“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。     

考虑关联关系交互作用的企业间信用风险传染研究EI北大核心CSCDCSSCI

现实中,企业之间普遍存在两种或多种关联关系,在关联关系交互作用下,信用风险的传染路径和强度通常会发生改变,导致企业间信用风险传染变得更加复杂.基于此,本文在两种常见的关联(资产关联和交易关联)并存情景下,利用双层网络刻画企业网络拓扑结构,构建包含关联关系交互作用的信用风险传染模型,考察关联关系的交互作用对信用风险传染效应的影响.研究发现:与仅存在资产关联关系相比,资产关联和交易关联并存导致信用风险传染阈值变得更小;资产-交易双层网络拓扑结构是影响信用风险传染效应的重要因素;降低双层网络相似度,有助于抑制信用风险在企业间传染.     

社会关系网络密度对创新扩散的影响

从微观个体角度研究创新扩散是近年来创新扩散颁域的一个重要研究方向,本文运用复杂网络工具来精细刻画个体的微观结构,并以此研究了社会关系网络密度对创新扩散的影响.通过对原有阈值模型进行网络化扩展,结合创新扩散的两个基本渠道--传媒和口头交流.建立了基于复杂网络的随机阙值模型,利用计算机仿真模拟,测试了不同社会关系网络密度下的创新扩散程度,指出社会关系网络密度对创新扩散的影响取决于消费者对传媒网争社会关系网的依赖程度.     

基于复杂网络的银行网点布局研究

现实银行网点的布局存在一定的不合理性,利用复杂网络的方法,首先提出了一种基于复杂网络的银行网点布局和网点优化模型;接着对模型进行了分析并与相关研究方法进行了对比;最后利用该模型对太原市农业银行网点布局进行了研究和网点布局调整,得到较为合理的网点布局.     

基于复杂网络理论的互联网新闻媒体分析

基于网络新闻媒体之间的转载关系构建了新闻转载网络,应用复杂网络理论分别研究了其无向无权网络、无向加权网络以及有向网络的拓扑结构.研究表明新闻转载网络具有无标度、小世界以及异配连接倾向等特性,并发现网络存在核心-边缘结构.通过比较加权网络与无权网络在组织结构上的异同以及分析网络的有向性特征,表明了权值和方向对网络新闻研究的重要意义.     

基于多层网络的空铁联运双层加权网络结构特性北大核心CSCD

针对单层网络无法有效刻画空铁联运系统复杂结构的问题,将节点、连边及边权的异质性同时纳入考虑,提出一种基于多层网络的空铁联运双层加权网络模型。以东航空铁联运网络为例,从无标度特性、小世界特性、中心性和层间相关性4个方面实证分析了其结构特性。研究结果表明:东航空铁联运双层网络及其子网层均具有无标度特性和小世界特性;东航机场网络层的中心性突出,联运网络的中心性分布呈非均衡性;机场层与高铁层之间呈弱相关性,层间关系紧密度有待加强。东航空铁联运网络整体结构与联运功能良好,提高机场与高铁站的匹配度有利于提升空铁联运效率。     

复杂系统、复杂网络自相似结构的涌现规律

在现实世界的复杂系统中,树状分形广泛存在.最近对于复杂网络的研究又揭示大量网络为自相似结构,随之而来的问题是:自相似结构是如何形成的.本文结合复杂系统与复杂网络,给出一个树状生长模型,通过论证揭示:生长过程及自相似结构的涌现,可集中由简单的幂律体现:幂律是自组织形成的临界状态,在它的支配下,系统得以保持有序演化发展,并涌现层层相似的自相似结构,其分形维数或相应的指数,是系统功能的度量.复杂寓于简单,简单形式的幂律蕴含了自组织演化发展并涌现自相似结构的全部过程的信息,是支配现实世界广泛现象的动力学.     

超图结构下的在线社交网络中隐性影响力评估

本文将超图结构、概率行为与信息理论三者进行合理综合,并将它们应用到在线社交网络及其隐性影响力评估的研究中,从而提出了一种新的有效数学分析方法.本文首先利用超图理论并通过超路径建立了在线社交网络中用户之间的信息传播过程,同时结合概率行为描述了信息传播的量化关系与波动强度.然后,本文通过平均互信息提出了一种新的在线社交网络隐性影响力评估的量化方法,同时也使用数值算例验证了这种评估方法的有效性.     

基于超网络的舆情演化多主体建模

创新性地将复杂系统多主体建模方法应用到集社交、环境、心理和观点等子网的舆情超网络模型中,通过对该超网络模型中各子网间不同属性节点(即异质Agent)交互规则设计,建立基于超网络的多主体舆情演化模型,深度刻画网络舆情的演化规律,即模拟人-信息-观点之间微观意见如何交互并涌现出宏观网络舆情的过程;应用舆情超网络拓扑结构相关测度指标,设置多主体舆情演化模型中各属性参数值,如网民活跃度(节点超度)、信息影响范围(超边间距离)和舆论领袖权威性(超边重叠度)等,并重点分析舆情演化过程中政府抢占舆论先机的重要作用,以及舆论领袖对大众网民的引导作用和网民发表观点形成舆论场的控制作用。最后,运用NetLogo仿真平台对具体舆情实例进行仿真,结果与现实舆情演化情况相符,证明了模型的合理性与有效性。     

