一类新旧节点同时演化的混合网络模型

在随机网络和无标度网络的基础上,提出了一个新旧节点同时演化的随机-无标度混合网络模型.在模型中,新旧节点都能够主动产生新的连边,并且新连边在选择目标节点的过程中具有随机和择优两种连接机制.理论计算和计算机模拟表明:可以通过4个参数将随机网络和无标度网络统一起来,通过调节参数,可以生成不同形态结构的网络.该模型能够在随机...     

一种随机-无标度混合的P2P蠕虫传播模型

针对现有模型中只用节点度来构建蠕虫网络的不足,文中结合无标度网络性质和实际P2P网络通信的特点,引入一个表示新节点连接概率的调节参数,在此基础上以随机选择与优先依附混合的方式建立蠕虫传播模型,并利用平均场理论和Matlab仿真对模型的演化机理进行研究.理论分析与仿真实验表明:选择蠕虫网络中合适的节点和新感染蠕虫主机建立的连接与连接概率、节点吸引力等因素有着紧密的联系;所建立的蠕虫网络具有无标度网络的性质.     

基于搜索效率的复杂网络多模型并行演化分析

很多真实的复杂网络呈现无标度性．但是,这些网络为什么在增长过程中遵从优先连接规则？现有研究尚未给出有力的解释．一个合理的猜想是：这些网络如果不遵从优先连接规则,则将处于不利的地位．为证实这一猜想,采用搜索效率作为评价指标,量化评价不同演化模型的优劣．首先提出一种新的复杂网络并行演化模式,使得同一网络中不同的局部遵从不同的演化模型,从而在统一的基础上比较不同演化模型搜索效率的优劣．以BA无标度网络、WS小世界网络和随机网络为基础,构建了异质复杂网络．其次,采用随机游走搜索策略和DS最大度搜索策略,比较遵从不同演化模型的异质子网的搜索效率,力图解释复杂网络中演化模式同质化的原因．实验发现一种“信息壁垒”现象,即处于劣势的网络模型,其所属节点很难被其他模型的节点访问到．实验结果表明：对于以搜索为重要功能的复杂网络,无标度网络具有最强的适应性,从而在一定程度上解释了无标度现象在众多现实复杂网络中存在的原因．     

动态演化下的无标度网络生成算法

当无标度网络上的动力学过程导致网络结构动态演化时,随机性会破坏网络的无标度属性.为了解释动态演化下的一些网络具有无标度特征,提出一种无标度网络生成算法(SFNGA),该算法能充分考虑到现实网络随机性强的特性,结合边度优化策略,加入出生率和死亡率等参数来模拟动态演化过程,在面对节点和边的随机增加或删除时,能保证动态演化下的网络一直是无标度的.理论分析及实验结果均表明:动态演化下的无标度网络生成算法确实能在动态演化下保存网络的无标度特征,并能够抵抗随机性的干扰.     

具有无标度特性的港口网络演化模型

针对现实港口网络自身的结构特征,提出一个具有无标度特性的港口网络演化模型.在经典BBV加权网络模型的基础上,通过引进三角连接结构,研究了三角结构的演化机制对无标度模型结构特性的影响.仿真结果表明,该港口网络的度和强度都服从幂率分布.港口网络的平均簇系数与度的函数关系服从幂率分布.仿真结果表明三角结构的演化机制能够显著的提高网络的聚类系数.     

具有高聚类系数的加权网络演化模型

基于网络节点间三元组的形成,并结合随机游动提出一个加权网络演化模型.分析了网络的强度分布、权重分布、度分布以及聚类系数,结果表明模型生成的网络具有无标度特性,同时具有很高的聚类系数.     

偏好依附随机网络模型

本文研究加点、加边、重连和去边四种演化过程的随机网络模型.对偏好依附随机网络模型,利用连续理论证明了如果适当选取模型参数,这个网络模型为无标度网络模型;并给出了标度指数γ的值.     

