基于边数随机增长的扩展无标度网络演化模型研究

经典BA无标度网络演化模型假定所有嵌入节点的初始连边数量均相同,而该假定对于许多真实的演化网络往往显得过于严格.为进一步增强模型的通用性,构建了具有边数随机增长特征,即所有嵌入节点的初始连边数量为独立同分布随机变量序列的扩展无标度网络演化模型(简记为ENRG-BA模型).运用马氏链解析法获得了ENRG-BA模型网络稳态度分布的精确表达式,并从分布的性质与数值模拟两个方面验证了解析结果的正确性.研究结果表明,当所有嵌入节点的初始连边数量均具有有限的期望和方差时,ENRG-BA模型存在网络稳态度分布;当所有嵌入节点的初始连边数量均具有相同的分布参数与相同有限区间长度的定义域时,ENRG-BA模型退化为Degenerate ENRG-BA模型(简记为DENRG-BA模型);当所有嵌入节点的初始连边数量均服从相同参数的单点分布时,DENRG-BA模型进一步退化为BA模型.ENRG-BA模型与DENRGBA模型的网络稳态度分布在大度数处均具有与BA模型网络稳态度分布相同的幂律行为,在小度数处则呈现出BA模型网络稳态度分布所不具备且类型丰富的马头形状,其中部分马头形状与某些实际演化网络的度分布中所...     

基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题.其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析...     

无尺度网络平均路径长度的估计

无尺度网络的拓扑结构研究主要集中于聚类系数和平均路径长度的计算以及度分布分析. 在实际的无尺度网络中,表征网络拓扑结构的三个参数之间是互相联系的,其中一个参数均可近似用另外两个参数表示. 鉴于此,针对大规模无尺度网络的平均路径长度计算问题,基于树形结构模型给出了无尺度网络平均路径长度<l>_SF 的计算公式,并分析了网络规模和节点间连接方式对平均路径长度的影响. 分析结果表明,<l>_SF与无尺度网络的平均度数k、平均聚类系数C以及幂指数γ有关,从而将直接求解平均路径长度的复杂问题转化为间接求解,大大提高了分析无尺度网络拓扑结构的效率. 实验结果表明,提出的无尺度网络平均路径长度计算公式是有效的.     

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.     

内部演化的BA无标度网络模型

在BA(Barabási-A lbert)无标度网络模型的基础上,考虑网络节点增长的同时,网络已有节点连线也在增加。在这个BA网络改进模型中,引入了两个主要参数q1,q2,通过理论分析,导出了这个内部演化的增长网络的度分布,发现它仍然具有无标度网络的一般性质,BA无标度网络是它的一种特殊情形。数值仿真验证了理论分析的正确性。这个改进模型比BA网络模型具有更广泛的实际背景,利用它可以更真实地模拟与刻画现实中许多复杂网络的演化及其特征。     

基于节点吸引力的点权有限BBV模型研究

在点权有限网络模型的基础上,增加考虑了节点吸引力因素,构造了一种全新的、符合实际的加权复杂网络演化模型。研究发现,该模型与BBV模型相比,节点的强度概率密度分布是有变化的,而且更符合实际网络。通过调节相关属性参数,可以使网络达到更优化的状态,对实际网络的演化进行指导,减轻网络负荷,增强网络性能,具有一定的实际意义。     

基于超网络的线上线下舆情演化模型研究

舆情交互存在于现实空间与虚拟空间,为具体研究两空间中舆情的演化,首先分析了舆情在不同空间中传播演化的特点及演化过程中相互间的联系.随后,结合改进的有界信任机制构建基于超网络的线上线下舆情演化模型,并针对该模型提出了包括模型初始化模块、信息传播与交互影响模块与双空间同步模块三部分的仿真系统框架.根据同步方向,提出"现实空间-虚拟空间"和"虚拟空间-现实空间"两种同步率,并通过对比仿真实验研究了同步率与空间速度比对舆情演化的影响.     

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.     

