基于网络结构的产业集群知识创新和扩散绩效

从网络角度研究包含二维知识的产业集群的知识创新和扩散过程,将集群内企业的知识增长分为自主创新和交易学习两种途径,并基于小世界网络模型对集群知识增长过程进行了建模,通过仿真,研究了网络拓扑结构、生产函数中的技术比例、知识交易机制、企业的自主创新能力和吸收能力等因素对集群知识创新和扩散绩效的影响,并提出了提升集群知识创新和扩散绩效的对策建议.     

科学知识网络的演化模型

针对科学知识网络的演化规律及动力问题, 建立了科学知识网络的演化模型. 模型构建了基于局域世界的增长网络, 通过引入跨领域交叉连接、度择优连接和时间优先连接三种连接机制以反映科学知识的集聚和交叉、继承和发展的关系. 其中跨领域交叉既形成一定集聚拓扑结构又满足学科知识交叉引用的要求, 度择优机制保证对经典科学理论的继承, 时间优先机制则促使对最新知识的吸收和发展. 数理分析和实验模拟表明度择优的作用是全局性的, 而时间优先连接机制的作用是局部的, 模型的拓扑特征与实际统计具有较好的一致性.     

轨道交通装备制造业核心企业集群的创新网络能力与创新绩效

核心企业集群创新网络能力由产学研创新网络能力、产业链式创新网络能力、平台交流创新网络能力三种能力共同构成。网络强度、知识管理、制度支持和网络密度是影响集群创新网络能力的主要因素。通过构建核心企业集群创新网络能力对创新绩效影响机制的模型,以及选取株洲轨道交通装备制造业企业集群为例证进行实证分析,研究发现:在轨道交通装备制造业当中,核心企业集群创新网络能力对集群创新绩效的提升有显著正影响;产业链式创新网络能力对核心企业集群创新绩效的影响作用最大;网络强度和制度支持是影响产学研创新网络能力和产业链式创新网络能力的主要因素;知识管理、制度支持和网络密度是影响平台交流创新网络能力的主要因素。     

基于博弈论和多主体仿真的产学研合作创新网络演化

运用博弈论构建了产学研合作创新两阶段博弈模型,基于博弈策略,结合产学研合作创新网络拓扑结构,构建了产学研合作创新网络演化算法;运用Netlogo多主体仿真平台实现了产学研合作创新网络的演化仿真,揭示了其动态演化规律。研究表明:网络平均节点度呈U型分布,节点数量呈L型分布;选择"积极合作"策略的企业和学研机构存在最佳合作规模;度择优连接机制不利于无标度网络节点创新扩散,组合择优连接机制能以最大程度促进小世界网络和随机网络创新扩散。     

核型集群创新网络演化过程的仿真——基于回声模型

核型结构产业集群目前于国内外广泛存在,其创新网络独特的演化过程有待于认知和解释.首先分析了核型集群创新网络中主要的创新行为及其与焦点企业最终产品的联系,在此基础上,依据复杂适应系统理论,针对此类集群创新网络的演化过程构建回声模型,并且在Swarm平台上对该模型进行仿真.仿真结果再现了网络演化过程,论证了此过程中网络主体需要经历3次进化,分析了技术环境因素对这一过程的具体影响,诠释了网络中的各类粘着现象,对比了此类创新网络于国内外不同的演化过程,并指出焦点企业对于关键基本组件的剥离比率低下是制约我国此类创新网络演化发展的瓶颈因素.重新构建了回声模型,从而拓展了复杂适应系统理论的应用范围,也针对我国此类集群创新网络演化过程提出了若干政策建议.     

具有高簇系数的权重演化无标度网络模型

提出了一个演化的权重无标度网络模型.在传统的加权网络模型的强度优先连接机制基础上,考虑了网络按照模块结构和三角结构进行演化的特性.研究了模块结构和三角结构的演化机制对无标度模型结构特性的影响.仿真结果表明该权重网络的度、强度和权值都服从幂率分布,网络的平均强度与度之间具有高相关特性,网络的平均簇系数与度的函数关系服从幂率分布,模块结构和三角结构的演化机制能够显著提高网络的簇系数.     

