复杂网络拓扑结构与演化模型研究综述(一)

近年来,复杂网络的研究正如火如荼的展开,累积了大量的研究结果。本文整理和总结了复杂网络目前在拓扑结构识别和网络演化建模方面的主要研究结果。对国内外关于复杂网络理论及其应用的研究现状进行了综述,总结了复杂网络结构特性的主要研究方法、结论,并展望将来发展方向。分两期发表,上篇主要从系统科学的角度介绍复杂网络模型的本质特点以及其概念。     

中国航空交通网络时变和多层次特性分析

利用复杂网络理论研究了中国航空交通网络中多层网络的时间演化特性和多层网络融合演化特性。结果表明,直飞航线网络和经停航线网络与复合航线网络在度分布、平均距离长度、簇系数、富人俱乐部指标、同配系数等指标上表现出相似的网络特性且随时间变化相对稳定,但在网络相似性比较上表现出内部网络结构特性有较大的差异,经停航线网络随着航空业的发展将在优化网络结构方面进一步发挥重要作用。     

产业集群复杂网络应用研究框架与展望

产业集群复杂网络应用研究是目前研究领域的前沿问题。在总结国内外研究成果的基础上,分析了现有研究中的基本研究框架和重点研究领域。首先对产业集群的集群演化与集群成长进行了综述,其次,对网络结构与集群创新方面的研究进行了综述,最后对复杂网络与集群风险等方面的应用研究进行了综述。最后,结合复杂网络研究的前沿问题和集群复杂网络的核心内容提出了进一步研究的方向。     

BBS虚拟社区的演化规律探索及仿真

结合复杂网络理论对BBS中虚拟社区网络的演化规律进行了研究.首先,通过BBS版块的数据信息构建有向虚拟社区网络,研究了网络拓扑结构特性的演化,包括新增结点数和边数、度分布的幂指数、网络结构熵等随时间变化的规律,发现网络从"有序"到"无序"再到"稳定有序"的变化过程,并且在此类社区网络中存在富人俱乐部现象.然后,基于BBS版块虚拟社区的演化规律,提出了一种虚拟社区网络构造模型.该模型方法的仿真结果与真实虚拟社区网络演化特性相符,在一定程度上能解释虚拟社区的演化规律,具有很强的实际意义.     

中国风险投资网络结构特性及其演化

根据1999～2018年中国风险投资事件,构建了5年移动时间窗的联合风险投资网络,从复杂网络角度研究中国风险投资网络结构、特性及其动态演化规律.研究发现:在网络关系属性方面,中国风险投资网络规模在不断增大,机构之间网络能力差异性大,不利于网络的均衡发展;在网络结构层次方面,中国风险投资网络存在局部紧密性,并且,随着规模...     

基于个体选择的小世界网络结构演化

将复杂网络理论和基于博弈论的经济网络理论相结合，探讨小世界网络的结构演化问题。从个体选择的角度，以网络中个体价值优化作为网络结构演化的动力机制，用顶点度分布(P(K))、平均最短路径长度(l)、集群系数(C)作为网络结构演化判据，研究小世界网络的结构演化问题。     

基于局域世界的加权指控网络演化模型

为动态评估指挥控制网络面向复杂任务和对抗环境下的内在机理和外在行为,采用复杂网络理论分析了指控网络的动态特性,综合考虑了指控网络实体及网络结构关系的异质性,建立了基于多属性加权的指控网络模型;制定了指控网络节点和边的加入或删除规则、局域世界规则和边权演化规则,提出了基于局域世界的加权指控网络演化模型。仿真实验表明,模型具有贴近战场实况、遵循幂率分布、作战效率高等特点,可为指挥控制系统的网络化建设提供理论依据。     

复杂网络:结构和动力学

耦合的生物化学系统、神经网络、相互作用的群居物种、互联网和万维网只是由大量高度相互连接的动态个体组成的系统的少数几个例子。获取这类系统的全局特征的首选方法是建立图模型——图中的点代表动态个体，边代表个体间的相互作用。一方面，科学家们需要处理结构问题如刻画一个复杂连线体系的拓扑结构、揭示建立在现实网络基础上的统一原理，以及完善模型从而模拟网络的增长和复制网络结构特性；另一方面，在研究复杂网络动力学时会产生许多相关问题，例如研究一个大的动态系统如何通过复杂连接的相互作用来表现集体行为的。我们回顾了近来在研究复杂网络的结构和动力学方面的主要概念以及取得的结果，总结了这些思想在许多不同学科包括从非线性科学到生物学、从统计力学到医药学以及工程学等领域的有关应用。     