无标度网络局部信息的动态路由算法

提出了一个在无标度网络上基于局部信息的数据包路由算法,该路由算法引入两个可调参数α和β,分别调节度值与队列长度的路由偏好.通过调节这两个参数来改变网络的传输容量,并找到了该算法的最佳参数组合.对其他动态特性包括平均路由时间和流量负载也进行了相应研究.模拟仿真研究表明,该路由算法较传统的局部路由算法,不仅降低了网络的丢包率,而且提高了网络的传输能力.实证研究证明,基于局部信息的无标度网络动态路由算法对大规模通信网络的拥塞有一定的改善作用.     

一种动态的无标度网络模型

针对BA无标度网络模型模拟现实世界的局限性,同时参考其它扩展模型的结果,提出一种新模型,该模型包含新节点的加入和旧节点的删除,旧节点之间择优的再生连接和反择优的删除连接.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,并计算出了它的严格解,导出了该模型的度分布和幂律指数的表达式.分析结果表明该模型能自组织演化成无标度网络,其幂律指数在1-3范围内,调节参数就可与现实中的许多复杂网络的幂律指数相吻合,因此,该模型更具有一般性.     

统一混合模型网络的熵——揭开复杂系统复杂性表现

 统一混合网络理论模型引入4个混合比,对复杂网络相关的随机性、确定性、变速增长进行调控,这样更符合随机性与确定性统一的现实世界网络。总结了复杂网络的3种类型熵：Boltzmann-Gibbs熵、非广延熵S_q和开放网络的熵与混合比之间的关系。熵从本质上揭示了网络的熵变与无标度网络的幂律指数之间的函数关系,阐明了复杂网络的演化机制及复杂性变化的特点。     

基于线性矩阵不等式的牵制控制策略分析

研究复杂动力学网络的同步牵制控制问题.通过引入牵制控制,对具有大规模节点网络中的小部分节点实施线性反馈控制策略,使得整个网络的所有节点均达到同步.针对一类一致连结的耦合复杂网络模型,采用线性矩阵不等式的方法给出了实施牵制控制达到同步的充分条件.该条件表明,选择牵制异质网络中度较大的节点可能更容易使得网络实现同步.特别地,对于特定的内部耦合矩阵和足够大的耦合强度,只要对网络中任一节点实施牵制控制就可以保证整个网络同步的实现.数值仿真验证了上述结论的有效性.     

复杂网络中众多混沌运动电机的同步控制研究

以混沌运动的永磁同步电机作为节点构建线性耦合的复杂动力网络,研究了网络中众多电机的同步控制方法.该方法根据线性耦合网络全局同步的牵制控制条件,设计出电机交轴和直轴电压的比例调节控制器,并给出施加牵制控制后电机网络的状态方程.模拟结果表明:在网络耦合强度、电机节点参数时变情况下,对于小世界拓扑或无标度拓扑构建的电机网络,一个电机节点的线性反馈牵制控制就能实现网络所有电机同步,控制方法具有控制效率高、代价小、可调节等优点.     

复杂网络的有限时间同步控制

针对线性耦合的复杂网络有限时间同步控制问题, 在非线性动态满足一定条件的情况下, 基于同步误差, 结合线性反馈原理和有限时间控制思想, 提出两种不同的连续非光滑控制协议。并应用矩阵理论和有限时间稳定性引理, 给出复杂网络实现有限时间同步的充分条件。若选取合适的反馈控制增益, 可使复杂非线性耦合网络实现有限时间同步。最后通过仿真实例验证了该方案的可行性和有效性。     

一类时滞加权动态复杂网络的牵制同步

针对一类由Lur’e系统组成的动态复杂网络,研究其同步问题.对具有大规模节点网络中的小部分节点实施反馈控制策略,从而使整个加权时滞网络的所有节点均达到同步.基于绝对稳定性理论,分别得到了保证网络达到全局同步的时滞独立及时滞依赖稳定性判据.特别地,在某些特殊情况下,只对网络中的一个节点实施牵制控制,就可使整个网络达到同步.最后,数值仿真验证了结论的有效性.     

