速自适应脉冲压缩(fast adaptive pulse compression, FAPC)方法进行改进, 提出一种基于线性约束最小方差(linearly constrained minimum variance, LCMV)原则的连续分块FAPC (contiguous block FAPC, CFAPC)方法。该方法将自适应波束形成方法类比到自适应脉冲压缩滤波方法中, 首先在最小方差无畸变响应(minimum variance distortionless response, MVDR)原则保持增益的前提下增加零点约束条件, 加宽零点凹口的宽度; 而后对分块的协方差矩阵设置置零条件, 抑制旁瓣能量, 实现在采样失配情况下保持稳健的目的。实验结果表明, 在脉内多普勒频移和采样失配同时存在的情况下, 所提方法可以更好地抑制目标的距离旁瓣, 具有较好的稳健性。     

网络节点(集)重要性的一种度量指标

度量网络节点(集)的重要性一直是社会网络分析领域和系统科学研究领域的一个值得研究的问题。系统科学的研究方法用网络的连通性来反映系统某种功能的完整性，通过度量节点删除对网络连通的破坏程度来反映网络节点(集)的重要性．但目前这一思想并没有得到真正意义上的量化，如果不考虑连通分支的大小和形状，就不能很好地反映出不同节点或不同网络之间在结构和位置特性上的差异。本文用节点(集)被删除后形成的所有不连通节点对之间的距离(最短路)的倒教之和来反应节点删除对网络连通的破坏程度即所删节点(集)的重要性。这一工作使重要性等价于破坏性的思想得到了精细的量化。     

地空导弹单发杀伤概率之解析算法

在地空导弹杀伤区内的各空域点上,制导误差系统分量的存在是一个普遍的客观事实。计算这种情况下的单发杀伤概率更具有实际意义,然而这种计算通常要用数值积分去完成,这给理论分析和实际应用造成了不便。提供了导弹单发杀伤概率的一种解析算法,从而为其在理论分析和工程实践中的方便应用奠定了基础。     

Experts'''' Knowledge Fusion in Model-Based Diagnosis Based on Bayes Networks

1 .INTRODUCTIONModel baseddiagnosis (MBD)isanapproachtointe gratingphysicalknowledgeintoareasoningengine.Itusesacomputermodelofthesystemunderobser vation .Thismodelcontainsallknowledgerelevanttoassessingitscondition .Itpredictsthesystem’sbe haviorbysimulatingitsoutputsunderasetofinputconditions .MBDhasbeenwidelyusedinmanyappli cationsystems.BasedonthefirstprinciplepresentedbyReiter[1 ] 　 ,KohlasintroducestheprobabilitytoanMBDsystemwhichallowsonetocomputetheposte riorprobabilitythat…     

Complex system analysis of market return percolation model on Sierpinski carpet lattice fractal

This paper investigates the statistical behaviors of fluctuations of price changes in a stock market.The Sierpinski carpet lattice fractal and the percolation system are applied to develop a new random stock price for the financial market.The Sierpinski carpet is an infinitely ramified fractal and the percolation theory is usually used to describe the behavior of connected clusters in a random graph.The authors investigate and analyze the statistical behaviors of returns of the price model by some analysis methods,including multifractal analysis,autocorrelation analysis,scaled return interval analysis.Moreover,the authors consider the daily returns of Shanghai Stock Exchange Composite Index,and the comparisons of return behaviors between the actual data and the simulation data are exhibited.     

基于自适应t分布变异的粒子群特征选择方法

在分析粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）的基础上,提出了一种基于自适应t分布变异的简化粒子群特征选择方法。针对PSO容易陷入局部收敛的缺陷,通过对群体极值进行自适应t分布变异,使其跳出局部收敛。为了解决随机选择初始群体可能会延长搜索时间这一问题,将互信息引入到算法中。通过计算特征与类别的相关性来确定每个特征的入选概率,根据概率值生成一个近似最优粒子,使粒子群一开始就沿着比较合理的方向搜索,从而缩短进化时间。最后,以支持向量机（support vector machine, SVM）为分类器,通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

对任意分布目标的舰炮对面区域射击瞄准点配置方法

为解决目标服从不规则分布情况下,舰炮对面射击瞄准点配置求解困难的问题,提出对任意分布目标的舰炮对面区域射击瞄准点配置方法。通过在离散空间内描述目标分布概率密度函数,直接给出数值形式的目标分布概率密度函数,避免解析形式下多次更新、更改对目标概率密度函数复杂度的提升;基于变分分析,求解数值形式的最优有效范围与最优中间函数;基于最优有效范围进行射击瞄准点初分配,之后基于共轭梯度法与最优中间函数进行射击瞄准点配置优化。仿真分析中,在目标服从规则分布情况下分别采用现有方法与所提方法求解瞄准点配置与对应毁伤概率,在目标服从不规则分布情况下采用所提方法求解瞄准点配置,并通过统计模拟法对比验证毁伤概率。结果表明,该方法在目标服从规则分布情况下与现有方法优化程度相当;同时,该方法能够求解目标服从不规则分布情况下的瞄准点配置,对应毁伤概率与理论最优毁伤概率相近。     

基于改进粒子群算法的卫星数传任务调度

建立了卫星数传任务调度模型,讨论了约束条件和调度目标.设计了一种自适应规模粒子群算法,该算法采用基于星地可视时间窗的十进制编码,各粒子编码表示不同可视时间窗内可分配数传作业的概率.在迭代过程中根据粒子群整体差异度动态调整种群规模,删除部分差异度小的粒子,同时增加新粒子以保证种群多样性.通过实例仿真表明,自适应规模粒子群算法在解决卫星数传任务调度问题中具有调度结果优、收敛速度快等优点,并对算法的控制参数取值进行了分析.     

嵌入晶格的地理网络的逾渗

研究了地理结构对复杂网络逾渗阈值的影响，提出了一个空化网络模型，并做了相应的数值计算。发现当地理约束很弱时，地理网络一般是空间上很稀疏地连接，此时，即使网络拥有抽象的拓扑结构（度分布），网络的逾渗也比网络被密集连接时容易，也就是说，稀疏连接的地理网络的鲁棒性更高。基于这些研究结果，对一些真实网络中的基本现象给出了解释。此外，基于真实网络建设的最小消耗原则，提出了一些建设性的建议。嵌入晶格的网络模型虽然在大多数情况下并不是网络产生的真实模型（比如BA模型），但当网络结构随时间的变化可以忽略时，它也可以很好地研究复杂网络上的动力学问题。     

具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法

为了进一步改善算法搜索过程中存在的求解精度偏低、收敛速度缓慢等现象,提出具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法。该算法通过引入步长调整因子动态约束每一代种群的莱维移动步长,使算法的莱维飞行机制具有自适应性。在发现概率上,使用具有均匀分布和F分布特性的随机惯性权重,改变发现概率的固定取值,加强种群的多样性,保持算法全局搜索、局部探索之间的平衡状态。通过实验证明,所提算法具有良好的可行性,其寻优结果、收敛速度均有提高。