基于网络特性的产品制造过程节点重要度评估

车间中重要资源状态的变化将会影响整个生产过程(推迟交货期、浪费资源等)。针对资源的重要性评判问题,结合复杂网络理论在复杂系统分析上的优势,将产品制造过程中的各设备资源定义为网络中的节点。根据任务路线的流向,构建制造过程多任务加权有向网络模型;同时基于所建立的车间制造网络,考虑资源节点自身属性及其相邻节点对其重要度的影响。综合度中心性、聚类系数及接近中心性三项网络特征参数,提出一种多属性决策算法评判节点的重要程度。最后,以变压器产业某个生产车间实况为例进行Flexsim仿真,通过仿真结果与该算法的对比验证其实用性和正确性。     

复杂网络上节点重要度的确定方法

采用综合考虑节点的局部特性和全局特性的方法来评价复杂网络的节点重要度,给出基于邻域的节点重要度算法及基于关键域的节点重要度算法.前一种算法有效地降低了计算的复杂度;后一种算法能更有效地刻画节点的重要度且适用于加权图.然后通过实例验证两种算法的有效性.     

复杂网络中节点重要度的一个评估指标

为了简单而有效地评估网络拓扑结构中各节点重要性,本文基于节点的连接度和局部连通性,定义了一个节点重要度函数.该重要度函数指标实质上与网络中的平均最短距离指标是一致的,通过该重要度函数指标值的大小可以得到网络中各节点的重要度排序.理论分析与实例表明,对于小型网络,该方法的计算比较简单,且直观、有效、合理.     

基于属性信息和结构特性的网络节点重要度研究

现有的节点重要度排序方法大多只针对网络的拓扑结构进行研究,忽视了网络节点自身所包含的属性信息.然而这些属性信息至关重要,却广泛存在不完备性,这些不完备属性信息与节点的重要性密切相关.针对这一问题,提出一种基于优势粗糙集理论和TOPSIS方法的网络节点重要度分析方法,融合网络结构特性和节点属性信息,克服了单一从拓扑结构分析的局限.最后,将本文所提出的方法应用于微博社交网络中的用户重要度评价,并与其他方法进行比较,结果表明,该方法的排序结果对节点在属性信息和结构特性的重要性进行了较好的综合,能全面地体现出各节点的重要程度.     

基于节点重要度动态评估的复杂网络级联失效分析

级联失效前的评估和检测是预防和控制级联失效现象的关键,对充分把握整个网络系统的稳定运行至关重要。为深入探究级联失效传播过程的内在机理,提出一种考虑网络动态特性的节点重要度评估模型;在此基础上,采用一种更符合真实复杂系统的非线性容量负载模型,利用该模型进行不同攻击策略下的级联失效仿真,以网络的最大连通子图比例为测度量化网络抵御级联失效的抗毁性,仿真结果表明,节点41所在的广安市与节点55所在的重庆市,无论是在静态节点重要度评估,还是动态节点重要度评估下,均是成渝铁路网络中最关键的节点;此外,不考虑级联失效情况下,在网络的静态拓扑结构中,节点的度中心性更能代表节点的关键程度;而在动态的网络拓扑结构中,节点的介数中心性更能代表节点的重要性,与度值攻击相比,采用重要度攻击策略能以更快的速度击溃网络;考虑级联失效情况下,与其他攻击策略比较,采用重要度攻击策略时,在级联失效的作用下,仅攻击2个节点,网络便会迅速崩溃,验证了节点重要度动态评估模型的有效性;同时探讨了网络在不同模型参数下抵御级联失效的抗毁性,实验结果表明,在一定范围内提高负载系数、容量系数可以有效提高网络抵制级联失效的抗毁性;受网络拓扑结构和攻击策略的影响,需设置较大的节点容量,来预防网络的级联失效。     

基于边介数的信息系统网络节点重要性评估方法

 网络中节点的重要性评估是复杂网络研究中的一项重要内容.针对已有复杂网络节点重要性评估方法中片面强调节点的度而忽略了边对与之相连节点的支撑作用的缺陷,构建了基于边介数的信息系统网络节点重要性评估的数学模型.该模型在充分考虑节点度的基础上,为体现边对其端节点的支撑作用,引入边介数概念,形成了节点度和边介数共同作用下的评估数学模型.以某信息系统网络为例进行了仿真验证.仿真结果表明：考虑边的支撑作用后评估结果更切合实际,进一步印证了构建的评估模型对于评估信息系统网络节点重要性的有效性.     

