基于复杂网络的空中交通流分形特征分析

为准确把握空中交通流量变化规律,掌握空中交通系统内在特性,需要对空中交通流时间序列进行基于复杂网络的分形特征分析。收集空中交通流量数据,利用可视图方法构建复杂网络模型,分析网络拓扑结构,验证了该网络度分布服从幂律分布,拟合直线斜率为-2.086,证明了网络是无标度网络,具有单分形特征。验证了覆盖整个网络所有节点所需要的最少盒子数目与盒子直径成幂律关系,拟合直线斜率为-0.212 1,相关系数为-0.872 2,再次证明了网络具有单分形特征。通过验证网络广义分形维数关于参数的图像为非线性,拟合直线斜率分别为-1.942、-1.936、-1.78,相关系数均在0.8以上,拟合效果较好,证明了网络具有多重分形特性。通过计算重整化前后网络的幂指数相似,证明了网络具有自相似性。结果表明,应用复杂网络的理论分析空中交通流时间序列是可行有效的,为进一步深入应用研究奠定了基础。     

Network dynamics: jamming is limited in scale-free systems

A large number of complex networks are scale-free--that is, they follow a power-law degree distribution. Here we propose that the emergence of many scale-free networks is tied to the efficiency of transport and flow processing across these structures. In particular, we show that for large networks on which flows are influenced or generated by gradients of a scalar distributed on the nodes, scale-free structures will ensure efficient processing, whereas structures that are not scale-free, such as random graphs, will become congested.     

复杂校园网络实证研究

以某校园网为例,进行了复杂网络实证研究.介绍了网络通信和复杂网络的基本特征,在调查研究校园网的基础上,完成了其逻辑拓扑结构图构建,分析了各节点的出入度情况,给出了校园网的若干特点,证实了校园网具有复杂网络的显著特性:少数几个节点具有大量的链接,而大量的节点只有少数链接,有的甚至没有链接;节点度分布大致服从幂律分布.依据分析结果提出建议:学校网络中心应加强出入度数高节点的软硬件建设,以保证校园网的安全性和稳定性.     

Controllability of complex networks

The ultimate proof of our understanding of natural or technological systems is reflected in our ability to control them. Although control theory offers mathematical tools for steering engineered and natural systems towards a desired state, a framework to control complex self-organized systems is lacking. Here we develop analytical tools to study the controllability of an arbitrary complex directed network, identifying the set of driver nodes with time-dependent control that can guide the system's entire dynamics. We apply these tools to several real networks, finding that the number of driver nodes is determined mainly by the network's degree distribution. We show that sparse inhomogeneous networks, which emerge in many real complex systems, are the most difficult to control, but that dense and homogeneous networks can be controlled using a few driver nodes. Counterintuitively, we find that in both model and real systems the driver nodes tend to avoid the high-degree nodes.     

基于搜索效率的复杂网络多模型并行演化分析

很多真实的复杂网络呈现无标度性．但是,这些网络为什么在增长过程中遵从优先连接规则？现有研究尚未给出有力的解释．一个合理的猜想是：这些网络如果不遵从优先连接规则,则将处于不利的地位．为证实这一猜想,采用搜索效率作为评价指标,量化评价不同演化模型的优劣．首先提出一种新的复杂网络并行演化模式,使得同一网络中不同的局部遵从不同的演化模型,从而在统一的基础上比较不同演化模型搜索效率的优劣．以BA无标度网络、WS小世界网络和随机网络为基础,构建了异质复杂网络．其次,采用随机游走搜索策略和DS最大度搜索策略,比较遵从不同演化模型的异质子网的搜索效率,力图解释复杂网络中演化模式同质化的原因．实验发现一种“信息壁垒”现象,即处于劣势的网络模型,其所属节点很难被其他模型的节点访问到．实验结果表明：对于以搜索为重要功能的复杂网络,无标度网络具有最强的适应性,从而在一定程度上解释了无标度现象在众多现实复杂网络中存在的原因．     

Locating Highly Connected Nodes in P2P Networks with Heterogeneous Structures

Peer-to-peer (P2P) networks aggregate enormous storage and processing resources while minimizing entry and scaling costs. Gnutella-like P2P networks are complex heterogeneous networks, in which the underlying overlay topology has a power-law node degree distribution. While scale-free networks have great robustness against random failures, they are vulnerable to deliberate attacks where highly connected nodes are eliminated. Since high degree nodes play an important role in maintaining the connectivity, this paper presents an algorithm based on random walks to locate high degree nodes in P2P networks. Simulations demonstrate that the algorithm performs well in various scenarios and that heterogeneous P2P networks are very sensitive to deliberate attacks.     