新进企业合作伙伴搜寻模式、网络结构与创新扩散效率

针对集群新进企业合作伙伴搜寻的空间约束性,研究空间约束下的新进企业不同合作伙伴搜寻方式对集群合作创新网络结构及创新扩散效率的影响。运用多智能体仿真的方法,构建基于空间约束的集群新进企业合作伙伴搜寻的动态模型,分别比较分析局部搜寻网络、全局搜寻网络和混合搜寻网络这3种网络的基本拓扑结构特征及创新扩散效率。研究结果表明:局部搜寻网络平均路径长度和网络直径大于全局搜寻网络,而平均聚类系数、平均度、网络密度均小于全局搜寻网络;从创新扩散深度、创新扩散速度、创新扩散深度的波动性和创新扩散速度的波动性来看,全局搜寻网络更利于集群创新扩散,全局搜寻是更利于集群创新扩散的新进企业合作伙伴搜寻方式。集群中采用全局搜寻模式搜寻合作创新伙伴的新进企业数量越多,集群创新扩散效率越高。     

集群创新扩散的鲁棒性和脆弱性

采用有向加权网对集群网络进行更加现实的刻画,从企业微观创新决策行为角度出发,通过构建随机阈值模型,运用仿真方法探讨了不同网络类型集群创新扩散的稳定性和脆弱性问题.研究结果表明:集群网络结构对创新扩散的稳定性和脆弱性具有明显的影响;小世界网络集群的鲁棒性较差而脆弱性不显著;相比而言,无标度网络集群的稳定性更好但脆弱性更明显;还分析了集群内部企业的决策方式对创新扩散稳定性和脆弱性的影响,进一步从网络角度说明了不仅是网络连接的方式包括权重、方向等,而且网络节点企业的决策行为都对集群创新扩散的鲁棒性和脆弱性产生影响.     

集群创新网络知识动态增长研究:基于过程视角

设计知识创新与扩散的影响机制,将知识增长绩效的影响因素纳入动态过程,构建集群创新网络的知识增长过程模型,运用复杂网络理论和仿真技术对东北三省新能源汽车集群创新网络进行实证仿真,研究集群创新网络知识增长绩效的演化规律及其影响因素.结果表明,在知识动态增长的模拟过程中,集群创新网络存在知识动态增长的突变点,知识扩散与创新的累积效应受知识扩散条件的约束.对于知识增长绩效,无标度网络相比实际网络更具优势.最优知识增长绩效要求网络中的企业具有适度的创新能力和吸收能力,而企业之间的交流频率,转移意愿,准则相似度和网络知识溢出效率越高,知识增长绩效越高.     

新进企业合作伙伴搜寻、网络结构与创新扩散效率

针对集群新进企业合作伙伴搜寻的空间约束性,研究空间约束下的新进企业不同合作伙伴搜寻方式对集群合作创新网络结构及创新扩散效率的影响。运用多智能体仿真的方法,构建基于空间约束的集群新进企业合作伙伴搜寻的动态模型,分别比较分析局部搜寻网络、全局搜寻网络、混合搜寻网络这3种网络的基本拓扑结构特征及创新扩散效率。研究结果表明：局部搜寻网络平均路径长度和网络直径大于全局搜寻网络,而平均聚类系数、平均度、网络密度均小于全局搜寻网络;从创新扩散深度、创新扩散速度、创新扩散深度的波动性和创新扩散速度的波动性来看,全局搜寻网络更利于集群创新扩散,全局搜寻是更利于集群创新扩散的新进企业合作伙伴搜寻方式。集群中采用全局搜寻模式搜寻合作创新伙伴的新进企业数量越多,集群创新扩散效率越高。     

知识网络演化模型的仿真研究(英文)

研究了一类基于知识相关度的局部偏好连接机制和偏好删除机制的知识网络演化模型。数值模拟了知识网络累积度分布,累积度分布一开始近似服从无标度分布,而后出现一指数截断。最后比较了在一些不同连接与删除机制下生成的一些知识指标,仿真结果表明,基于知识的局部偏好连接机制和基于度的偏好删除机制比随机局部偏好连接机制和随机偏好删除机制更易于引起网络异质性及提高网络的绩效,而这些指标是有利于网络的形成。     

混合网络框架中混合比对同步能力的影响

通过模拟计算,分析了统一混合网络理论体系的动力学同步能力与3种混合比(dr,fd,gr)之间的关系.分析结果发现:混合比对同步能力有重要的影响,提高总混合比dr,即增加确定性择优能够增强HUHPM网络的同步能力,而随机性择优则会减弱HUHPM网络模型的同步能力;LUHPM网络中确定性混合比fd和随机混合比gr的增加,即...     

基于资源有限模型的无标度网络动态抗毁性优化

为有效防止复杂网络的级联失效,对复杂网络的容量分配策略进行研究。构建了资源有限的级联失效模型,假设网络总容量不变、容许参数可变,该模型可用于比较多种容量分配策略的有效性。在此基础上,提出了4种典型的容量分配策略。针对移去介数最大节点的攻击方式,在无标度网络上进行了仿真。仿真结果表明,负荷偏好容量分配策略是最有效的容量分配策略,网络节点的重要度与节点介数大小强相关,而与节点的度弱相关。通过优化负荷偏好容量分配策略的偏好指数,提高了复杂网络的动态抗毁性。     

交通网络效率的度量和元件重要性的计算方法

针对固定需求和弹性需求的交通网络,综合考虑均衡状态下的出行行为、出行成本、出行需求以及路段流量等因素,分别 提出了网络效率的度量方法,并在此基础上计算网络元件的重要性.算例结果表明:所提出的效率度量方法和元件重要性计算公式是合理的,并对Braess悖论网络进行了分析,发现网络元件的重要性随需求变化而变化.所提出的方法和研究结论对设计和管理交通网络具有指导意义.     

