多重网络的结构与鲁棒性

网络常被用来刻画个体间的组合与作用方式。但是,真实系统中的组合与相互作用方式往往并不单一,而是多种混杂。为了更为准确地描述这种实际情况,多重网络的概念被提了出来。一般来说,多重网络中会有多种连边,不同种类的连边属于系统的不同层次,用以描述系统中元素在不同层次的相互作用。这个概念的引入丰富了复杂网络与复杂系统的研究。介绍多重网络的基本概念,并对其鲁棒性进行一个简明的计算与讨论。     

基于复杂网络视角的航空通信网络鲁棒性分析

针对军事航空通信网络会遭敌攻击的实际情况,引入了一种不完全信息条件下的复杂网络攻击模型,分析了该模型在航空通信网络上的级联失效原理,并给出了航空通信网络的鲁棒性度量方法。最后,通过设置不同的不完全信息攻击模型参数和级联失效参数,对航空通信网络鲁棒性进行了仿真分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于复杂网络的灾难救援物流网络鲁棒性分析

灾难救援中物资的供应面临着救援环境不确定性的挑战,为更好地探讨灾难救援中物流网络的鲁棒性,构建了带有可调参数的灾难救援物流网络局域世界演化模型,并对其统计特性进行了分析.在给出灾难救援物流网络鲁棒性新测度的基础上,分析了在受到随机干扰的情形下,不同拓扑结构的灾难救援物流网络的鲁棒性.仿真结果表明:通过调整模型中的距离敏感参数,改变网络的演化机制,可以达到提高灾难救援物流网络鲁棒性的目的.     

加权快递网络鲁棒性分析及优化

研究快递网络鲁棒性的分析和优化方法.考虑到快递网络中节点城市和包裹投递的地理空间特征,提出基于节点城市之间投递距离的加权快递网络抽象描述及其鲁棒性分析方法.进而在有目的的节点城市移除规则和随机的投递路线移除规则下,分析航空投递网络和陆运投递网络的鲁棒性,发现前者的鲁棒性明显优于后者.然后,通过分析航空投递网络和陆运投递网络的微观结构特点.结合节点城市实现包裹投递的基本功能要求,提出基于节点城市包裹投递能力的加权快递网络鲁棒性优化思路方法,并给出航空投递网络和陆运投递网络的优化结果.     

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.     

产学研协同创新网络的耦合强度——协同创新中心的视角

以产学研协同创新中心为切入点,构建了协同创新网络的匹配能力、转移能力和控制能力的三个度量指标,提出了一个综合指标反映企业方和学研方之间的耦合强度;比较了网络结构的不同变化对耦合强度的影响差异;并通过波动方法验证了指标的有效性。研究发现:协同创新中心内公共边的增加使耦合强度呈指数爆炸式增长,与增加中心内、外部人员之间的联系相比,增加中心内部人员之间的联系可更有效地增强产学研协同创新网络的耦合强度。     

提高加权供应链网络鲁棒性的问题

针对供应链网络崩溃后危害程度大、影响范围广等问题,考虑供应链网络复杂性与无标度性的特点,对网络鲁棒性进行量化研究,构建加权供应链网络鲁棒性分析模型。采用改进节点收缩法和三角模糊数法对网络中节点间的关系进行全面客观的评价;分析加权供应链网络在蓄意攻击和随机攻击两种情况下的鲁棒性的变化,并提出改善措施。结合实例,分析该供应链网络的鲁棒性,发现在随机攻击下加权供应链网络具有较好的鲁棒性,而在蓄意攻击下,攻击重要度大的节点会使网络迅速地崩溃。为了提高网络弹性或稳定性,提出针对蓄意攻击的应对策略,以提高加权供应链网络的鲁棒性,这为实际工作中保护网络重要节点、优化网络设计提供了一定的研究思路。     

基于供需能力的供应链网络鲁棒性

基于复杂网络理论提出典型供应链网络的演化规则,构建了基于供需能力的供应链网络鲁棒性模型,通过计算机仿真研究随机型、Hierarchy+型和无尺度型三种典型供应链网络在随机失效、蓄意攻击和级联崩溃下的鲁棒性能。研究结果表明,对于容易产生随机失效供应链网络,节点和边的失效同样需要考虑,同时节点企业采用适当预留产能的运作策略,可以提高供应链网络抗毁性能;对于易受蓄意攻击的供应链网络,在加强核心企业的保护的同时还需要开发和扶植一定数量具备足够的富余产能的备选供应商,才能保证其鲁棒性和抗毁能力。     

