当前复杂系统研究的几个方向

复杂系统与复杂性科学被誉为21世纪的科学,是吸引跨学科广泛注意的新型交叉科学。简要概述了复杂系统研究的几个重要方向,包括网络同步、网络交通流、新一代信息网络的结构和动力学、演化合作博弈、生物网络复杂性、人类动力学和信息物理学。     

经济网络系统及其发展趋势

网络模型是研究非线性复杂系统的一般方法之一。以网络的数学界定和网络的拓扑性质为基础，提出网络度概念。在网络视角下讨论了人类的经济现象，分别涉及经济网络中的“点”、“线”及“整体结构”的性质，并进一步引伸出经济网络系统的发展趋势。     

复杂网络理论及其应用研究概述

从统计特性、结构模型和网络上的动力学行为三个层次简述复杂网络相关研究，并着重介绍了网络上的传播行为，认为它代表了复杂网络在社会经济系统中的重要应用。     

复杂网络理论中的高阶网络研究综述

复杂网络理论在生物、物理、交通运输等学科领域广泛应用,取得了丰硕的研究成果。但越来越多的研究者发现,以往基于成对关系、同质性关系、路径无记忆性等基本假设的复杂网络研究无法捕捉复杂连接关系所具有的多重性、异质性、时序性等重要信息。新的考虑连接关系重要信息的复杂网络被学术界称为“高阶网络”。通过网络构建、可视化、结构度量和动力学过程四个方面对高阶网络研究进行评述,发现现有高阶网络研究的不足,并指出未来研究方向。     

淮扬菜系的网络描述

从复杂网络的角度研究了淮扬莱系竹实证统计性质，包括平均路径长、集群系数、度分布律以及格子系数等，认为由于淮扬菜网具有“完全图集合”这个拓扑特征，建议把它归入“广义合作网络”一类，从而可以使用双粒子图做更好的描述。定义了顶点项目度和项目大小这两个更为重要的统计参量，研究其分布规律。所得到的实证结果与提出的广义合作网络演化模型的结论完全符合。     

自相似数据流下的网络相变与临界现象

随着网络规模的不断扩大和网络用户的不断增加，目前的网络已经发展成为一个海量的非线性复杂系统，对网络非线性动力学的研究，已经引起了计算机和统计物理学等相关领域研究者的浓厚兴趣，论文提出了一种网络仿真模型，并在自相似数据流下进行了各种网络仿真实验，通过实验分析，发现了在自相似数据流下序参数d在整个网络从非拥塞进入间歇性拥塞，再到持续性拥塞的过程中起了重要的标示作用，通过对队列长度的功率谱分析，揭示了序参数d与1/f,1/f^2分布之间的关系。     

复杂网络的特征谱及其应用

网络的特征谱与网络的拓扑密切相关，通过研究特征谱可以更好地了解网络的结构涌现和动力学特性。本文总结了近年来在网络特征谱方面的研究进展，首先介绍了3类重要网络模型邻接矩阵的特征谱密度和网络结构的关系及其在网络中心性和二分性中的应用，接着介绍了谱序列中存在的标度不变性和结构涌现，然后介绍了网络Laplacian矩阵的特征谱与网络同步之间的关系以及在分析网络社团结构中的应用，最后指出了进一步研究的方向。     

基于复杂网络的战争复杂体系建模研究进展

战争复杂体系建模的关键是对体系组分间基于网络的耦合交互关系进行描述,复杂网络理论为战争复杂体系建模研究带来新的推动力。分析了复杂网络适用于体系建模的特点,归纳总结了体系复杂网络建模的两种一般性方法。从体系复杂网络建模所涉及的体系的网络化描述、体系复杂网络建模算法规则、基于复杂网络的体系测度与评价以及复杂网络与ABM相结合的研究4个方面详细论述了当前的研究进展情况,分别指出了存在的主要问题,并对下一步的研究趋势进行了预测分析,为基于复杂网络的战争复杂体系建模的进一步研究提供支持。     

探讨社会网络理论与分析的几个问题

复杂网络研究与社会网络分析有着十分密切的关系,最近10年复杂网络的快速发展,得益于社会网络分析所建立起来的相关概念和方法,促进了社会网络分析的发展.从合作竞争网络、社会网络中的社团结构、社会网络中的空间结构等几个方面对我们最近几年的研究进展作了简单介绍,包括合作竞争网络的拓扑共性与动力学共性,社团结构的比较性定义、搜寻方法与显著性指标,空间结构距离幂律分布的产生原因及其对拓扑结构及其功能的影响等.     

复杂网络观察

总结了几位作者对复杂网络研究中存在的重要问题和发展趋势的讨论,其中既包括度分布和度指数的分析和计算,各种不同动力学之间的内在一致性,网络加速增长机制这样的基本问题,也包括了网络中尺度这类细致深入的结构分析.还就复杂网络与其他重要研究方向深入结合的现状和未来展开了讨论,包括复杂网络中的链路预测问题,复杂网络在信息推荐系统中的应用,复杂网络与信息物理系统的可能结合,复杂网络和人类动力学的结合以及复杂网络在国家安全方面可能的重要战略地位.     