带有时变时滞和非线性耦合的复杂网络同步

在最近几十年里,复杂网络逐渐成为人们研究的热点,它贯穿了科学和工程的大多数领域.另外,人们在讨论复杂网络时都是假设网络是固定不变的,但是事实上现实世界中很多网络都是增长的,同时还带有时滞,且大多数时滞都是随时间变化的.因此该文研究了耦合和节点都带有时变时滞,以及耦合函数为非线性的动态网络模型的同步问题.首先给出该模型,针对这个新模型,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI),论文得到了一些网络同步的充分条件.最后,数值结果表明了方法的有效性.     

周期间歇性牵制控制的复杂网络有限时间同步

针对具有时变时滞的复杂网络有限时间同步问题,提出了基于周期间歇性牵制控制的同步方法。通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,并基于有限时间稳定性理论、矩阵理论和不等式技巧,给出了有向网络和无向网络分别实现有限时间同步的充分条件,并讨论了有向网络和无向网络在实现有限时间同步时所需牵制的关键节点的最少数量以及如何选择关键节点。同时,结合周期间歇性控制策略和牵制控制策略,设计出了有限时间周期间歇性牵制控制器,最后利用数值模拟验证了结果的正确性和有效性。     

一类耦合动态网络的自适应性渐近同步与稳定(英文)

鉴于许多大规模复杂动态网络都显示出某种群体性同步运动,何光明与杨静宇讨论了非线性耦合动态网络的自适应同步,通过运用微分方程中的不变原理建立自协调反馈强度的线性反馈因子,发展了一种促进相关系统同步的方法,并通过数值实验说明了方法的有效性。继续何光明与杨静宇的工作,研究一类具有非均匀耦合强度的非线性耦合动态网络的自适应渐近同步与自适应渐近稳定。给出非线性耦合动态网络自适应渐近同步与自适应渐近稳定的定义,并运用微分方程中的李雅普洛夫方法建立系统实现自适应渐近同步的充分条件与实现自适应渐近稳定的充分条件。最后通过数值实验验证理论。     

一类带有时滞和时滞耦合复杂网络的脉冲同步

研究了耦合项和非线性项含有时滞的复杂网络的脉冲同步问题.根据可控的复杂网络达到同步时耦合项会自动消失,可以得到含有脉冲影响复杂网络的误差动态网络.根据脉冲微分方程的稳定性分析,建立合适的Lyapunov Krasovskii泛函,得到含有脉冲影响的复杂网络新的脉冲同步准则.最后,复杂网络的微分方程模型和误差系统仿真图说明了脉冲同步准则的有效性和正确性.     

复杂动力学网络上的聚类同步研究

文章主要研究节点非恒同的适应性复杂动力学网络，通过局部控制和耦合强度的适应性策略实现聚类同步．运用李雅普诺夫稳定性理论，得到了网络中聚类同步流形全局稳定的充分条件，并进一步说明了网络的内耦合矩阵、拓扑结构以及耦合强度对聚类同步的影响．最后，数值模拟验证了理论结果的有效性．     

Adaptive H∞ synchronization for general delayed complex networks with external disturbance

The global adaptive H∞ synchronization is intensively investigated for the general delayed complex dynamical networks. The network under consideration contains unknown but bounded nonlinear coupling functions, time-varying delay, and external disturbance. Based on the Lyapunov stability theory, linear matrix inequality (LMI) optimization technique and adaptive control, several global adaptive H∞ synchronization schemes are established, which guarantee robust asymptotical synchronization of noise-perturbed network as well as a prescribed robust H∞ performance level. Finally, numerical simulations have shown the feasibility and effectiveness of the proposed techniques.