城市物流网络空间结构加权局域世界演化模型研究

为研究城市物流网络空间结构的演化机制,考虑宏观影响因素和网络运行特征,构建了以节点集聚度为优先连接准则的加权局域世界演化模型,通过仿真实验讨论了网络特征参数,并分析了集聚度参数权重随时间变化与否对网络演化的影响。结果表明:度分布未呈现明显的幂律分布形式,具有较大的集聚系数和较小的平均路径长度,说明城市物流网络中少数枢纽型节点占主导地位,网络具有较强的抗风险能力和快速响应能力;集聚度参数权重α,β,γ随时间变化时,能够克服节点度对网络演化的过大影响,合理体现相关宏观因素对网络演化的作用,该种网络演化机制更符合实际。     

一种互联网AS层拓扑的动态演化模型

了解互联网的拓扑结构、理解互联网的演化机制对优化网络性能、指导网络协议设计至关重要.本文着重探讨了互联网AS(autonomous system,自治域)层拓扑的局部连接偏好性和簇度相关性,提出了局域世界的动态地改变大小和选取方法;并基于互联网规模的摩尔定理给出了网络指数增长的模拟细节;并在吸取局域世界模型思想和PFP(positive feedback preference,正反馈偏好连接)模型非线性择优概率的基础上,充分刻画出拓扑演化过程中节点与链接的生与灭随机事件,建立了一种互联网AS层拓扑动态演化模型(ITALW).计算机建模和数值仿真分析表明,该模型不仅能够模拟大部分网络宏观特征,还能够较为准确地模拟互联网AS拓扑的局部行为.     

BA网络的一个等价演化模型

ER随机网络和BA网络对网络科学的发展起着十分重要的作用，在网络研究中ER网络与其等价模型可以替代使用。本文提出了BA网络的一个等价的演化模型，并解析计算和模拟了模型的节点度分布、集聚系数和平均路径长度，其演化成的结构特性与BA网络相同。在本模型的演化过程中，不需要拥有网络节点度的完全信息，没有择优连接过程，大大缩短了网络生成时间。因此，研究BA网络的性质和动力学时，可以将本模型替换BA网络。     

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.     

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。     

具有边连接增长速度的演化网络度分布研究

近年来,研究发现复杂网络的拓扑结构可分为如下三个类别:随机图模型,小世界网络模型和无标度网络模型.产生这三种不同拓扑结构的主要原因是在网络进化过程中,其边连接方式和点增加方式的不同.实际的复杂网络中幂律(Power-Law)分布的指数范围经实测为[2,3],而当前理论研究结果为[2, ∞).在分析无标度网络演化过程的基础上,提出了一种新的边连接方式,即考虑了边连接增长速度的择优连接方式,并运用主方程方法得到了在这种连接方式下网络的度分布.理论分析与数值仿真表明:在新的演化规则下,通过调节不同的连接速度,可以使幂律分布的指数范围为[2,3].     

择优选择节点构成的复杂网络模型研究

针对Barabasi-Albert无标度网络模型(BA模型)模拟现实世界的局限性,在其算法基础上作了适当扩展,将原算法中新节点加入每次依概率全局择优的机制改为首先全局择优选择节点构成初始模型后,新节点以等概率连接的机制,并依新算法生成扩展BA模型。依据二者度分布等静态统计量性质进行性态比较,证实了扩展模型的拓扑结构和发展状况更接近于现实网络,并且扩展模型生成网络的鲁棒性更好。     

“随机”与“择优”——超网络演化的内在驱动力

基于"随机连接"和"择优选择"的演化机制,构建了一个随机-择优混合超网络演化模型。使用Poisson过程理论和连续化方法对模型进行分析,获得超度分布的解析表达式,分析表明网络的稳态平均超度分布服从漂移的幂律分布。该模型可以退化到复杂网络和超网络中的标准模型,具有一定的普适性。通过调节机制系数,模型可以体现混合连接机制。并对3个实证数据进行了分析,该模型能有效刻画不同数据的演化机理。     

一种灵活的加权复杂网络演化模型及其仿真

对实际加权网络的网络特征进行了统计,分析了在网络演化过程中应考虑的演化机制.在此基础上,提出了一种灵活的加权复杂网络演化模型.该模型可以灵活的调整网络演化过程中各种演化机制影响作用的大小,网络规模和平均节点强度可控,节点和连接的状态能够动态变化.对模型进行仿真验证后发现其能够较好的拟合实际加权网络的拓扑结构特征.最后,对网络模型中幂律分布的成因进行了分析.     

具有老化机制的阿波罗网络模型

提出了一个具有老化机制的阿波罗网络模型.通过数学解析的方法得到了模型演化网络的节点的度分布和集聚系数的表达式,并推理出网络的平均路径长度是以网络规模的对数形式增长,表明了该网络同时具有小世界和无标度特性.通过计算机的模拟计算,得到的仿真结果与解析结果达到了很好的吻合,同时给出了节点的年龄分布,证明节点获得新连接的概率和年龄呈负相关关系,从而说明了本模型比随机阿波罗网络模型更符合现实网络.最后,分析了网络的可平面性及其对现实的理论指导意义.     

复杂供需网络的局域演化生长模型

在一般局域世界演化模型基础上,建立了供应链复杂网络的局域演化生长模型.应用节点间相关度的概念来确定每一新加入节点的局域世界,并定义局域世界的规模是动态增加的.通过解析的方法,导出这一模型的度分布、聚类系数和平均路径长度,发现其具备复杂网络的无标度、小世界等特性,并通过数值仿真进行了验证.     

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。     

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.     

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...     

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。     

项目网络拓扑结构与关键路径相关性仿真分析

为分析项目网络拓扑结构对关键路径的影响,提出了新的网络参数—流度。基于RanGen,生成了1600个不同拓扑结构的项目网络,分析了网络节点的介数、入度、出度、流度等与项目关键路径的相关性。仿真结果表明,当项目完成时间信息不确定时,以度值、介数和流度值为基础计算得到的关键路径与项目实际关键路径拟合度能达到40%-80%以上。流度与项目关键路径存在最大的相关性,而且,通过非关键路径灵敏度分析的仿真结果也表明,流度较大的非关键路径节点对项目完成时间的影响最大。此外,还讨论了关键路径节点数量与网络拓扑结构的关系,发现关键路径节点数量与网络串行度、网络规模分别呈线性和幂指数关系。     

基于高聚集性无标度网络模型的微粒群算法

受无标度网络结构特性的启发,将BA模型的"择优连接"机制进行扩展,引入微粒群群体组织方式的构造过程,提出基于高聚集性的无标度网络模型的微粒群算法。算法初期微粒被随机分布在环形结构中,随着搜索的进行不断增加新的微粒,并依据节点度和节点间的距离增加新的连接,最终形成具有高聚集性的无标度网络模型。这样,群体中多数微粒进行局部范围的搜索,而少量微粒按照全局模式搜索,两种方式相互制衡。仿真实验表明,改进后的算法能获得更好的收敛精度和进化速度。     

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.     

试析联合作战指挥员应有的思维模式

指挥员指挥决策的思维活动是作战指挥的核心内容,科学理论思维模式是科学认识的加工厂,是影响作战决策质量的决定性因素,在很大程度上也就决定了作战指挥的质量和效果。本文首先从科学理论思维模式发展的演变历程来阐述现代科学思维模式的特点;其次分析了科学理论思维模式对作战指挥的决定性作用;进而提出联合作战指挥员应该具有的现代科学思维模式。