几种Kuramoto振子网络同步性能的比较

本文采用Kuramoto相位振子作为网络节点进行同步研究.以序参量作为同步性能的描述指标,首先仿真研究了BA无标度网络中控制增益对同步性能的影响,得出了网络实现全局同步的临界耦合强度.然后比较研究了ER随机网络、NW小世界网络和BA无标度网络几种不同网络结构下的Kuramoto振子系统的同步性能,研究表明BA无标度网络...     

具恢复机制的相依电力-信息网络连锁故障传播

为了研究具有恢复机制的电力-信息网络连锁故障传播,基于相依网络理论,建立了IEEE300节点系统电力网与双星型结构信息网的电力-信息相依网络模型.分析复杂网络统计特征参数可知,电力网和信息网均具有小世界和无标度特性.利用相依电力-信息网络的连锁故障模型,对BA,WS和ER 3种不同的相互依存网络进行鲁棒性分析,提出了一种具有恢复机制的相依网络连锁故障传播模型.仿真结果表明,与目标恢复机制和随机恢复机制相比,依赖恢复机制的恢复级别更高,而且这种优势随着故障阈值的减少而提高.     

基于遗传算法的复杂网络节点匹配问题

为提高已知匹配节点较少情况下的网络节点匹配精度,提出一种基于遗传算法的复杂网络节点匹配方法。该方法根据网络结构以及已知的部分节点匹配信息,计算节点相似度矩阵,再由遗传算法求得网络间相似度之和最大的节点匹配方案。将其应用于EA随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络,结果表明,三种复杂网络的匹配精度均有提高。该结果验证了文中方法的有效性。     

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．     

警报传播过程建模及影响因素

为了研究警报在社会关系网络环境中的传播特征及影响因素,基于多主体建模软件Repast仿真平台,以复杂系统和复杂网络理论为指导,在ER随机网络和WS小世界网络模型的基础上建立了警报的传播模型.对社会关系网络结构和信息源节点规则进行不同设置,通过对模拟结果的研究发现具有高聚类系数的网络结构和信息源选择高连接度的节点时,警报通知的传播效率明显提高.     

复杂网络子图中心性分析

许多现实网络虽然具有小世界和无标度的全局结构特征,但可能具有非常不同的局部结构特征,子图从局部层次刻画了网络内部相互连接的特定模式.本文通过仿真分析的方法研究了ER随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络模型的子图中心性的特点,得出了这三类网络模型的子图中心性与网络密度、重连概率和网络规模之间的关系.仿真结果表明,子图中心性能够刻画复杂网络的拓扑结构.     

基于动态信息的级联失效负载重分配策略

为解决级联失效网络负载重分配问题,提出了一种将网络局部信息和动态信息相结合的负载动态重分配策略.该策略根据节点的度与节点实时处理能力计算节点权重,并以此依次进行负载重分配;同时,按一定比例选取失效节点暂停工作,其负载重新分配进程相应停止.在BA无标度网络、WS小世界网络和ER随机网络上的仿真结果表明,在一定的参数条件下,相对于介数分配策略与度数分配策略,动态重分配策略通过降低网络整体负载率、优化网络实时流分布缓解级联失效的效果更为明显.     

拓扑对复杂通信网络级联故障传播的影响

考虑现实大规模通信网络中负载流量的动态变化,以及局域拥塞状态对路由的影响,引入一个带有可调参数的级联故障模型.对比了同质的ER(Erds-Rényi)随机网络和异质的BA(Barabási-Albert)无标度网络由蓄意节点攻击引发的级联行为,探讨了不同拓扑网络的包产生速率、路由参数和规模对故障传播的影响.依据临界包产生速率这种新的度量网络鲁棒性指标,通过仿真发现,拓扑结构对网络最优路由参数值以及不同网络规模上的攻击效果都产生重要影响.     

随机-无标度统一混合演化网络模型

根据实际网络的特点,提出了一个随机-无标度统一混合演化网络模型.通过引入一个调节参数p将随机演化网络与(Barabási-Albert)无标度网络统一起来.理论计算和计算机模拟表明,当调节参数p从1变化到0时,网络结构实现了从随机演化网络到BA无标度网络的连续过渡.     