蜂群无人机系统的网络鲁棒性设计

针对蜂群无人机系统作战周期短、链路质量快速变化的特点,引入灰预测方法,提出了一种小样本条件下的链路快速评估算法。在此基础上,实现对节点的度分布进行快速估算,为蜂群无人机系统网络鲁棒性控制提供数据基础。然后将平均一致性方法与渗流理论中的MOLLY-REED准则相结合,克服了MOLLY-REED准则需要全网泛洪及不适合应用于蜂群无人机系统的缺点。最后通过配置节点的度分布,建立对节点损失具有高鲁棒性的网络拓扑结构。仿真结果表明,所提出的方法可有效提高蜂群无人机系统的通信网络对节点损失的鲁棒性。     

资源配置导向下产学研合作创新网络协同演化路径

针对产学研合作创新网络内合作关系网络和人际关系网络的协同演化问题。基于不同组织资源配置模式(随机导向型、关系导向型、合作导向型和关系嵌入型)界定产学研合作创新网络协同演化的内涵;运用进化博弈、纳什等价博弈与协同学序参量方法构建产学研合作创新网络协同演化的理论模型,并借助计算机仿真实现核心序参量的密度分布和矢量场分析,从而确定产学研合作创新网络协同演化路径。研究表明:产学研合作创新网络协同演化路径具有突变特性、偏好特性和对称破缺性;关系导向型和关系嵌入型资源配置有利于保持产学研合作创新网络的稳定性;合作关系网络和人际关系网络共生于产学研合作创新网络协同演化过程中;产学研合作创新网络在无外力(第三方)作用下会自发协同演化为(ESS点)稳态。     

集群创新扩散的鲁棒性和脆弱性

采用有向加权网对集群网络进行更加现实的刻画,从企业微观创新决策行为角度出发,通过构建随机阈值模型,运用仿真方法探讨了不同网络类型集群创新扩散的稳定性和脆弱性问题.研究结果表明:集群网络结构对创新扩散的稳定性和脆弱性具有明显的影响;小世界网络集群的鲁棒性较差而脆弱性不显著;相比而言,无标度网络集群的稳定性更好但脆弱性更明显;还分析了集群内部企业的决策方式对创新扩散稳定性和脆弱性的影响,进一步从网络角度说明了不仅是网络连接的方式包括权重、方向等,而且网络节点企业的决策行为都对集群创新扩散的鲁棒性和脆弱性产生影响.     

基于链接分析的网络搜索排名的反作弊研究

针对网络上大量充斥的搜索排名作弊行为,提出基于链接分析并具备反作弊功能的网络排名算法。在初始黑名单条件下,根据页面之间的链接关系,引入作弊倾向性和关联性2个概念,来衡量一个页面作弊的可能性。在此基础上,构造了惩罚因子,并对PageRank的值进行修正,实现新的排名顺序。该算法能够将权威性较高、作弊可能性较低的页面呈现给用户,提高用户的搜索效率。以3 537 379个网页8 456 740条链接为素材,对算法的反作弊性能进行实验。结果显示,与PageRank和TrustRank算法相比,该算法的反作弊性能有了明显地提高。     

基于复杂网络的空铁复合网络的鲁棒性研究

运用复杂网络方法,对中国高铁-民航复合网络进行了网络拓扑特性与鲁棒性分析。分析结果表明,高铁-民航复合网络及其子网络都是具有无标度特性的小世界网络;高铁-民航复合网络在蓄意攻击模式下的鲁棒性较差,而在随机性攻击模式下的鲁棒性较强;无论是随机性攻击还是蓄意攻击,复合网络的鲁棒性都优于高铁子网络和航空子网络。     

基于博弈论和多主体仿真的产学研合作创新网络演化

运用博弈论构建了产学研合作创新两阶段博弈模型,基于博弈策略,结合产学研合作创新网络拓扑结构,构建了产学研合作创新网络演化算法;运用Netlogo多主体仿真平台实现了产学研合作创新网络的演化仿真,揭示了其动态演化规律。研究表明:网络平均节点度呈U型分布,节点数量呈L型分布;选择"积极合作"策略的企业和学研机构存在最佳合作规模;度择优连接机制不利于无标度网络节点创新扩散,组合择优连接机制能以最大程度促进小世界网络和随机网络创新扩散。     

食物链网络在顶点攻击与边攻击下的鲁棒性

研究了14个典型食物链网络对顶点攻击和边攻击的反应.考虑到食物链网络的能量传递特征,实验中引入了顶点介数攻击和边介数攻击.选用鲁棒性系数(使物种灭绝率达到50%的顶点移除比例)测量顶点攻击效果,发现对大多数食物链网络,顶点介数攻击的效果比顶点度攻击好.以相同边移除率为标准,对顶点攻击和边攻击的效果进行了测量,发现边攻击的效果明显优于顶点攻击.     

