蓄意攻击策略下危险品运输网络级联失效仿真

在构建危险品运输网络级联失效模型的基础上,通过控制模型参数,研究了危险品运输网络级联失效特性及不同蓄意攻击策略对网络级联失效的影响。基于大连市危险品道路运输网络特征值,构建了基于WS小世界网络的危险品运输复杂网络生成算法;提出了具有时间阶段特性并带有可调参数的节点初始负载模型,确定了"失效"节点负载分配的择优分配概率模型和节点容量模型,并利用节点负载动态分配概率值,动态描述节点"正常""暂停"和"失效"三种状态,从而构建危险品运输网络级联失效机制模型;以网络级联失效平均规模和相变临界值作为网络抗毁性度量,通过构建两种蓄意攻击策略,对比研究了不同攻击策略对危险品运输网络级联失效抗毁性的影响。仿真结果及理论分析表明:1)构建的危险品运输网络级联失效模型是有效的;2)节点容量系数、过载承受能力调节参数和网络平均节点的度对蓄意攻击策略的变化是不敏感的,但通过提高它们的取值,能够有效降低网络级联失效平均规模,提高网络抗毁性;3)对于节点度的降序攻击策略,可调参数越小,网络抗毁性越强,但对于节点度的升序攻击策略,可调参数越大,网络抗毁性越强,且两种攻击策略下的相变临界值曲线在可调参数为0.5处相交。这些结论为防范蓄意攻击策略的制定提供理论依据。     

基于元胞自动机的短信网络病毒传播模拟

针对短信网络内病毒传播行为的多样性特点,在研究短信网络生长过程及其拓扑结构的基础上,采用SEIR模型构造元胞自动机模拟方法,对病毒在短信网络内的传播过程进行了模拟仿真,并在此基础上研究了用户反应时间、预免疫与病毒变异对短信病毒传播的影响.实验结果表明,该自动机模型能较好地模拟短信网络中病毒的传播过程.同时针对病毒的传播特点提出了有效的防治策略.     

不完全信息条件下的装备保障网络抗毁性模型

基于复杂网络理论,在对装备保障网络进行复杂网络描述的基础上,努力挖掘装备保障网络所面临威胁的特点,重点建立了不完全信息条件下的装备保障网络一般性攻击策略模型,同时给出了装备保障网络抗毁性测度的计算方法,并对基于流介数的网络节点重要度计算方法以及网络抗毁度进行了定义,由此构建了装备保障网络的抗毁性模型.研究结果表明:信息指数比攻击力度指数对装备保障网络抗毁性的影响程度要大,反映了信息化条件下获得制信息权的重要性;对装备保障网络的了解达到一定程度之后就能达到比较理想的攻击效果,而不需要对系统进行完全了解.     

基于级联失效的战域保障网络节点容量优化

通过分析战域保障网络的构造和特点,提出了基于级联失效的战域保障网络节点容量优化模型,进而研究了3种优化策略对级联失效抗毁性的影响:度升序优化策略、度降序优化策略、随机优化策略.结果表明按度降序策略优化约50%的节点可以有效提高战域保障网络级联失效抗毁性.     

复杂网络上疫情与舆情的传播及其基于免疫的控制策略

较为全面的综述复杂网络的免疫问题,包括:真实疫情和舆情传播场景的抽象与建模、疾病传播模型、全局免疫策略和局域免疫策略等。在若干真实网络和模型网络上模拟免疫控制的结果表明,基于中心性、图划分、熟人免疫等策略的免疫效果比随机免疫好,这说明免疫策略的选择对传播控制具有实际指导意义。在选择免疫策略时,应考虑网络的拓扑结构特性和信息的完整程度,才能达到较佳控制效果。     