Recent Advances in Complex Networks

1 1Introduction In the past few years, the computerization of data acquisition and the availability of high computing power have led to the emergence of large databases on complex topology of various real networks, including the Internet, the World Wide Web (WWW), metabolic network, scientific collaboration network and may other examples. The availability of the huge amount of real data has in turn stimulated great interest in trying to uncover the generic properties of complex networks [1-…     

企业集群创新网络动态演化模型

介绍了企业集群创新网络的组成与知识流动。基于物理学在复杂网络结构研究方面的新进展,设定了创新网络的初始状态和优先连接机制,提出形成企业集群创新网络的活动包括加点、加边和重连,认为遵循优先连接机制的这三类活动会使得集群创新网络成为规模有限的无尺度网络。创新网络具有较高的容错性而抗攻击能力较弱,而且网络的稳定性依赖于地方和非地方联系的适当组合。     

基于最小连通支配集的复杂网络关键节点与连边识别方法

复杂网络关键节点与关键连边在网络中均起着十分重要的作用,目前的识别方法往往无法做到同时识别,并且识别指标角度较为单一。为解决上述问题,提出一种基于最小连通支配集(minimum connected dominatingset,MCDS)的复杂网络关键节点与连边识别方法,通过使用免疫粒子群(immune particle swarm optimization,IPSO)算法寻找网络最小连通支配集,构建核心骨干网,实现对复杂网络关键节点与连边的同时识别。该算法在求解过程中引入免疫机制指导粒子节点搜索方向、加快算法收敛速度,同时优化搜索节点质量。经实验验证表明,所提识别方法能够有效识别网络中的关键节点与关键连边。     

系统生物学与生物网络研究

简要介绍了系统生物学的概念及其研究的特点、内容和方法.在此基础上,利用复杂网络理论将生物体系统抽象成为复杂网络,通过对生物体复杂网络的研究,可以获得关于生物体结构和功能的种种新的认识和理解.现阶段,采取的方法主要是结合度分布、小世界效应、聚集性和鲁棒性等四个方面的网络属性,对大多数生物体复杂网络所呈现出来的一系列性质和特征进行分析,得出一些普遍的规律.进一步提出今后生物系统理论研究的若干生长点.     

从公交线网的生成机理看复杂网络的多样性

复杂网络的拓扑特征源于其内在的演化生成机制.通过对城市公交线网的多个静态特征指标的实证分析,给出了一个生成公交线网的计算机模拟模型,并验证了该模型的有效性.通过将公交线网与现有多种复杂网络进行比较,本文揭示了现实世界复杂网络的多样性,为复杂系统的网络拓扑性质的研究提供了新的视角.通过实证分析本文得出公交线网对于随机的网络节点删除表现出鲁棒性,而对于以最大度为目标的顶点删除表现出相当弱的鲁棒性;研究结论可以直接应用于公交枢纽站点的选址和公交网络的总体性能评价.     

探讨动态复杂网络的新途径

指出了BA模型分析过程的缺陷,考虑了复杂网络节点的到达时间间隔分布和寿命分布,将复杂网络与排队系统联系起来,从方法论上取得了突破,为复杂网络的研究提供了新途径.利用Markov链理论分析了G-M-P网络,获得了这类网络稳态度分布计算公式.     

网络的安全域方法及与抗毁性的对比验证

为网络遭受外部攻击或内部失效后的安全性分析和预防措施研究提供了新方法,该方法描述网络在N-1安全约束下的安全运行区域,并通过工作点到域边界的距离反映出安全或不安全的程度,为下一步控制措施指示了方向和强度。本文将安全域的方法应用在不同规模的一般网络、通信网和电网中,验证了方法的普适性和有效性;并与抗毁性对比,结果表明本文方法与抗毁性具有较高一致性,且计算速度更快,适合于在线安全监视与控制,以提前消除隐患。     

一种评定复杂网络中心化程度的新方法

中心化程度的评定有助于选择适当的中心化指标对网络进行中心化分析。针对典型的无标度网络——Internet，根据freeman中心化程度通式的计算结论，提出了复杂网络中心化程度的一种新评定方法，同时通过效率定量地描述了新方法的可靠性，这将为复杂网络中心化的研究提供一个有效思路。     

病毒传播模型的瞬态仿真研究

对复杂网络的拓扑结构厦病毒传播的动力学模型进行了研究，发现了复杂网络的拓扑结构与病毒传播模型之间的联系。对痛毒传播的动力学模型的分析与仿真，其目的是研究复杂网络中病毒传播的瞬态特性。实验表明。复杂网络的瞬态特性取决于网络自身的拓扑结构，在不同的初始感染比例条件下，病毒的传播均以指数增长，最终达到稳态，且达到稳态时感染密度、所用时间与初始感染比例均呈线性关系，这些结果为制定有效的抑制病毒传播的策略提供了有利的参考。     

一种基于GEP的多层物流网络Prüfer编码优化算法

在对Prüfer编码研究的基础上,提出了一种基于基因表达式程序设计的多层物流网络Prüfer编码优化算法(GEPPCOA)。该算法一方面利用基因表达式程序设计的多基因结构特点,克服了传统演化算法中不能直接用个体表示多层物流模式的缺点;另一方面还对基因表达式程序设计原有的操作算子进行了针对Prüfer编码的改进。实验结果表明,使用GEPPCOA求解多层物流网络的Prüfer编码优化问题时,其各项支出费用性能指标均要好于传统的演化算法,提高了算法的收敛精度。