基于精准k核的复杂网络节点重要性评估方法

由于k核存在破坏网络整体结构信息、忽略邻居节点影响力等缺点,导致每个节点难以量化区分.为了提高关键节点的识别精度,首先改进了k核的分解过程,提出了精准k核Ak.考虑到网络中局部特征信息和全局结构信息对节点的影响,将精准k核应用到重力中心性中,并提出了精准重力中心性AGC.信息学中的香农熵在网络关键节点识上具有良好的扩展性,通过结合邻域度中心性、邻域精准k核以及精准重力中心性三者的香农熵,最终提出了混合中心性MC对节点重要性进行多元评估.在7种真实网络下,对MC和其他节点评估指标分别从单调性和准确性上进行了一系列实验,实验结果表明MC具有更好的关键节点识别性能.     

基于复杂网络的城市公交枢纽选址研究

多种交通方式的转换、城乡公交一体化对城市公交系统提出新要求。如何进行公交枢纽的合理选址,是迫切需要考虑的问题。本文采用复杂网络分析法,建立了包含地铁线的南京市公交网的Space L和Space P模型,以站点的公交线路数、节点度、到其他站点的平均距离、节点中介性为指标,建立了枢纽选址的评价体系。把基于复杂网络法的选址结果与南京市公共交通部门规划的枢纽站点比较,证明了该选址方法的可行性。对南京市公交枢纽站的规划研究有重要指导意义。     

基于GCN的复杂网络关键节点识别研究

准确识别出网络中的关键节点是复杂网络研究的重要内容之一.现存的关键节点识别方法多数是基于网络结构提出的中心性度量方法,识别准确率低且适用范围具有局限性.因此本文提出了基于图卷积网络的关键节点识别方法,不仅考虑了节点属性,还考虑了网络结构和邻居节点结构.首先,根据网络图例数据提取多维度特征并构建特征向量;其次,将节点特征向量输入到GCN层学习;最后,通过回归损失函数计算出最小损失,识别出关键节点.本文选取传播动力学中的SIR模拟实验和牵制控制实验作为评价方式,在不同类型的真实网络上进行验证.结果表明本文提出的方法在适用范围和准确率方面较其他方法更具优势.     

贵州区域内无水港的优化选址

为了使内陆地区得以科学合理地进行无水港建设，以西南地区为对象研究了无水港的选址问题。首先，定性地分析无水港的选址原则，把影响无水港选址的要素划分为经济要素和非经济要素。其次，基于流量法开发无水港的选址模型，该模型以交通量分配模型为核心，使经无水港换装到海港的集装箱的量最大。为了求解模型提出构建综合运输网络模型的方法。最后，针对西南地区进行无水港选址的实际计算，为在贵州省建设无水港提供优化的选址方案。     

基于TOPSIS的复杂电网节点重要性评估

本文利用复杂网络理论构建了江西电网拓扑模型,对其网络特性进行分析,通过TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)算法评估电网中的重要节点,并利用SIR(susceptible infected recovered model)模型对重要节点的传播影响力进行仿真分析。结果表明江西电网节点度分布服从幂律分布,网络呈现出无标度和小世界特性。网络中的重要度排名前10的节点分别为罗坊、抚州、梦山、鹰潭、乐平、永修、南昌、文山、赣州和红都。SIR仿真结果说明重要节点对网络的传播影响力极大,其中TOPSIS方法下的最终节点感染规模相比单一指标至少有5%的增幅。     

复杂网络中节点重要性Damage度量分析

为从网络健壮性角度研究复杂网络中节点重要性指标Damage问题,理论分析了各类模拟网络包括Barabasi-Albert无标度网络、Erdos-Renyi随机网络以及树形网络上的Damage度量.实证分析了真实网络上Damage指标对于网络功能的影响以及Damage与度的相关性.通过统计分析比较了真实网络在面对Damage攻击及度攻击时的抵御能力.理论与实证分析结果表明:各类复杂网络中存在着数量不可忽视的Damage较大的节点;Damage是一种不可代替的衡量网络节点重要性的指标;Damage较大的节点对于真实网络的功能有重要影响.对于各种不同的网络,对比度攻击和Damage攻击过程,发现存在1个交叉点,在此点之前Damage攻击比度攻击更具破坏性.     

基于复杂网络的混合数据聚类分析

大多数的聚类算法都只是针对数值型数据,而在现实世界中,经常会遇到混合了数值属性和分类属性的数据,因此对混合数据的有效聚类是一个非常有挑战的研究问题.针对混合数据的基于熵的相似矩阵,利用阈值法构造相对应的复杂网络,对生成的复杂网络进行社团结构划分,复杂网络的一种社团结构划分就对应混合数据的一种聚类结果.通过三个实际混合数...     

