具有老化机制的阿波罗网络模型

提出了一个具有老化机制的阿波罗网络模型.通过数学解析的方法得到了模型演化网络的节点的度分布和集聚系数的表达式,并推理出网络的平均路径长度是以网络规模的对数形式增长,表明了该网络同时具有小世界和无标度特性.通过计算机的模拟计算,得到的仿真结果与解析结果达到了很好的吻合,同时给出了节点的年龄分布,证明节点获得新连接的概率和年龄呈负相关关系,从而说明了本模型比随机阿波罗网络模型更符合现实网络.最后,分析了网络的可平面性及其对现实的理论指导意义.     

基于骨干子网内竞争的Internet自治域层演化模型

通过研究Internet的发展过程,提出了基于骨干子网内节点的价格和服务性能竞争的Internet演化模型.模型利用支配集划分骨干子网,进而将节点类型分为提供商和客户两类,节点之间的连边代表了C2P和P2P两种关系.不同的节点具有不同的建连决策:作为对等方的节点,寻找另一个节点作为合作伙伴以相互交换流量;作为客户方的节点,通过价格和服务性能的比较,选择合适的提供商为其转发流量.模拟结果显示,基于该模型生成的网络在度的幂律分布、高集聚及度度负相关等方面与实测Internet网络基本相符.本模型对于进一步认识Internet自治域层拓扑结构具有启发意义.     

Internet拓扑的社团结构分析

对Internet AS级拓扑的社团结构进行了分析,发现其模块度在0.38和0.48之间,表明Internet拓扑具有一定的模块特性.社团分解结果表明,处于同一社团内的AS许多都是相同或邻近国家的AS,表明了地理因素是Internet社团结构形成的一个重要原因.对Internet国家级拓扑的社团结构的分析,更明显地表明了地理因素对Internet互联所产生的影响.PFP模型所生成的网络的模块度仅有0.30左右,与真实Internet有一定差距,因此提出了一种考虑了地理因素的Internet模型--GeoPFP模型,在包括小度值节点聚类特性等诸多性质上,新模型都能准确模拟Internet,同时新模型的模块度在0.42附近,与真实Internet一致.     

知识网络的结构及过程模型

针对知识网络同时具有的小世界结构和无标度连接度分布特征, 构造了知识网络特定结构形成的过程模型. 新知识创造立足于一定的知识基础, 而这个基础内部的知识点之间通常是强相关的; 模型首先在知识增长网络中择优选择并连接定位节点, 以确定知识的主要理论来源, 然后在定位节点的邻居节点中随机选择节点并进行连接, 反应知识的内聚性和知识创造者的领域限制, 过程模型最终形成兼具前述两种结构特征的知识网络; 实际数据统计和仿真实验验证了模型的有效性.     

局域世界随机增长的加权网络模型

提出了一种新的加权网络模型.在该模型中新节点择优的局域世界是随机增大的,另外新节点除了以较大的概率在局域世界内择优连接之外还以较小的概率在局域世界外择优连接,并且已有的节点之间允许有新边的生成.该模型生成的网络的度分布、边权分布和点强度分布均为幂律分布.特别是许多实证研究表明这些分布具有的胖尾现象也能被该模型反映出来.该模型还指出点强度高度依赖于度并且它们之间服从幂律函数关系.     

基于时延切换的遥操作机器人控制研究

针列Internet网络遥操作机器人实时控制问题,提出了一种基于时延切换的遥操作机器人控制方法.首先对网络节点间的网络时延进行测试分析,得到网络时延平移Gamma分布的种类,再通过预估网络时延分布种类的方法,预估网络时延,作为遥操作机器人系统的遥操作周期,建立主从端不同采样周期的网络遥操作机器人采样系统模型,在此基础上提出一种基于时延切换的遥操作机器人控制方法,模拟实验验证了该方法对于提高网络遥操作机器人系统的控制性能有效可行.     