基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型

针对真实网络的生长演化规律,以及BA无标度网络模型和原始的节点吸引力模型在择优连接以及生成网络统计特征方面所存在的问题,综合考虑复杂网络生长演化过程中节点度和节点吸引力的择优连接特性,提出了一种基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型. 理论研究与仿真实验分析表明,基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型可以有效生成结构稳定并与实际网络统计特征很接近的复杂网络,通过调节模型参数可以灵活调整网络的生长演化过程. 模型生成的网络度分布仍然服从幂律分布,并且具有较高的群集系数和平均路径长度.      

交通运输网络节点重要度评价体系研究

节点重要度评价是交通运输网络规划的基础性工作.交通运输网络是复杂加权网络,它的节点重要度不仅与路网拓扑结构有关,还与阻抗和运输能力密切相关.借鉴复杂网络和通信网络的研究成果,结合交通运输网络特性,提出交通运输网络的节点重要度应该从拓扑结构、最短路径和运输能力三个层次上分析.并根据交通分担率和失效后果来界定节点重要度,分别引入和建立了相应的重要性指标,形成较为完整的评价指标体系.     

多维约束下指挥网络节点重要度的评估方法

针对一般节点重要度评估方法没有考虑指挥体系网络自身运行机制及与外界交互的问题,从拓扑结构、作战任务、指挥方式、节点属性4个维度研究指挥节点的重要度评估方法。考虑节点在拓扑网络的全局和局部重要性给出结构重要度计算方法,基于任务分解和节点功能子集的形成给出作战任务对节点依赖度计算方法,通过删除节点对指挥质量造成的影响给出指挥方式对节点依赖度计算方法,并给出基于区间数的节点属性重要度的计算方法。最后提出指挥节点的综合评估方法并设计了具体案例,得出节点在四维约束下的重要度定量评估数据。结果表明,同一节点或结构重要度相同的节点在不同任务和指挥方式下综合重要度差异明显,与单一方法相比,提出的综合算法所得数据能更全面反映指挥节点的重要程度,说明该算法具有优越性。     

基于节点重要度的客运专线旅客列车开行方案

将节点重要度的概念应用于列车开行方案的计划制定,通过节点重要度评价指标的计算,建立了客运专线沿线城市的节点重要度三级层次结构,在此基础上提出将一级节点作为列车始发终到起迄点、二级节点采取不固定间隔式停站、三级节点采取低等级列车站站停的服务方式建立了列车开行方案的多目标数学规划模型,利用lingo编程求解,实现了列车开行方案的停站优化算法.结合武广客运专线的本线列车开行方案制定,对本算法进行了验证.     

基于节点重要度的公路运输站场建设序列

针对传统方法确定公路运输站场建设序列的不足，提出基于节点重要度分析的公路运输站场建设序列确定新方法。利用层次分析法确定权重来计算运输节点的重要度指数，根据运输节点处公路运输站场需求将节点重要度指数修正为节点处公路运输站场需求指数，通过对公路运输站场需求指数，采用循环比较法得出公路运输站场的建设序列。运用该方法对广西玉林市所辖6个区县的11个公路客运站建设项目进行新的排序，所得建设序列更符合各运输节点对公路运输站场的需求。结果表明，基于节点重要度的公路运输站场建设序列优化方法优于经验判断法，是一种新的公路运输站场建设序列确定方法。     

基于介度熵的复杂网络节点重要度识别方法

现有复杂网络通常会受到随机攻击和蓄意攻击,导致复杂网络拓扑结构的可靠性性能下降.为了解决以上问题,基于图熵,结合节点的介数中心性和其所有邻居节点的度中心性,提出一种新的攻击策略,即介度熵( BE),用来识别网络中的重要节点并加以保护.实验分别通过静态攻击和动态攻击来评估攻击策略在3个标准网络模型和3个真实网络上的效率,通过比较,介度熵比传统的攻击策略具有更高的攻击效率.     