自聚集、吸引核与聚集量

研究复杂系统的自聚集演化过程和聚集量.文中给出两个类似生长网络的模型.第一个模型比较简单,每一时间步长只有一条新边进入网中,但概括面较广,例如可描写选举、科学论文引用、食物源对蚁群蜂群的吸引、某种商品或股票、堤坝渗漏处,等等.第二个模型比较一般,每次可有m条新边进入网络.文中引用BA网络模型给出的“优先连接”的概念,研究上面两个网络中各点的聚集量.结果表明：对于这两个模型,各点可能的聚集量均可用一个数学期望的简单公式描述,即Et^s=ks/t0t .其中,s表示网中某点,t0是初始时间,ks是t0时点s的顶点度,t是任何时间,t也是此时网的总度数,或总聚集量.ks/t0表征点s的初始优势或初始吸引能力,点可称为吸引核,ks/t0可称为吸引系数.文中解释了对于不同情况下 Et^s=k/t0t的意义.     

社会网络与创新扩散的共生演化

在基于协调博弈和动态网络的基础上,构建了一个社会网络与创新扩散的共生演化模型,采用仿真与计量相结合的方法,分析了创新扩散、网络整体收益和社会网络之间的相互影响。研究表明,个体行为与社会网络结构对创新扩散的影响,取决于创新自身相对优势的大小,具有相对优势的创新在密集的网络中和规则连接方式下更容易扩散。网络整体收益不仅与创新自身以及采用个体的自身特征有关,也与局部网络效应强弱和个体之间建立联系的成本相关。创新扩散微观层面中个体策略选择行为特征会导致社会网络结构特征(如网络异质性、小世界效应,度相关性)的变化。     

节点攻击策略下的军事通信网络结构优化算法

合理的军事通信网络结构能够充分利用信息优势达到制胜的目的, 因此优化军事通信网络结构至关重要。首先, 基于复杂网络理论并结合军事通信网络的拓扑结构特征建立了相应的网络结构模型, 将侦查探测、火力打击和指挥控制实体抽象为节点, 实体间复杂的连接关系抽象为边。在此基础上, 以提升网络鲁棒性为目标, 提出了一种基于进化思想的优化算法并对节点攻击策略下的军事通信网络结构进行优化研究, 对比分析了不同优化算法下网络结构模型对鲁棒性的影响规律。仿真结果验证了网络模型和进化优化算法的有效性, 对于深入研究军事通信网络建模和结构优化问题具有一定的借鉴意义。     

Random continuous model of scale-free networks

There are a lot of continuous evolving networks in real world, such as Internet, www network, etc. The evolving operation of these networks are not an equating interval of time by chance. In this paper, the author proposes a new mathematical model for the mechanism of continuous single preferential attachment on the scale free networks, and counts the distribution of degree using stochastic analysis. Namely, the author has established the random continuous model of the network evolution of which counting process determines the operating number, and has proved that this system self-organizes into scale-free structures with scaling exponent γ = 3+ α/m.     

基于不对称依赖的相依网络级联故障分析

针对已有关于相依网络级联故障研究中未考虑有向依赖边的问题,展开了基于不对称依赖的相依网络级联故障分析,构建了基于负载-容量的级联故障模型,提出基于连通分量的相依网络鲁棒性测度方法,开展了不同网络组合、耦合方式、容忍系数和移除比例在不同攻击模式下的网络鲁棒性研究。结果表明,随机攻击模式下不对称相依网络鲁棒性与以往研究结论类似,蓄意攻击模式下不对称相依网络鲁棒性则取决于攻击范围和容忍系数的大小。通过一则作战网络示例分析证明了所提方法的实际应用价值,对完善相依网络理论研究具有一定的参考意义。     

知识网络的结构及过程模型

针对知识网络同时具有的小世界结构和无标度连接度分布特征, 构造了知识网络特定结构形成的过程模型. 新知识创造立足于一定的知识基础, 而这个基础内部的知识点之间通常是强相关的; 模型首先在知识增长网络中择优选择并连接定位节点, 以确定知识的主要理论来源, 然后在定位节点的邻居节点中随机选择节点并进行连接, 反应知识的内聚性和知识创造者的领域限制, 过程模型最终形成兼具前述两种结构特征的知识网络; 实际数据统计和仿真实验验证了模型的有效性.