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。     

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.     

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.     

局域演化的加权网络模型

在BA模型的基础上研究了兼顾局域演化、增长，以及局域与局域外存在较弱连接等3方面因素的加权网络。在这个模型中，引入了参数a，P1，P2，P3，通过理论分析，导出了这个加权网络模型的节点的强度分布，发现它服从幂律指数为2～3的幂律分布。数值仿真验证了理论分析的正确性；并通过调节参数，分析了该模型的内在特征和结构。这个改进的模型具有更为广泛的实际背景。     

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...     

成本驱动的加权网络演变模型

建立以成本为主要偏好连接决定因素的加权网络演化模型,来深入理解交通运输网络背后的驱动力量.模型考虑交通运输业中的规模经济效应和拥挤效应,统一在成本函数之中.模型假设新点偏好连接成本小的点,连接后各边权重会发生变化,成本小的边流量增加可能性较大.根据航空业实际的成本函数进行数值模拟,模拟结果展示了服从截尾幂律分布的点度分布,非线性的点强度和点度关系,和先负后正的度相关性,能够较好地解释航空网络实证研究结果.     

基于关系网络的工作倦怠有限交互演化模型

工作倦怠这一心理困扰问题已十分普遍, 若要进行有效的干预需对其演化过程进行分析. 为研究关系网络中行为人在工作倦怠方面上的自然产生、干预与交互, 描述不同情形选择作倦怠发展与演化的过程, 建立了工作倦怠主体信息有限交互的网络演化模型, 并对模型进行了仿真计算和分析. 首先, 根据人际关系网络的小世界特性, 运用NW方法生成了小世界网络, 并对整体工作倦怠水平进行赋值; 其次, 根据工作倦怠这一心理破坏过程和干预过程的缓慢性和动态性, 遵循工作倦怠的自然发展性、可干预性和有限交建立动态演化模型, 并在模型中加入关系网络各行为主体自我调整因素; 最后通过仿真计算和分析得到当干预与自然发展状况不匹配会导致倦怠扩散, 网络中行为人之间的交互作用增强会导致倦怠水平呈现更高的同步性, 行为人的自我调整会显著影响群体成员间倦怠的传播.     

Internet 的一种新的动态演化模型

提出了Internet网络的一个新的演化模型,新模型允许新增节点引向已有节点的连接数随时间变化.仿真结果及理论分析表明,新模型所演化出的网络具备上述所有特点,较好地符合Internet网络的形成特征.     

具有边连接增长速度的演化网络度分布研究

近年来,研究发现复杂网络的拓扑结构可分为如下三个类别:随机图模型,小世界网络模型和无标度网络模型.产生这三种不同拓扑结构的主要原因是在网络进化过程中,其边连接方式和点增加方式的不同.实际的复杂网络中幂律(Power-Law)分布的指数范围经实测为[2,3],而当前理论研究结果为[2, ∞).在分析无标度网络演化过程的基础上,提出了一种新的边连接方式,即考虑了边连接增长速度的择优连接方式,并运用主方程方法得到了在这种连接方式下网络的度分布.理论分析与数值仿真表明:在新的演化规则下,通过调节不同的连接速度,可以使幂律分布的指数范围为[2,3].     

基于加权超网络模型的知识网络鲁棒性分析及应用

对知识网络的鲁棒性分析方法进行了研究.与一般的复杂网络相比,知识网络涉及两种不同类型的节点:知识和知识主体.在进行鲁棒性研究时,必须对二者进行综合考虑.为此提出基于加权超网络模型的知识网络鲁棒性分析方法,该模型可根据组织中知识与知识主体之间的映射关系将二者集成在一起.在此基础上,提出了一种关联节点删除的方法来研究知识网络的鲁棒性,并提出了度量知识网络鲁棒性的专有知识率、专有知识加权比率、知识网络抗毁性、核心领域知识网络抗毁性等指标及其分析方法,解决了知识网络的鲁棒性分析及度量的问题,并可应用于组织知识资源的安全性评估、发现易流失知识以及评价组织成员的知识重要性等方面.     

具有高簇系数的权重演化无标度网络模型

提出了一个演化的权重无标度网络模型.在传统的加权网络模型的强度优先连接机制基础上,考虑了网络按照模块结构和三角结构进行演化的特性.研究了模块结构和三角结构的演化机制对无标度模型结构特性的影响.仿真结果表明该权重网络的度、强度和权值都服从幂率分布,网络的平均强度与度之间具有高相关特性,网络的平均簇系数与度的函数关系服从幂率分布,模块结构和三角结构的演化机制能够显著提高网络的簇系数.     

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.     

基于吸引因子的无尺度网络演化模型研究

BA模型与BA推广模型的研究者认为时间越长节点的连接度越大,但真实系统中并不仅仅依赖时间的长短,因此提出一种吸引因子存在的无尺度网络演化模型.此模型中节点的度数变化与吸引因子有关,用计算机编程方法具体模拟了模型的生成过程,并得出同等网络规模下,吸引因子模型与BA模型的度分布.仿真结果表明,吸引因子影响下节点的度分布呈现幂律指数形式,近似于BA模型,仿真分析验证了理论的正确性.     

一类无标度网络的特征分析

通过对BA模型与其它无标度模型的分析,利用平均场理论,得出在保证增长和优先连接条件下无标度模型的γ值的大小成因.发现了此类无标度网络都具有的标度共同点:新增节点具有固定度时系统的(aki)/(bt)决定了γ的大小,即γ=(b)/(a) 1,从而可以简化分析过程,并且更有利于构造模型,扩展研究思路.通过一个简单的无标度模型来证实结论.     

加权无标度网络级联抗毁性研究

通过引入一种改进的非线性负载容量模型,对加权无标度网络的级联抗毁性进行了深入研究.采用标准化崩塌规模为度量指标,在局部加权负载重分配准则下,对权重系数、容量参数以及网络密度等参量对网络级联抗毁性的影响进行了数值仿真模拟.结果表明,网络的级联抗毁性随着权重系数θ的增大而降低,在θ≤0.3时网络具有较强的抗毁性,这与线性模型中的结论是截然不同的;网络的级联抗毁性随着容量参数的增大而增强,且在权重系数确定的情况下,存在最优参数组合使得网络具有最强的级联抗毁性.最后,对成本和性能约束下加权无标度网络的级联抗毁性进行了定量分析.     

基于差分修正的传感器网络加权质心定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术。针对加权质心定位算法存在的测距误差影响,提出了一种基于差分校正的加权质心定位算法DWCLA。算法先进行信标节点之间的测距,并用其实际位置求得测距的误差因子。节点利用最近信标节点的误差因子修正测距,从而对权值进行修正。仿真结果表明,DWCLA算法降低了测距误差对定位的影响,提高了算法的定位精度。     

复杂网络上级联失效的负载容量模型

研究复杂网络上级联失效的过程和性质有助于指导系统建设并提高其鲁棒性能。在分析和总结相关工作的基础上,提出了一种更符合实际网络的负载容量非线性模型。通过在B-A无标度网络和Internet AS级网络上进行仿真,验证了模型的可行性,并且发现模型参数在一定条件下具有负指数关系。考察网络成本和鲁棒性关系,发现该模型能够更好的抵御级联失效,并且在获得较高鲁棒性能的情况下有较小的投资成本。