复杂网络抗毁性测度研究

复杂网络通常面临两种打击：随机性打击和选择性打击，随机网络和无标度网络对这两种损伤的抗毁性有很大差异．针对复杂网络的特点，首先给出了复杂网络连通性的一个新测度——连通系数．在此基础之上，给出了抗毁性测度的新定义，针对复杂网络面临的两种不同损伤，给出了复杂网络抗毁性的两个新测度——容错度和抗攻击度，并以世界贸易网为例进行了网络抗毁性分析．最后对复杂网络抗毁性研究的思路进行了探讨，指出从网络拓扑结构出发，研究拓扑结构的各种属性对网络抗毁性的影响，这将是复杂网络抗毁性研究的一个有效而新颖的思路．     

复杂网络抗毁性研究综述

自从小世界效应和无标度特性发现以来，复杂网络的研究在过去几年得到了迅速发展，其中复杂网络的抗毁性是研究焦点之一。本文首先从抗毁性分析、抗毁性优化两个方面详细综述了目前复杂网络抗毁性研究的进展。最后对复杂网络抗毁性研究存在的问题和未来发展的趋势进行了总结和展望。     

复杂网络抗毁性优化问题的研究

本文总结了近年来的一些研究成果,从拓扑结构、链路容量优化、路由策略优化的角度研究了抗毁性优化的问题,以期对以后的研究有一定的启示。     

基于自然连通度的复杂网络抗毁性仿真优化研究

建立了以自然连通度为目标函数的复杂网络抗毁性组合优化模型,进而提出了基于禁忌搜索的复杂网络抗毁性仿真优化算法,设计了变量编码、定义了移动操作、给出了特赦准则、设置了终止准则,给出了算法流程,最后基于仿真优化结果分析了最优抗毁性网络的结构属性,研究表明最优抗毁性网络呈现出明显的同配度关联模式,核心节点之间相互连接紧密形成富人俱乐部。     

复杂网络抗毁性优化问题的研究简

本文总结了近年来的一些研究成果,从拓扑结构、链路容量优化、路由策略优化的角度研究了抗毁性优化的问题,以期对以后的研究有一定的启示。     

基于复杂网络的危险品运输网络抗毁性仿真

通过构建危险品运输超网络模型,分析了网络之间的相互作用和影响,继而建立了危险品运输网络模型生成方式;通过引入危险品运输网络"最短路径"、"平均最小风险路径距离"和"网络最大连通子图"概念,提出了"网络风险效率"和"最大连通度"抗毁性测度模型;根据网络流量特性,构建了危险品运输网络介数模型。以危险品运输网络为例进行仿真,仿真结果表明:危险品运输网络抗毁性表现为对随机攻击的鲁棒性和蓄意攻击的脆弱性,抗毁性更接近于无标度网络;其抗毁性是由少数节点和边维系的,且网络对节点攻击的抗毁性低于对边攻击的;网络最大连通度性能优于网络风险效率,适当增加系统冗余性可提高网络抗毁性。     

基于自然连通度的复杂网络抗毁性分析

以自然连通度为抗毁性谱测度指标,详细分析了度分布、小世界性、度关联性3种典型复杂网络结构属性对复杂网络抗毁性的影响:通过混合择优模型构造不同度分布复杂网络,研究了度分布对抗毁性的影响,研究表明在相同条件下,度分布越不均匀抗毁性越强;从规则环状格子出发,通过保度随机重连和自由随机重连研究了小世界性对抗毁性的影响,研究表明复杂网络拓扑结构的抗毁性与小世界性并不存在必然的相关性;通过保度同配重连和保度异配重连研究了度关联性对抗毁性的影响,研究表明同配网络比异配网络的抗毁性更强。     

不同攻击策略下作战体系网络抗毁性研究

信息化条件下,作战体系网络抗毁性成为提升体系作战效能的重要研究内容。在分析作战体系网络结构以及常用抗毁性测度基础上,提出了基于自然连通度的复杂网络抗毁性测度;依据攻击方掌握信息程度的不同,将攻击策略分为随机攻击、恶意攻击和条件攻击策略3种,以及去点和去边两种攻击方式。在不同的攻击策略下,通过仿真分析探索了不同复杂网络结构与复杂网络抗毁性之间的规律。     

复杂网络拓扑结构与演化模型研究综述(一)

近年来,复杂网络的研究正如火如荼的展开,累积了大量的研究结果。本文整理和总结了复杂网络目前在拓扑结构识别和网络演化建模方面的主要研究结果。对国内外关于复杂网络理论及其应用的研究现状进行了综述,总结了复杂网络结构特性的主要研究方法、结论,并展望将来发展方向。分两期发表,上篇主要从系统科学的角度介绍复杂网络模型的本质特点以及其概念。     

基于不等概率抽样的不完全信息条件下复杂网络抗毁性模型

为了填补随机失效与故意攻击之间的空白,将复杂网络攻击信息的获取抽象成无放回的不等概率抽样问题,建立了不完全信息条件下的复杂网络抗毁性模型.其中网络攻击信息可以通过信息广度参数和信息精度参数调节控制,随机失效或故意攻击是该模型的两个特例.利用母函数方法解析推导出了任意度分布广义随机网络在随机不完全信息和优先不完全信息条件下的两个重要抗毁性度量参数——临界移除比例和巨组元规模,得到的解析结果可以分析和预测不完全信息条件下复杂网络的抗毁性.以无标度网络为例对一般攻击信息参数组合进行了仿真分析,发现随机隐藏少量节点信息将大幅度提高复杂网络的抗毁性,获取少量重要节点的信息可以大幅度降低复杂网络的抗毁性.     