基于网络局部和全局特性的组合中心性度量措施

阐述了复杂网络中节点的中心性(即节点的重要性)对网络鲁棒性的重大影响,评估节点的多种重要性方法各自的优点与局限性.结合逆和指数ISI、度中心性DC以及介数中心性BC提出一种基于两种人工网络和两种真实网络的组合中心性度量方法IDB,利用删除节点前后网络的最大连通子图的变化对节点的重要性进行刻画仿真实验,验证了该方法的可行...     

旅游目的地虚拟网络结构特征研究——-以黄山市为例

以黄山市为案例, 采用复杂网络理论和方法研究分析目的地虚拟网络的结构特征。结果显示该网络是具有小世界特征的稀疏网络, 其度分布符合幂律分布且幂指数位于1与2之间, 其节点倾向于链接不同类型的节点, 并且节点之间的距离和度值对节点互联的影响较弱。将黄山网络与随机网络、万维网以及其他旅游虚拟网络进行对比分析, 探讨目的地虚拟网络和现实网络之间的关系, 认为虚拟网络不仅只是信息网路, 也是社会网络, 它是现实网络在虚拟空间中的映射。在这个意义下, 目的地虚拟网络的结构特征反映了其现实网络的特征。     

节点吸引度相关联的无标度竞争网络

针对WWW网络每时每刻每个网页对人们的吸引程度不同及吸引度相互关联特征,提出了吸引度依赖于时间的Poisson NPA(增长择优网络)竞争网络模型.它不仅是初始吸引度为常数的Dorgovtsev等人的无向网络模型的推广,而且刻画出了增长网络的竞争机制.通过对这个模型进行分析,获得了度分布的解析表达式,并给出了渐近线性吸引系数A与新节点边数m的关系.理论分析与数值模拟表明,这类网络的幂律指数在区间(2,m 1)内,幂律指数为3的条件是渐近线性吸引系数A为0,且|A|/m越小,度分布的理论值与模拟结果的误差越小.     

基于度-负载联合偏好的无标度网络局部路由策略

提出了一种无标度(scale-free)网络上的自适应局部路由策略.发送节点根据每个邻居节点当前负载与其发送能力的关系,自适应调整向该邻居节点转发信息包的概率.此概率与每个邻居节点度的α次方成正比,α是可自适应变化的偏好因子,由节点度以及负载联合决定.当节点负载小于发送能力时,增大其偏好因子;反之,则减小.这样使得整个网络业务量较小时,可以优先把业务转发往度较大的节点,从而使信息更快到达目的地;而业务量较大时,将业务分散处理,避免在度大的节点处拥塞,使得所有节点的发送能力均能得到充分利用,从而提高了整个网络的业务承载能力.仿真结果表明,本策略有效地提高了网络容量,并且降低了网络中信息包的平均传输时延.     

统一混合模型网络的熵——揭开复杂系统复杂性表现

 统一混合网络理论模型引入4个混合比,对复杂网络相关的随机性、确定性、变速增长进行调控,这样更符合随机性与确定性统一的现实世界网络。总结了复杂网络的3种类型熵：Boltzmann-Gibbs熵、非广延熵S_q和开放网络的熵与混合比之间的关系。熵从本质上揭示了网络的熵变与无标度网络的幂律指数之间的函数关系,阐明了复杂网络的演化机制及复杂性变化的特点。     

科研合作网络的社团结构和中心节点研究

对发表于《ISI-SCIE(Science Citation Index Expanded)》上的PHARMACOLOGY&PHARMACY学科的论文作者合作研究形成的一个复杂网络进行了研究。分析表明该合作网络共有40个子网络,其最大连通子网络节点的度服从幂律分布且有厚尾趋势,具有较小的平均路径长度,较大的聚类系数,存在少数关键节点,具有典型的小世界性和无标度性。并通过GN算法分析和挖掘了该最大连通子网络的社团结构,用度值、介数值和PAGERANK值等指标评价了网络的中心节点,揭示了合作网络中合作水平较高的科研团队和具有影响力的科学家。     

软件宏观拓扑结构紧密度的演化分析

选取大量开源软件的多个版本作为样本,以复杂网络作为研究工具,分析了软件结构的平均紧密度的演化趋势、平均紧密度稳定值、紧密度的分布、新增节点紧密度的分布、紧密度最高的前10个节点的演化.分析结果表明,软件网络的平均紧密度最终会趋向于一个稳定值;紧密度分布整体上呈现明显的单峰特性,说明软件中存在少数紧密度大的模块,这些节点处于软件网络的核心,是研究的重点.由此可知,软件网络的紧密度是度量软件的一个有效参数,对指导软件开发有重要作用.     