Caveman网络及其在复杂网络熵分析中的应用

熵可以有效反映复杂系统内网络结构的异质性.针对熵指标在刻画网络全局异构上是否适用这一问题,目前仍缺少用以评测的基准网络.对此,在已有结构熵研究的基础上,提出一种Caveman网络构造及其演化规则,为网络复杂性的度量提供新的思路。通过数理分析和仿真实验验证该Caveman网络可以有效评测各类结构熵指标对其演化过程的敏感性,反映熵指标对网络复杂特征识别能力的差异。同时由于Caveman网络可以更好地探索信息空间和抵御攻击,将有助于设计鲁棒、高效的系统结构。     

节点数固定的复杂网络模型初探

由于随机图模型、小世界模型和无标度模型的结构上存在交叉性，有必要对复杂网络进行新的分类。本文将复杂网络分成两类：节点数固定的复杂网络和节点数变化的复杂网络，且重点研究了前一类网络。首先时节点数固定的网络进行了细分，然后分析了在边的不同连接方式下节点数固定的网络的度分布、平均最短路长度和聚类系数等特征，最后讨论了小世界特性与无标度特性产生的原因。研究表明，节点数固定的网络大多具有小世界特性，小世界特性与无标度特性是从不同的侧面来研究复杂网络的，从而很好地解释了在许多复杂网络这两种特性能够共存的原因。     

基于网络模体特征攻击的网络抗毁性研究

真实网络如生物神经网络、食物链网络中含有模体结构。但对于这种含有模体特征的网络,并没有一种针对性的攻击策略与之对应,在此基础上提出了模体度代数算法和一种模体攻击失效方式,设计了不同于传统攻击的模体攻击策略。对已检验出的具有明显模体特征的2个仿真网络,5个不同规模的实证网络利用该策略进行模体攻击,并与传统的点攻击方式进行对比研究。仿真结果表明:含有模体特征的网络在模体攻击下的抗毁性明显低于传统的点攻击策略,且在模体特征较明显的网络中模体攻击策略对网络的破坏性更加显著。     

ON COMPLEX DYNAMIC CONTROL SYSTEMS

This paper presents some recent works on the control of dynamic systems,which have certain complex properties caused by singularity of the nonlinear structures,structure~varyings, or evolution process etc. First, we consider the structure singularity of nonlinear control systems. It was revealed that the focus of researches on nonlinear control theory is shifting from regular systems to singular systems. The singularity of nonlinear systems causes certain complexity. Secondly, the switched systems are considered. For such systems the complexity is caused by the structure varying. We show that the switched systems have significant characteristics of complex systems. Finally, we investigate the evolution systems. The evolution structure makes complexity, and itself is a proper model for complex systems.     

复杂网络理论及其在航空网络中的应用

复杂网络理论是对复杂系统的高度抽象，它突出强调了系统的拓扑特征，其中许多性质如小世界性质、无标度性质等等已经得到了广泛的研究。本文从复杂网络的统计特性、结构模型以及在航空网络中的应用3个层次系统回顾了复杂网络的基本理论和应用现状，期望对航空网络规划问题的研究起到一定的借鉴作用。     

Formalising and Detecting Community Structures in Real World Complex Networks

Community structure is an integral characteristic of real world networks whichever processes or areas they emerge from. This paper addresses the problem of community structure detection theoretically as well as computationally. The authors introduce a number of concepts such as the neighbourhood and strength of a subgraph, p-community, local maximal p-community, hubs, and outliers that play elemental role in formalising the concept of community structure in complex networks. A few preliminary results have been derived that lead to the development of an algorithm for community structure detection in undirected unweighted networks. The algorithm is based on a local seed expansion strategy that uses the concept of interaction coefficient. The authors have analysed the algorithm on a number of parameters such as accuracy, stability, and quality on synthetic and real world networks from different areas.     

面向对象的仿真综述

面向对象的仿真为人们研究现实世界提供了一种更为自然的框架，它是当前仿真领域最新的研究方向之一，面向对象的观点把系统看作由相互作用的对象组成，它能够以使人们易于理解的形式构造现实系统的仿真模型，并能使人们在一个具有实际含义的层次上观察模型的行为。本文介绍面向对象的仿真的基本观点和研究现状，论述面向对象方法的基础思想和应用于仿真的可能性，讨论面向对象的建模和实现面向对象仿真的方法，以及面向对象仿真的益     

系统生物学与生物网络研究

简要介绍了系统生物学的概念及其研究的特点、内容和方法.在此基础上,利用复杂网络理论将生物体系统抽象成为复杂网络,通过对生物体复杂网络的研究,可以获得关于生物体结构和功能的种种新的认识和理解.现阶段,采取的方法主要是结合度分布、小世界效应、聚集性和鲁棒性等四个方面的网络属性,对大多数生物体复杂网络所呈现出来的一系列性质和特征进行分析,得出一些普遍的规律.进一步提出今后生物系统理论研究的若干生长点.     

A Method to Visualize the Skeleton Industrial Structure with Input-Output Analysis and Its Application in China,Japan and USA

The paper established a double filtering method (DFM) to visualize the skeleton industrial structure (SIS) of one economy and find its evolution rule. Different with the previous researches, this method is from a new view of industrial conjunctions combined by leading sectors to depict the industrial structure. It was proved that the leading sector selected by DFM must be key sector selected by Hirschman-Rasmussen method. Applied DFM to input-output tables of China, Japan and USA and MFA to Japan and USA, the results analysis showed that DFM could overtake the two main shortcomings of minimum flow analysis (MFA), scratch SIS of each economy with its own characteristics, visualize the general evolution rules of the industrial structure with crisscrossed conjunctions among leading sectors.