基于局域路由的复杂通信网络级联动力学建模

为了更好地探讨复杂网络抵制级联故障的鲁棒性,提出一种带有可调参数的局域拥塞感知路由策略,并构建了一种级联模型。依据新的度量网络抵制级联故障鲁棒性指标,探讨了复杂异质网络由蓄意攻击而引发的级联行为。仿真结果表明,在局域路由下,存在路由参数最优值使得网络达到最强鲁棒性,而且,网络鲁棒性分别与拥塞信息时间延迟以及网络规模负相关。此外,当包产生率大时,相比于全局路由,局域路由使得网络鲁棒性更强。     

物流保障网络级联失效临界抗毁性

针对军事决策者所关心的"物流保障网络抗毁性"与"物流保障网络负载临界值"的问题进行了研究,首先分析了物流保障网络的特点,建立了度均匀随机分布的网络模型和负载局部扩展的级联失效抗毁性模型,并运用了多维分支过程方法求解网络级联失效的临界值。研究发现:容量均匀分布的物流保障网络中,当网络负载超过临界负载时,一个随机故障将引起网络瘫痪。最后通过一个仿真实例分析了物流保障网络节点最大度分别为5、6、8、10、12时的级联失效抗毁性临界值,并给出了仿真结果与解析推导存在误差的原因。     

网络信息体系双层异质相依网络模型鲁棒性

网络信息体系(networked information system of system, NISoS)是构建新体制下联合作战武器装备体系的基础支撑。针对NISoS结构模型单一和鲁棒性评估指标粗糙等问题, 首先基于复杂相依网络理论分析了体系结构特征和级联衰退过程, 构建了体系双层异质相依网络模型(two-layer heterogeneous interdependent network model, THINM); 其次借鉴现代循环作战理论提出基于信息驱动链网融合(C-SDI link number and network scale, C-SDILNNS)指标的网络信息体系鲁棒性评估方法; 最后对比分析了不同失效策略和评估指标下的网络信息体系鲁棒性能。仿真结果表明, THINM能够较好反映网络信息体系结构特征, 通过C-SDILNNS指标可以精细刻画多种攻击方式和攻击强度下的体系鲁棒性。     

基于任务时间约束的物流保障网络级联失效抗毁性建模与分析

建立物流保障网络的网络模型,确定保障任务时间约束条件,在此基础上提出物流保障网络级联失效抗毁性模型.通过一个物流保障网络实例,仿真分析任务时间约束对级联失效抗毁性的影响,结果表明任务持续时间对级联失效抗毁性有重要影响:当任务持续时间很短时,级联失效由单任务引起;当任务持续时间很长时,级联失效由多任务引起.     

Numerical Simulation of the COVID-19 Herd Immunity Based on Complex Network Modeling北大核心CSCD

鉴于构建流行病动力学模型、探索流行病传播规律对疫情防控具有十分重要的理论意义和实际应用价值,在已有的均匀混合模型基础上,针对个体接触关系异质化越发明显,且每个个体都处在不同的接触关系中,建立了兼顾个体状态与接触追踪的动态小世界网络模型。模拟了新冠病毒在社会中的传播过程。通过对比仿真结果,说明了所建模型的合理性。在此基础上,仿真计算了网络拓扑结构与接种免疫人数占比共同作用下对新冠病毒传播的影响,分析得到群体免疫临界值。说明所建传播模型合理,接种疫苗实现群体免疫可行。     

连环恐怖袭击下危险品运输网络级联失效建模

研究危险品运输网络在遭受恐怖袭击后的级联失效过程和性质有助于指导系统建设和提高其抗毁性能. 在分析危险品运输网络及恐怖袭击特性基础上，建立了双层危险品运输网络模型，通过定义网络的三种节点状态，分析了单次和连环袭击下的危险品运输网络级联失效过程，基于此，建立连环袭击下的危险品运输网络级联失效模型. 从“结果性”和“过程性”两个视角出发，提出网络抗毁性的评价测度“节点存活率”和“相对二次级联失效数”. 通过建立实例仿真场景和仿真流程，就不同袭击次数、不同节点的度及容量系数和不同规划方式对危险品运输网络级联失效特性的影响进行仿真，验证了模型的可行性，仿真结果为危险品运输网络的规划提供决策依据.     