复杂网络的拉普拉斯和无符号拉普拉斯特征谱分析

复杂网络的特征谱与网络的拓扑结构密切相关,通过研究特征谱可以更好地了解网络的拓扑性质和动力学行为.本文总结了复杂网络特征谱方面的研究成果,首先介绍了三类典型的复杂网络模型邻接矩阵、拉普拉斯矩阵和无符号拉普拉斯矩阵的特征谱与网络结构和网络同步之间的关系,然后通过仿真分析研究了ER随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络模型的邻接矩阵、拉普拉斯矩阵和无符号拉普拉斯矩阵的谱半径与网络规模和连边概率之间的关系.     

Structural Fault Tolerance of Scale-Free Networks

The fault tolerance of scale-free networks is examined in this paper. Through the simulation on the changes of the average path length and network fragmentation of the Barabasi-Albert model when faults happen, it can be observed that generic scale-free networks are quite robust to random failures, but are very vulnerable to targeted attacks at the same time. Therefore, an existing optimization strategy for the robustness of scale-free networks to failures and attacks is also introduced. The simulation similar with the above proved that the so-called (1,0) network has potentially interconnectedness closer to that of a scale-free network and robustness to targeted attacks closer to that of an exponential network. Furthermore,its resistance to random failures is better than that of either of them.     

节点数固定的ER网络演化模型拓扑性质的研究

复杂网络模型的研究主要集中在ER网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型,其中ER网络模型是最经典的复杂网络模型之一。文章研究了节点数固定情况下的ER网络模型,根据网络内部边的动态演化特点,将节点数固定的网络模型进行了细分,给出了模型的生成算法,并模拟了算法生成的随机网络的平均路径长度和聚类系数。仿真结果表明,节点数固定的ER网络具有小世界特性,出现这种小世界特性的主要原因是由于网络内部边的异质性,而与网络的节点数变化没有必然联系。     

基于级联失效的复杂网络抗毁性

传统的复杂网络抗毁性研究主要基于网络静态连通性,而忽视了网络动态特征。该文在网络动态性基础上,研究级联失效条件下复杂网络的抗毁性能,对ER随机网络模型、BA无标度网络模型和PFP互联网拓扑模型这三种模型在不同攻击策略下的抗毁性进行了对比分析和仿真实验。实验结果表明：在随机攻击下,ER网络表现最为脆弱,而BA网络的抗毁性...     

复杂网络模型的分析

从平均路径长度、聚集系数、度分布的角度对复杂网络中的三种网络模型,即随机网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型进行了分析,并对复杂网络模型的研究意义进行了说明.随着对复杂系统研究的深入,复杂网络在现实中的应用范围日益广泛,提供了一种新的方法去研究世界,同时也给带来新的机遇和挑战.     

利用朋友机制生成一类无标度网络

针对网络模型的演化问题,提出了一种新的无标度网络演化模型。该模型可以帮助人们从"朋友机制"捕捉网络形成的动态特性、了解该机制对网络最终结构的影响,对研究网络功能及网络上的动力学行为有一定的参考价值。通过理论分析与数据仿真证明,该演化模型具有无标度特征和小世界特征,比BA模型更接近于真实网络。     

Locating Highly Connected Nodes in P2P Networks with Heterogeneous Structures

Peer-to-peer (P2P) networks aggregate enormous storage and processing resources while minimizing entry and scaling costs. Gnutella-like P2P networks are complex heterogeneous networks, in which the underlying overlay topology has a power-law node degree distribution. While scale-free networks have great robustness against random failures, they are vulnerable to deliberate attacks where highly connected nodes are eliminated. Since high degree nodes play an important role in maintaining the connectivity, this paper presents an algorithm based on random walks to locate high degree nodes in P2P networks. Simulations demonstrate that the algorithm performs well in various scenarios and that heterogeneous P2P networks are very sensitive to deliberate attacks.     

一类作为网络模型的可平面无标度图

无标度特性普遍存在于大量的实际网络和人造网络中.为了更好地研究这类无标度网络模型的拓扑性质和内在动力学,大量的模型被建立,如随机网络模型和确定性网络模型.鉴于以往确定性模型中的无标度指数都是唯一不变的常数,定义了一类具有广义自相似性的增长网络模型,分析了它的一些拓扑性质:平均度、聚集系数、直径、度分布、最多叶子生成树.得出该模型具有无标度特性和小世界效应,并且可以通过调整相应的参数来获得丰富的无标度指数.