复杂网络上的演化博弈动力学——一个计算视角的综述

复杂网络上的演化博弈是复杂网络与演化博弈结合而形成的新型交叉研究领域,它以复杂网络和演化博弈动力学分别刻画个体间的交互关联结构以及决策范式,为分析和预测复杂交互环境下群体的决策行为提供了一个系统的研究框架。旨在从一个计算的角度对复杂网络上的演化博弈动力学进行一个简要的综述:介绍复杂网络上演化博弈动力学模型的数学描述;分析网络上演化博弈动力学的计算复杂性;概述复杂网络上演化博弈动力学的若干主要解析结果等。这些结果是对于复杂网络上演化博弈动力学仿真研究的一个有效补充。     

局部世界网络的统计特性和抗攻击性仿真研究

复杂网络的抗攻击性已经成为复杂网络研究中的一个热点问题。采用局部世界演化模型来研究大规模复杂网络的统计特性以及网络对不同类型的攻击的抵抗能力。通过计算机仿真探讨统计特性和模型参数的关系,同时在仿真网络攻击时,随着网络被破坏程度的增加,记录表征网络拓扑结构变化的几个重要参数的变化。仿真结果表明,局部世界演化网络在网络连接特性和抗攻击性方面都表现出介于指数分布网络和幂律分布网络之间的过渡特性。     

银行间市场体系的相继违约风险分析与建模

总结分析当今世界各主要经济体的银行间市场体系的网络结构特征,指出随机网络和无标度网络是目前各国银行间市场的主要网络结构形态。并进一步通过模型说明和数值仿真揭示了这两种不同的网络体系下银行间市场的相继违约风险发生过程和演化特征,分析了网络结构对于银行体系风险的影响,指出无标度的银行体系结构会带来更大的相继违约风险。     

基于复杂社会网络的服务质量口碑传播

对复杂网络结构和功能的理解成为解释生物学、科学技术和社会学中各种不同客观现象的基础.本文利用复杂网络传播的有关理论,结合服务质量口碑传播的特点提出了服务质量口碑传播演化模型,并将模型在基于电话通话记录建立了的社会网进行模拟研究,得出了有意义的结果,为有关管理经验提供了定量化的解释.本文采用的方法论和实证结果可为网络的传播及相关的管理问题研究提供参考.     

组织适应性学习、联盟网络结构与网络外部性市场演化

从两种互不兼容技术同时扩散的视角出发,运用行为经济学理论分析了组织适应性学习和组织网络结构的交互作用对网络外部性市场的技术演化的影响。仿真结果表明：组织适应性学习的类型和强度以及联盟网络结构的聚集效应特征是驱动网络外部性市场演化的重要因素,在一定程度上决定了市场演化的均衡结果。当组织采取强化型学习行为时,市场演化的均衡结果总是两种技术共存;当组织采取信念型学习行为时,在组织学习效应很强且联盟网络结构聚集效应特征不明显的条件下,市场演化呈现赢家通吃现象,反之依然为两种技术共存。这些结论有助于企业进一步理解网络外部性市场演化的内在机制和赢家通吃的边界条件。     

组织适应性学习、联盟网络结构与网络外部性市场演化北大核心CSSCI

从两种互不兼容技术同时扩散的视角出发,运用行为经济学理论分析了组织适应性学习和组织网络结构的交互作用对网络外部性市场的技术演化的影响。仿真结果表明:组织适应性学习的类型和强度以及联盟网络结构的聚集效应特征是驱动网络外部性市场演化的重要因素,在一定程度上决定了市场演化的均衡结果。当组织采取强化型学习行为时,市场演化的均衡结果总是两种技术共存;当组织采取信念型学习行为时,在组织学习效应很强且联盟网络结构聚集效应特征不明显的条件下,市场演化呈现赢家通吃现象,反之依然为两种技术共存。这些结论有助于企业进一步理解网络外部性市场演化的内在机制和赢家通吃的边界条件。     