复杂供应链系统鲁棒性分析与仿真

基于CAS理论,采用复杂网络和Repast S仿真的方法来研究复杂供应链系统在受到不同干扰时的鲁棒性表现问题,得到有意干扰对供应链鲁棒性的影响要比同等条件下的无意干扰所产生的鲁棒性影响大,以及供应链网络具有无标度的特性,对无意干扰具有较好的鲁棒性等有意义的结论。     

基于节点负载容忍度的相依网络鲁棒性研究

提高节点的负载容忍度可提高相依网络的鲁棒性,合理的负载冗余策略有助于降低成本。为研究相依网络节点负载容忍度与相依网络鲁棒性之间的关系及影响容忍度的因素,定义了节点负载容忍度和高容忍度节点比例两个参数,对负载失效和相依失效作用下相依网络的级联失效过程进行分析。结果表明在一定相依网络鲁棒性下负载容忍度存在上下两个阈值,且平均度是影响阈值大小的主要因素,同时证实了提高部分节点的负载容忍度也能提高相依网络的鲁棒性,可为设计相依网络系统提供借鉴。     

基于资源流网络优化的鲁棒性项目调度

针对项目执行过程中由于活动拖期导致基准调度计划不断变更的问题,从资源分配的角度构建基于资源流网络优化的鲁棒性调度计划。首先设计拖期惩罚成本指标来衡量调度计划的鲁棒性,并构建以拖期惩罚成本最小化为目标的资源流网络优化动态模型。针对该模型设计MTPC资源流网络优化算法,该算法以活动为基准,采用拖期惩罚成本最小的资源分配方案实现资源在活动节点之间的有效流动,提升调度计划的鲁棒性。最后,为验证MTPC优化算法的有效性和可行性,通过采用蒙特卡罗模拟仿真实验将MTPC优化算法与RRAS,Min-EA和MABO等3种资源分配算法进行对比分析。实验结果表明:MTPC算法在调度计划的鲁棒性,资源分配方案的稳定性以及算法的时间效率上都优于其他3种算法。MTPC算法不仅能快速有效地完成资源配置,还能通过降低活动的拖期风险提升调度计划的鲁棒性,这可以帮助项目管理者构建抗干扰能力较强的基准调度计划。     

基于资源流网络优化的鲁棒性项目调度

针对项目执行过程中由于活动拖期导致基准调度计划不断变更的问题,从资源分配的角度构建基于资源流网络优化的鲁棒性调度计划。首先设计拖期惩罚成本指标来衡量调度计划的鲁棒性,并构建以拖期惩罚成本最小化为目标的资源流网络优化动态模型。针对该模型设计MTPC资源流网络优化算法,该算法以活动为基准,采用拖期惩罚成本最小的资源分配方案实现资源在活动节点之间的有效流动,提升调度计划的鲁棒性。最后,为验证MTPC优化算法的有效性和可行性,通过采用蒙特卡罗模拟仿真实验将MTPC优化算法与RRAS,Min-EA和MABO等3种资源分配算法进行对比分析。实验结果表明：MTPC算法在调度计划的鲁棒性,资源分配方案的稳定性以及算法的时间效率上都优于其他3种算法。MTPC算法不仅能快速有效地完成资源配置,还能通过降低活动的拖期风险提升调度计划的鲁棒性,这可以帮助项目管理者构建抗干扰能力较强的基准调度计划。     

异构网络下的改进校准方案

异构网络中通过不同节点的协同多点传输进行协同波束赋形,可以消除小区间干扰,而系统得到信道信息的准确性直接影响协同波束赋形的性能。提出了一种基于校准矩阵法异构网络下的改进校准方案,无需系统测量影响信道互易性的增益因子,突破常见优化校准矩阵算法对收发端天线数目的约束。通过链路级仿真和先进的长期演进技术下的异构网络系统级仿真对该方案进行仿真验证,仿真结果表明该方案能够有效地恢复时分双工系统的信道互易性,修复系统的误码率以及吞吐量性能。