模糊决策信息系统属性重要度的约简算法

针对模糊决策信息系统,在模糊特征属性上采用截集划分论域,构造了模糊决策信息系统下的粗糙集模型,引入了模糊决策信息系统的一种属性重要度的约简算法,通过实例计算验证了算法的可行性.     

基于介数影响矩阵的通信网络节点重要度评价方法

针对网络节点重要度受到多因素影响的问题,提出了一种基于介数影响矩阵的重要度综合评价方法。该方法依据网络拓扑结构对传播重要度的影响,采用节点介数作为基础重要度指标,刻画了节点对最短路连通的控制能力,然后综合考虑各节点间的节点度、距离、最短路径等因素的影响,描述了节点度、位置和连通分支的差异;通过引入距离衰减控制影响的强弱,给出了直接与间接影响间的差异,最后结合提出的基于贡献的介数计算，实现了对节点重要度的客观评价。     

基于DynamicRank的重要节点集挖掘算法

为了更为有效地挖掘复杂网络中综合影响力高的节点集、提高重要节点集挖掘算法的准确性,针对节点集中各节点在信息传播中不同程度的相互促进和相互抑制作用,基于DynamicRank算法设计了一种新的级联概率计算模型。通过增强贪心策略,优先从种子集邻居以外的节点中选取备选节点,减小种子集内重叠邻居对信息传播引发的抑制作用;利用级联概率计算模型,增强种子集对信息传播的级联促进作用。在4个实际网络上采用SIR模型进行了测试,实验结果表明,相较于已有重要节点挖掘方法H-index、Degree、DynamicRank、VoteRank和EnRenew,提出的算法挖掘出的节点集具有更高影响力。特别地,在Grid数据集上,本文方法挖掘出的种子集的传播范围比对比算法平均提升了49.3%。提出的算法针对信息传播概率和贪心策略的改进有利于重要节点集的挖掘和识别。     

基于属性相容度和重要度的粗糙集属性约简混合算法研究

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法。该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性。实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度。     

基于信息熵的电力信息耦合网络重要节点评估

重要节点对网络的影响非常大,极少数的重要节点就能使网络崩溃。在电力信息耦合网络中,不仅可以根据重要节点的顺序对其进行保护来减小网络的损失,还能在电力信息耦合网络崩溃后通过重要节点的顺序对网络进行恢复,所以识别重要节点有着非常重要的意义。针对此问题,结合电力信息耦合网络中两网络不同的特性,考虑电力网和通信网的互相影响,借鉴复杂网络理论,提出一种基于信息熵的重要节点识别方法,以网络效率相对值、网络受损程度为衡量指标,在静态和动态攻击下对重要节点方法进行验证,并用渗流理论对级联失效过程进行分析。以IEEE30、IEEE118节点系统对应的电力信息耦合网络为例,验证了该方法的有效性及优越性,为研究不同节点之间的相互作用提供了思路。     

虚拟社交网络中节点重要度分析

根据虚拟社交网络本身的特性,提出了采用重要度矩阵迭代方法定量分析网络中各节点的重要度.该方法考虑了虚拟社交网络中各节点重要度的相互影响,以及这种影响的传递性.实验结果表明,该方法能有效分析虚拟社交网络中节点重要度,有助于提高社交网络中信息传播分析、舆情分析等工作的效率和准确性.     

基于精准k核的复杂网络节点重要性评估方法

由于k核存在破坏网络整体结构信息、忽略邻居节点影响力等缺点,导致每个节点难以量化区分.为了提高关键节点的识别精度,首先改进了k核的分解过程,提出了精准k核Ak.考虑到网络中局部特征信息和全局结构信息对节点的影响,将精准k核应用到重力中心性中,并提出了精准重力中心性AGC.信息学中的香农熵在网络关键节点识上具有良好的扩展性,通过结合邻域度中心性、邻域精准k核以及精准重力中心性三者的香农熵,最终提出了混合中心性MC对节点重要性进行多元评估.在7种真实网络下,对MC和其他节点评估指标分别从单调性和准确性上进行了一系列实验,实验结果表明MC具有更好的关键节点识别性能.