考虑节点过载的复杂网络级联失效模型

针对现实网络中节点对负载的冗余能力,提出一种考虑节点过载状态的复杂网络级联失效模型。首先,根据过载系数、失效概率、剩余系数构建了级联失效模型;然后,基于节点的特性提出了过载节点负载分配策略;最后,运用BA无标度网络进行级联失效情况下的抗毁性仿真。结果表明:在过载节点负载分配策略中,混合分配策略整体上较优,能够显著控制级联失效的影响并且增加了网络的抗毁性;在一定范围内提高过载系数、分布系数有助于降低级联失效的影响,但提高到一定程度时效果并不理想;剩余系数存在某一值可增强网络的抗毁性。     

基于复杂网络视角的航空通信网络鲁棒性分析

针对军事航空通信网络会遭敌攻击的实际情况,引入了一种不完全信息条件下的复杂网络攻击模型,分析了该模型在航空通信网络上的级联失效原理,并给出了航空通信网络的鲁棒性度量方法。最后,通过设置不同的不完全信息攻击模型参数和级联失效参数,对航空通信网络鲁棒性进行了仿真分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于节点蓄意攻击的无标度网络#br# 级联抗毁性研究

增强网络的抗毁性对于抵御级联故障具有重要的现实意义。为研究网络参数对级联抗毁性的影响,结合变幂律无标度网络和变聚类系数无标度网络模型,在最大负荷节点遭受蓄意攻击的情况下,研究了无标度网络的幂律指数、聚类系数和平均度与级联抗毁性的关系。结果表明,无标度网络的幂律指数和平均度与网络的级联抗毁性正相关,即网络越均匀、连接越稠密,级联抗毁性越强;但聚类系数对网络的级联抗毁性并没有显著影响。     

装备保障平台战时运用优化决策分析模型

针对装备保障平台战时如何优化运用的问题,根据平台在机动中遭敌火力打击及自我维修过程所具有的马尔可夫性特点,将受打击时间按照打击次数离散化,从而将该过程描述为状态离散、时间离散的马尔可夫链,由此构建了无条件自我维修和有条件自我维修的马尔可夫链模型,实现了单平台战时运用优化决策。基于战场抢修率最大化的目标,运用规划理论,构建了综合考虑遭敌打击的装备保障平台编组优化模型,提出了平台编组战时运用优化决策分析方法。应用实例表明,所建模型运算简单、方便、实用,能为指挥员在战时科学使用装备保障平台提供决策依据。     

开源软件核心开发者流失的级联效应仿真

开源软件核心开发者的流失不仅会严重影响项目的开发进程,甚至会造成一系列的级联效应。从动态视角探讨核心开发者流失的影响并对其采取保护措施能有效促进社区创新产出。基于复杂网络视角,以开源项目AngularJS为例,通过多属性决策的方法识别出核心开发者。在此基础上,构建负载容量模型,探究核心开发者流失的级联失效现象。研究发现:核心开发者间的紧密协作关系和网络结构中占据重要位置的核心开发者流失会导致较为严重的级联失效现象;初始工作负荷较大的开发者流失则会造成更为严重的二次传播级联失效现象。     

A new cascading failure model with delay time in congested complex networks

Cascading failures often occur in congested complex networks. Cascading failures can be expressed as a three-phase process: generation, diffusion, and dissipation of congestion. Different from the betweenness centrality, a congestion function is proposed to represent the extent of congestion on a given node. Inspired by the restart process of a node, we introduce the concept of “delay time,” during which the overloaded node cannot receive or forward any traffic, so an intergradation between permanent removal and nonremoval is built and the flexibility of the presented model is demonstrated. Considering the connectivity of a network before and after cascading failures is not cracked because the overloaded node are not removed from network permanently in our model, a new evaluation function of network efficiency is also proposed to measure the damage caused by cascading failures. Finally, we investigate the effects of network structure and size, delay time, processing ability, and traffic generation speed on congestion propagation. Cascading processes composed of three phases and some factors affecting cascade propagation are uncovered as well.