开源软件的复杂网络分析及建模

开源软件现在变得越来越复杂.把开源软件看作复杂网络并进行研究,有助于更好地理解软件系统.同时,开源软件是一种较为复杂的人工系统,通过对它们的研究也可以推动复杂网络理论的应用.以一种基于源代码包的Linux操作系统--Gentoo Linux操作系统为研究对象,我们把该系统中的软件包抽象成节点,软件包之间的依赖关系抽象成边,以此建立复杂网络,并对其进行了分析.发现已有模型不能很好地描述与预测Gentoo网的演化过程,因此,提出了一种新的演化模型.在该模型中,网络现有节点连接新节点的概率不但与现有节点的度有关系,而且也受到现有节点"年龄"的影响.还通过计算机仿真实验把仿真数据与Gentoo真实数据进行了比较,结果显示,新模型更为适合Gentoo网.     

基于无标度网络的应用层组播仿真

最新的研究表明,Internet网络中节点的连接度服从幂律分布,且具有无标度(scale-free)特性.基于无标度网络模型建立的网络仿真能够更真实的反映在互联网中应用的演化特征.基于对无标度网络的研究,提出了一种基于对数关系的改进的非平稳增长模型,在此模型基础上建立了基于gossip协议的应用层组播(ALM)的模拟仿真.仿真结果表明,与常用的随机网络模型比较,提出的基于无标度网络的模型与互联网的实际情况更吻合;与Planetlab实验床试验和实际测量数据分析比较,基于无标度网络的仿真可以有效模拟大规模网络上的应用.     

无线传感器网络节点随机调度算法研究

针对已有的无线传感器网络节点随机调度算法存在的问题,即由于节点是利用产生随机数的方法加入到不同的工作子集,从而导致初始子集中节点分布不均,在概率感知模型下提出了一种基于节点平均度的随机调度算法。该算法利用邻居节点之间的信息传输,使得每个节点的邻居节点尽量均匀分散在不同的子集中。通过随机概率理论分析了概率感知模型下网络覆盖度与节点数之间的关系,解决了新算法的节点配置问题。仿真实验证明了新算法的有效性及分析的正确性。     

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.     

变聚类系数加权网络的建模及其级联抗毁性分析

针对ＢＢＶ 等传统加权网络模型生成的网络聚类系数较小、簇度幂律特征偏弱等不足,提出了一个变 聚类系数加权网络模型,其中新节点的加入根据节点强度和初始吸引度共同驱动的优先连接机制或三角连接机 制与网络中的旧节点建立连接。仿真表明,当初始吸引度和三角连接概率取不同值时,生成网络的度、强度和边 权都服从幂律分布,并且聚类系数可调,特别是随着三角连接概率的变大,簇度之间的幂律特征更加明显。最后 构建了基于加权网络的级联故障模型,分析了权重因素、聚类系数等对网络级联抗毁性的影响。     

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...     

属性添加情况下的概念格重构算法

研究在给定的形式背景下,通过逐步添加属性建造概念格的方法.一般地,初始概念格可由部分属性生成.当添加属性时,得到了新节点与它在原概念格中的直接父节点是一一对应的结论.证明了所有新节点在原概念格中的直接父节点,只可能在某个节点和它的子节点中.基于上述性质,给出了添加属性情况下的重建概念格算法.此算法的优点是生成新节点的范围小,构建概念格的速度快.     