基于超图的超网络:结构及演化机制

为刻画真实数据集的多维关系,以综合视角研究复杂的现实系统,学者将研究重点逐渐从复杂网络转向超网络的研究.超网络分为两类,基于网络的超网络和基于超图的超网络.基于超图的超网络,结构简单,更适合刻画现实世界的多元结构,这种独特优势使其获得越来越多的重视.本文综述并讨论这类超网络的研究进展.首先,界定超网络的概念;其次,归纳用于刻画超网络结构的静态拓扑指标;再次,总结刻画超网络动力学过程的演化模型;并梳理其主要应用领域,最后展望超网络的若干发展方向,旨在推进超网络领域的理论和应用研究.     

基于装备能力优先的复杂网络演化模型研究

针对传统复杂网络模型描述武器装备作战体系在动态性和不确定性方面的不足,参照OODA理论,结合具体应用,利用武器装备节点计算的能力值,从连接对象的选择、连接边数的确定、作战节点的退出及退出后网络结构的动态调整策略等方面改进了BA无标度网络模型,提出了装备能力优先的作战体系复杂网络演化模型构建方法,使装备能力高的节点在网络关键位置充分发挥作用,提高网络的鲁棒性。通过仿真实验验证,模型具有贴近战场实况、算法复杂度低和使作战体系保持幂率分布等特点。     

从整体角度看复杂网络的结构灰态问题

从网络整体的角度分析,复杂网络作为复杂系统的抽象拓扑结构,具有灰态性特征。通过对灰态概念的界定和区分,指出复杂网络结构的灰态性特征根源于其复杂性属性。同时,应用统计物理学及灰色系统理论的研究方法,探讨了复杂网络的四个经典结构指标的灰态表述——边、节点的权重、度、网络的聚类系数,进一步验证了复杂网络的结构灰态特性。     

基于贝叶斯学习的复杂系统研制风险演化分析

大型复杂装备的系统结构和研制流程呈现网络化特征,研究风险演化机理有助于控制风险、降低复杂性.通过系统动态过程建模仿真获取数据样本,运用贝叶斯学习从仿真数据样本中提炼风险演化网络,识别不同风险等级的节点之间存在的关联关系,降低了仅凭经验构建风险网络的主观性.对贝叶斯学习获得的风险网络进行概率推理,在总体高风险等级下计算风险网络节点的风险后验概率分布,进而确定风险演化关键节点和传播链路.最后,通过与复杂网络特征指标评估下的静态特征进行对比分析,研究风险网络动态特征与静态特征的差异性,结果表明网络结构特征和风险传播的动态特征共同决定了风险演化关键节点和传播链路.     

陆运快递网络的复杂结构特性及演化模型

陆运快递网络是快递企业包裹投递的基础,对其投递业务的完成具有重要影响。借鉴复杂网络理论研究方法,对陆运快递网络的复杂结构特性进行度量和分析,发现陆运快递网络是一个小世界网络,其度分布形式为无标度分布,存在明显地与地理位置相关的社区结构,并表现出富人俱乐部现象和节点度异配特性。根据这些结构特性,在BA无标度网络模型的增长和优先连接机制中,引入边的增长机制和节点城市的地理位置因素,构建陆运快递网络演化模型。仿真结果表明,该模型重构了陆运快递网络的主要结构特性,从理论层面揭示了陆运快递网络的生成演化机理,为快递企业在实践中构建地面投递路线提供理论依据。     

关键基础设施工程网络模体与超家族

基于模体和超家族理念自下而上揭示网络结构特征是复杂网络微观研究中的前沿领域. 辨析若干关键基础设施工程网络的子图(模体)特性和超家族特征, 表明工程网络模体表现为经济、技术和地理等因素约束下, 网络设计和建设预先明确的、非随机的特定结构形式, 依据给定分类规则将工程网络子图分为必要、非必要和特征子图三种形式; 基于已有子图比剖面, 以及研究提出的子图浓度和子图组合机制超家族分类方法, 辨析关键基础设施工程网络的家族特征和分类方法异同. 提供了复杂工程网络结构规划设计的系统方法.