自组织网络随机方向模型的渐近节点分布

应用几何概率的方法分析自组织网络随机方向移动模型的渐近节点分布特征.分析针对两种形状的仿真区域,对于圆形区域,得到了节点分布函数的精确闭式解;对于正方形区域,得到了分布函数的数值积分解.理论分析和仿真证明,应用随机方向移动模型的网络当达到平稳状态时,节点会以较高的概率靠近区域边界,而以较低的概率位于区域中心.     

基于传感器中信号感知节点的感知概率模型

本文主要研究在一个规定的区域中传感器上信号感知节点能感知到外界源信号的概率问题,首先合理随机地布置信号感知节点,建立了感知概率的均匀分布模型,经过计算与推导给出了外界源信号点被信号感知节点感知到的概率.     

自组织网络随机游走模型的渐近节点分布

把随机游走移动模型的渐近节点分布作为研究对象,根据仿真区域的不同,分为两种情况加以分析.当模型工作在无边界区域的时候,应用中心极限定理求得节点经过n步移动后端点坐标的概率密度函数.当模型工作在有边界区域的时候,应用马尔可夫链理论和仿真实验证明,由于边界效应的存在,随机游走模型的渐近节点分布是均匀分布.     

确定性随机竞争系统的竞争力演化及其分布

利用复杂系统结构分析的方法,研究了一类确定性系统的一般随机竞争演化模型.研究发现,系统中节点的竞争力将随系统演化时间而呈指数变动,并根据节点竞争力随机增长的出现概率而存在3种不同长期趋势,且短期中系统节点的竞争力分布保持基本形态不变;同时,系统将在长期中出现竞争态势不变、均匀竞争与崩溃3种可能的状态.该模型有助于解释与预测各类无退出机制的竞争系统的演化过程与状态特征.     

基于移动节点的无线传感器网络覆盖优化

为了提高无线传感器网络监测区域的覆盖率,研究了节点随机部署的无线传感器网络的覆盖优化问题．在含有移动节点的混合无线传感器网络中,采用更符合实际情况的基于误警率的概率探测感知模型,以区域覆盖率评价覆盖效果．通过计算节点的联合探测概率寻找覆盖空洞,提出了基于最佳概率的移动节点优化策略．仿真结果表明：所提方法能够有效探测覆盖...     

Markov过程对一类改进BA模型度分布的分析

提出对原始的BA模型进行修正,使得模型中原始节点的度分布都不为0,同时每个原始节点被连接的概率都不为0.改进了复杂网络度分布概率的统计定义,将原始节点和时间概念都考虑在内,使度分布的定义更加符合实际.用Markov过程对修改的BA模型度分布进行分析,得出能描述度分布随度值和时间演化的矩阵方程,并做出模型的度分布对数关系的数值模拟图.     

基于转发效用和拥塞感知的机会网络路由算法

针对移动机会网络中转发节点选择和数据包管理不合理问题,提出基于转发效用和拥塞感知的机会网络路由算法.建立转发效用模型,根据移动机会网络的机会接触特性定义节点接触概率和节点接触活跃度;建立节点拥塞感知模型,定义节点区域拥塞系数;将转发效用和节点区域拥塞系数用于数据包转发过程和数据包管理过程,提出节点接触概率的转发节点选择...     

一种基于相对熵的随机游走相似性度量模型

针对基于随机游走的节点相似性度量模型中存在的大度节点依赖问题,从信息论的角度提出了一种改进的随机游走节点相似性度量方法:基于相对熵的随机游走相似性度量方法RE-model(A random walk similarity measure model based on Relative Entropy).首先根据随机游走模型得到网络中节点的转移概率向量,再计算两个节点转移概率向量的相对熵得到该节点对的相似性.由于转移概率向量给出了从一个特定节点出发经过多步随机游走后到达网络其他所有节点的概率,导致网络中的每个节点在计算相对熵的过程中都被等同看待,并且网络规模的增大会使计算得到的节点间相似性耗时更多且存在较大偏差.根据节点经过多步随机游走后到达网络中影响力较大的节点的转移概率来构造该节点的转移概率分布,计算两个节点的转移概率分布的相对熵以得到网络中节点对之间的差异分数,进而得到网络节点间的相似性矩阵. RE-model度量方法降低了传统随机游走相似性度量对于大度节点的依赖性.通过在真实网络数据集上的实验表明,RE-model算法在对称性、网络传播及社区发现等方面表现良好.     

延迟概率和最大速度对交通流的影响

提出一种改进的单车道混合车辆元胞自动机交通流模型,考虑了车间距、车速对随机延迟概率的影响:当车速预期大于车间距时,其延迟概率较大;当车速预期等于车间距时,其相应的延迟概率较小;当车速预期小于车间距时,其具有的延迟概率最小.按此模型,通过计算机数值模拟,研究了具有不同最大行驶速度、不同随机延迟概率的车辆组成的混合交通流,得到的基本图在自由流区域出现跳变现象,在拥堵区域出现两个流量峰值,表明这是一种同步交通流现象.     

基于概率输电介数的电网关键线路辨识

现有的关键线路辨识方法大多基于确定运行状态.考虑随机波动负荷的影响,提出基于概率输电介数的辨识方法.以概率潮流为研究基础,考虑负荷不确定性建立了半不变量概率潮流模型;考虑电网拓扑结构和运行状态提出改进功率传输分布因子的改进输电介数,将两方面结合构成概率输电介数用于辨识电网关键线路.在MATPOWER环境下对IEEE30节点系统进行仿真验证、分析,仿真结果证明了本方法的合理性和优越性.