基于网络动力学特征信息融合系统抗毁性研究

从无尺度网络动力学特征的新角度,研究信息融合网络系统抗毁性问题。针对以往的抗毁性测度指标不适用于复杂信息融合网络抗毁性研究的现状,考虑信息融合系统的时延及战场感知覆盖率等因素,提出一种新的抗毁性测度指标:网络覆盖率。在该指标的基础上对无尺度网络模型的抗毁性进行研究,并分析不同的拓扑改进策略对网络抗毁性的影响。     

基于拓扑的不相交路径抗毁性评估方法

为了能够定量地计算出通信网络的抗毁性,以网状全连通网络作为参考基准,定义了基于拓扑的不相交路径抗毁性评估指标,以及节点和链路重要性评估指标,并配套研究了不相交路径的计算方法。计算被考核网络与全连通网络节点间不相交路径数的比重,得到抗毁性指标。通过计算各节点及链路失效后抗毁性变化的大小,得到网络元素重要性评估指标。阐述了计算方法的正确性,并给出时间及空间复杂度。通过算例分析并且与基于最短路径的评估方法进行对比,论证了不相交路径抗毁性评估指标和计算方法更加合理,更能体现出实际通信网络性能。     

WSN节点重要性和网络抗毁性的分析方法

无线传感器网络的一个重要设计目标是网络可靠性,无线传感器网络条件受限,节点能源有限,布置环境恶劣,使得研究无线传感器网络的节点重要性和抗毁性变得至关重要.节点的剩余能量会对网络生存时间产生影响,同样节点在拓扑结构中的位置也会对网络各个指标产生影响.通过研究节点的剩余能量和节点在拓扑结构中的贡献,综合这两种因素,提出了计算节点重要性和网络抗毁性的方法.仿真结果及对比表明该方法效果较好,且算法并不复杂.     

基于贝叶斯学习的复杂系统研制风险演化分析

大型复杂装备的系统结构和研制流程呈现网络化特征,研究风险演化机理有助于控制风险、降低复杂性.通过系统动态过程建模仿真获取数据样本,运用贝叶斯学习从仿真数据样本中提炼风险演化网络,识别不同风险等级的节点之间存在的关联关系,降低了仅凭经验构建风险网络的主观性.对贝叶斯学习获得的风险网络进行概率推理,在总体高风险等级下计算风险网络节点的风险后验概率分布,进而确定风险演化关键节点和传播链路.最后,通过与复杂网络特征指标评估下的静态特征进行对比分析,研究风险网络动态特征与静态特征的差异性,结果表明网络结构特征和风险传播的动态特征共同决定了风险演化关键节点和传播链路.     

基于相互作用网络的大型工程项目组织结构风险分析

为解决在工程项目管理中将组织和项目隔离的问题, 提出了大型工程项目系统的组织-任务相互作用网络模型. 在随机失效和故意攻击的条件下, 分别对随机型、集权型和金字塔型组织网络结构对项目工期的影响进行了解析和仿真分析. 研究结果表明: 只需攻击一定比例的组织节点即可导致整个网络完全瘫痪, 从而造成工期严重延误. 当组织中较少比例节点遭受故意攻击时, 项目工期将明显多于同样比例节点存在随机失效的情况. 以广州-珠海城际轨道交通工程项目为例, 构建了该项目的相互作用网络并对其组织节点面临随机失效和故意攻击的情况下进行了风险分析.     

网络视角下的金融结构与金融风险传染

基于不同的银行间市场网络结构假设,利用中国银行业数据,使用最大熵方法估计银行间资产负债关系,建立银行间市场网络以研究我国单个银行破产引发的金融风险的传染概率和影响程度,进而通过建立异质性银行的多主体仿真模型研究银行间市场结构和银行资产负债表结构对金融风险传染的影响. 研究结果表明：相比于完全连接网络,中心-边缘的层级网络将增大金融风险传染的范围和程度. 此外,对于银行资产负债表结构而言,所有者权益占比提高将增强金融机构的抗风险能力,降低传染概率,而银行间资产和负债占比提高则会扩大金融风险传染的影响. 这为我国银行业系统风险监管中对金融结构的关注提供了重要启示.     

基于资源有限模型的无标度网络动态抗毁性优化

为有效防止复杂网络的级联失效,对复杂网络的容量分配策略进行研究。构建了资源有限的级联失效模型,假设网络总容量不变、容许参数可变,该模型可用于比较多种容量分配策略的有效性。在此基础上,提出了4种典型的容量分配策略。针对移去介数最大节点的攻击方式,在无标度网络上进行了仿真。仿真结果表明,负荷偏好容量分配策略是最有效的容量分配策略,网络节点的重要度与节点介数大小强相关,而与节点的度弱相关。通过优化负荷偏好容量分配策略的偏好指数,提高了复杂网络的动态抗毁性。