基于高聚集性无标度网络模型的微粒群算法

受无标度网络结构特性的启发,将BA模型的"择优连接"机制进行扩展,引入微粒群群体组织方式的构造过程,提出基于高聚集性的无标度网络模型的微粒群算法。算法初期微粒被随机分布在环形结构中,随着搜索的进行不断增加新的微粒,并依据节点度和节点间的距离增加新的连接,最终形成具有高聚集性的无标度网络模型。这样,群体中多数微粒进行局部范围的搜索,而少量微粒按照全局模式搜索,两种方式相互制衡。仿真实验表明,改进后的算法能获得更好的收敛精度和进化速度。     

基于多任务学习图卷积模型的航空网络节点分类

准确识别航空网络关键节点, 做好针对性防护, 对于保证航空网络正常运行至关重要。传统的方法, 如基于复杂网络中心性指标的方法, 或基于机器学习的算法, 只单一考虑网络结构或节点特征来评价节点的重要性。然而评价节点的重要性应该同时考虑网络结构特征和节点特征。为解决上述问题, 本文提出了一种名为多任务图卷积网络(multi tasks graph convolution network, MTGCN)航空网络节点分类模型, 该模型在图卷积网络的基础上, 引入多任务学习及自适应加权策略, 将“节点—节点相关性”作为辅助任务加入模型的训练过程中, 并根据训练情况自适应分配各任务权重。3个不同规模的航空网络数据集中的仿真实验表明本文所提模型的性能优于现有的图卷积模型, 为图卷积在航空网络节点分类方向的应用提供了思路。     

基于复杂网络的灾害链风险评估方法的研究

针对灾害链风险评估的问题,本文提出一种基于复杂网络结构的灾害链风险评估模型的建模方法.首先,应用复杂网络结构对灾害链的演化特征进行了表征,并对灾害链的作用机理进行了数学描述.然后,在对供应链风险评估方法和模式分析的基础上,以复杂网络为载体,运用贝叶斯公式得到各节点灾害损失等级的联合概率分布,构建了灾害链的风险评估模型,提出用子节点风险损失的期望值来表征子节点在父节点作用下的风险度量模式.最后以珠海市台风灾害链为实例进行了评估,结果表明所建立的模型与实际情况具有较高的吻合性.说明以灾害链为中心构建的灾害链风险评估模型考虑了空间和时间上的叠加,并对灾种间的作用关系进行了厘清,真实、定量、准确地刻画灾害链式演变过程所带来的风险,能为区域性灾害风险管理提供可靠的理论依据.     

节点相依失效下的方格网络可靠性建模与分析

以二维方格网络为拓扑结构,在考虑同一地理区域节点存在共因失效关系、同一类节点存在关联失效关系、网络体系结构存在协议层与层之间的级联失效关系等3 种依赖关系的条件下,建立失效概率的依赖模型来模拟节点相依失效。以节点之间连通的概率为可靠性测度,利用Monte Carlo 法进行近似计算,分析依赖关系对网络可靠性的影响。研究表明,级联失效比共因失效带给网络可靠性的影响更大;关联失效带来的影响是灾难性的,尽管节点自身失效概率很小,只要关联程度足够大,就会使节点故障在网络中快速传播。     

Random continuous model of scale-free networks

There are a lot of continuous evolving networks in real world, such as Internet, www network, etc. The evolving operation of these networks are not an equating interval of time by chance. In this paper, the author proposes a new mathematical model for the mechanism of continuous single preferential attachment on the scale free networks, and counts the distribution of degree using stochastic analysis. Namely, the author has established the random continuous model of the network evolution of which counting process determines the operating number, and has proved that this system self-organizes into scale-free structures with scaling exponent γ = 3+ α/m.     

基于流量加权Betweenness提高网络容量的方法

在节点的发包速率和转发包速率都和节点度相关的流量模型中,研究了在基于跳数的最短路径路由策略下网络的容量问题.将Betweenness的概念进行了扩展,提出流量加权Betweenness的概念,使之更准确地描述在每个节点的发包速率各不相同的情况下节点可能承载的流量.并据此推导出适合于该流量模型的网络容量计算公式,同时指出在基于BA算法构造的scale-free网络中,在流量加权Betweenness值处在前5%至10%和前10%至15%的节点间加边的方法能显著提高容量.最后,通过仿真实验验证了该公式的正确性和该方法的有效性.