拓扑可调无标度网络上的雪堆博弈研究

复杂网络上博弈个体间合作行为的涌现具有重要的现实意义.为了研究无标度网络拓扑结构对合作涌现的影响,结合雪堆博弈模型和比例模仿策略,研究了拓扑结构可调的无标度网络上的博弈动力学演化,具体研究内容为网络的幂律指数、平均度和平均聚类系数与合作密度的关系.仿真结果表明,无标度网络的合作密度与网络度分布的均匀程度正相关,高聚类结构可以有效增强网络上的合作密度,即幂律指数越高,平均聚类系数越小时,合作水平越低;另外,平均度与合作密度呈现非单调关系,存在一个最佳平均度.     

基于装备能力优先的复杂网络演化模型研究

针对传统复杂网络模型描述武器装备作战体系在动态性和不确定性方面的不足,参照OODA理论,结合具体应用,利用武器装备节点计算的能力值,从连接对象的选择、连接边数的确定、作战节点的退出及退出后网络结构的动态调整策略等方面改进了BA无标度网络模型,提出了装备能力优先的作战体系复杂网络演化模型构建方法,使装备能力高的节点在网络关键位置充分发挥作用,提高网络的鲁棒性。通过仿真实验验证,模型具有贴近战场实况、算法复杂度低和使作战体系保持幂率分布等特点。     

一类无标度合作网络的演化模型

提出了一类特殊的无标度合作网络的演化模型.利用平均场方法解析计算了节点的增长动态性,证明了该网络是节点度分布符合幂律分布的无标度网络,其幂指数位于2和3之间.给出了节点的集聚系数与度的关系表达式,并证明了网络的平均路径长度最多以网络的对数形式增长.数值模拟结果与理论计算值很好地吻合.     

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。     

探讨动态复杂网络的新途径

指出了BA模型分析过程的缺陷,考虑了复杂网络节点的到达时间间隔分布和寿命分布,将复杂网络与排队系统联系起来,从方法论上取得了突破,为复杂网络的研究提供了新途径.利用Markov链理论分析了G-M-P网络,获得了这类网络稳态度分布计算公式.     

点权有限的加权网络演化模型

在BBV(Barrat-Barthélemy-Vespignani)模型的基础上加入节点强度有限限制,即节点强度不允许超过某一定值S,构造了节点强度有限的加权网络演化模型--LBBV模型.理论分析与仿真试验表明,对于3节点的全耦合网络,当S《2mw0时,网络经有限步后演化结束,其结构为同质网络;当S≥2mw0时,LBBV模型的节点强度分布与网络的度分布都呈现幂律分布,并且幂律指数与BBV模型的幂律指数一致,只是相比BBV模型平移了某一常数;当S→∞时,LBBV模型退化为BBV模型.同时通过数值仿真还得到了在不同的S值下、不同规模网络演化后的节点强度分布与度分布都表现出幂律特征,而且幂律指数不随S变化.     

无标度网络拓扑结构非均匀性研究

利用网络结构熵定量分析了无标度网络拓扑结构的非均匀性.通过引入度秩函数,解析地给出了无标度网络的网络结构熵.研究发现当标度指数大于2时,无标度网络的网络结构熵仅与标度指数有关,与网络规模及最小度无关.在给定网络规模及最小度条件下,无标度网络的网络结构熵在标度指数等于1.7附近取最小值,即此时网络最不均匀,当标度指数大于1.7时,无标度网络的网络结构熵随标度指数单调递增.     

无标度网络中FDI技术溢出效应

在BA模型中引入技术相似程度这一变量,分析无标度网络的形成过程及其结构特点对FDI技术溢出效应的影响.仿真结果表明,新模型生成的网络具有无标度性.当节点之间的相对于外商的技术相似程度差异较大时,节点度分布变得相对比较均匀.网络中少数连接数较大的节点以及相对于外商高的技术相似程度对FDI技术溢出效应有重要影响,而网络的小世界特性以及节点间技术相似程度的差异,对于大节点企业所产生的影响起到一定的纠偏和调节作用.     

复杂网络上的一种映射网络模型

一些规模相对较小的网络是建立在规模相对较大的网络基础上的。提出了一种基于较大规模的底层网络生成较小规模的映射网络模型的算法,比较了以均匀的随机图和非均匀的无标度网络作为底层网络时,所生成的映射网络模型的结构性质。     

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。