一类点边同时变化的无标度复杂网络模型研究

在BA模型的基础上,提出了一个能较好描述现实复杂网络特征的无标度网络模型.该模型的节点和连边能同时发生变化,即新节点的加入和旧节点的删除,旧节点的再生连接和删除.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,并计算出了它的严格解,导出了该模型的度分布和幂律指数的表达式.研究分析表明:该模型能自组织演化成无标度网络,其幂律指数在1~3范围内,这与现实中的许多复杂网络相吻合,因此,该模型更具有一般性.     

基于介度熵的复杂网络节点重要度识别方法

现有复杂网络通常会受到随机攻击和蓄意攻击,导致复杂网络拓扑结构的可靠性性能下降.为了解决以上问题,基于图熵,结合节点的介数中心性和其所有邻居节点的度中心性,提出一种新的攻击策略,即介度熵( BE),用来识别网络中的重要节点并加以保护.实验分别通过静态攻击和动态攻击来评估攻击策略在3个标准网络模型和3个真实网络上的效率,通过比较,介度熵比传统的攻击策略具有更高的攻击效率.     

BBS用户回复网络的演化模型研究

结合复杂网络理论,首先利用获取的真实BBS论坛数据信息构建有向BBS用户回复网络,并分析日增节点数、日增边数、新用户发表原帖数、新用户获得回帖数、节点择优选择概率等的演化规律.其次,提出新的网络构造模型,并进行数据仿真.仿真结果表明,仿真网络的网络结构熵、度分布的演化规律与真实网络基本吻合,在一定程度上能够证明研究方法的正确性,也能解释真实BBS网络的演化规律,具有一定的现实意义.     

AS级Internet拓扑基本特征量演化分析

基于CAIDA项目授权的海量数据,结合复杂网络的研究理论和方法,进行了AS级Internet拓扑的CCDF-degree幂律分析和节点时效分析.结果表明,随着AS级Internet拓扑结构的演化,高度值节点部分较为稳定,保持了网络的聚集特性和幂律性,但这部分节点随时间变化逐渐丧失有效连接,同时度值较低的节点的活动比较动荡,Internet的拓扑结构呈缓慢均匀化的趋势.     

振子网络中内能和熵的探究——以小世界网络和BA网络为例

将复杂网络视为振子网络,对小世界(WS)网络、BarabasiAlber(BA)网络和实际的酿酒酵母蛋白质相互作用(PPI)网络的内能和熵进行了分析.分析结果表明:随着网络节点数、连边概率、热浴温度等参数的变化,不同网络的内能和熵的变化趋势差异很大,可以以这种差异来判别网络的类型.     

技术创新合作网的演化机理与特征研究

自然界和人类社会中的网络系统既具有某些已被发现的组织结构的共性,也还有未被发现的内在演化机理和特性．本文在对复杂网络理论研究的基础上,结合企业技术创新合作实际,提出了节点具有竞争力的社会合作网络多阶段演化模型和算法,并通过数值模拟和实证研究,对网络的演化机理和小世界、无标度等特征进行了分析,得到了一些有意义的启示．     

随机派系生长网络模型及其传输能力研究?

本文提出一种基于随机选择的派系生长网络模型,该网络从一个a-派系模体开始,每个时间步t,在网络中随机选择m个节点构建一个新的a-派系,由此网络生长演化.模拟研究表明:该网络具有高的聚类系数和短的平均路径长度是一个小世界网络,并且比值ρ=m/a越小,聚类系数越大.而度分布则呈指数分布,这些特征与许多交通系统的复杂网络的实证研究结果相符.该网络的聚类系数与节点度呈幂律变化,显示网络具有模块化层次结构的特征,这一特征与近年来人们研究的大多数复杂网络具有模块化层次结构特征的实证研究结果相符.我们还研究了该网络的传输能力,研究表明该网络的传输能力随着比值ρ=m/a的减小而增大.这些研究结果对城市公共交通网络的构建具有一定的指导意义.