基于遗传算法的复杂网络节点匹配问题

为提高已知匹配节点较少情况下的网络节点匹配精度,提出一种基于遗传算法的复杂网络节点匹配方法。该方法根据网络结构以及已知的部分节点匹配信息,计算节点相似度矩阵,再由遗传算法求得网络间相似度之和最大的节点匹配方案。将其应用于EA随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络,结果表明,三种复杂网络的匹配精度均有提高。该结果验证了文中方法的有效性。     

基于传输贡献矩阵的城市路网节点重要性评估方法

 在城市道路中,通常采用交叉口流量或道路连接数等单一指标确定路口重要性,很难保证突发事件下道路网络运行的可靠性。鉴于城市道路网络的无标度特性,以交通阻抗为权重,将城市道路网络抽象为加权网络,提出节点重要度传输贡献矩阵方法,评估道路交叉口重要性。该方法综合考虑交叉口所处路网位置、道路连接数及关联路段交通阻抗,采用节点效率值表示其位置信息,通过融合节点度值和交通阻抗值,构建交通信息传播过程中节点之间的重要度关联,以表示相邻路口间重要性依赖关系。以天津市区域路网为例计算各交叉口重要度,采取连续移除重要节点方式,模拟连锁故障过程,并将结果与节点收缩法进行对比。实证分析表明：在移除最重要的8个节点后,路网最大连通子图规模较节点收缩法降低9.10%,验证了该方法的有效性。     

基于复杂网络理论的Internet拓扑节点特征分析

基于复杂网络理论对Internet的IP级拓扑中的节点特征进行了分析。阐述了复杂网络理论中节点度、度相关性、聚集系数等特征的概念。采用由skitter和fastrace实际测量得到的四幅拓扑,提取其复杂网络特征,并进行了比较分析。     

基于复杂网络理论的时间序列分析

综述了复杂网络理论应用于时间序列分析的研究进展.报道了对这些问题开展的一些探索性的工作,包括混合序列中不同成分的竞争、二维地貌的复杂网络描述、多种序列分析方法的联合应用等.     

复杂网络上节点重要度的确定方法

采用综合考虑节点的局部特性和全局特性的方法来评价复杂网络的节点重要度,给出基于邻域的节点重要度算法及基于关键域的节点重要度算法.前一种算法有效地降低了计算的复杂度;后一种算法能更有效地刻画节点的重要度且适用于加权图.然后通过实例验证两种算法的有效性.     

一种公路客运线网优化设计方法

为对多线路复杂长途客运线网布局进行优化设计,利用现代运筹原理和计算技术,开发一种分层优化设计方法,建立公路客运班车线优选混合整数规划数学模型,并归纳了该方法及其数学模型的主要特点.实证算例结果表明,该模型是可行的,该优化求解方法具有实用性.     

基于复杂网络理论的山西煤炭运输网络复杂性分析

基于复杂网络的基本理论,阐述煤炭运输网络的基本概念及构成,构建了煤炭网络拓扑结构模型,并针对山西煤炭运输网络,分析其内部和外部复杂性,建立网络复杂性评价指标体系.通过定量计算与分析,确定山西煤炭运输网络是无标度网络,对建立和完善山西煤炭运输网络结构体系、优化网络效率具有重要意义.     

基于节点重要度动态评估的复杂网络级联失效分析

级联失效前的评估和检测是预防和控制级联失效现象的关键,对充分把握整个网络系统的稳定运行至关重要。为深入探究级联失效传播过程的内在机理,提出一种考虑网络动态特性的节点重要度评估模型;在此基础上,采用一种更符合真实复杂系统的非线性容量负载模型,利用该模型进行不同攻击策略下的级联失效仿真,以网络的最大连通子图比例为测度量化网络抵御级联失效的抗毁性,仿真结果表明,节点41所在的广安市与节点55所在的重庆市,无论是在静态节点重要度评估,还是动态节点重要度评估下,均是成渝铁路网络中最关键的节点;此外,不考虑级联失效情况下,在网络的静态拓扑结构中,节点的度中心性更能代表节点的关键程度;而在动态的网络拓扑结构中,节点的介数中心性更能代表节点的重要性,与度值攻击相比,采用重要度攻击策略能以更快的速度击溃网络;考虑级联失效情况下,与其他攻击策略比较,采用重要度攻击策略时,在级联失效的作用下,仅攻击2个节点,网络便会迅速崩溃,验证了节点重要度动态评估模型的有效性;同时探讨了网络在不同模型参数下抵御级联失效的抗毁性,实验结果表明,在一定范围内提高负载系数、容量系数可以有效提高网络抵制级联失效的抗毁性;受网络拓扑结构和攻击策略的影响,需设置较大的节点容量,来预防网络的级联失效。     

基于复杂网络理论的河流网络建模与分析

应用复杂网络理论建立河流网络模型,并以海河水系为例,建立了2个网络模型:模型Ⅰ和模型Ⅱ。模型Ⅰ只包含自然节点;而模型Ⅱ既包含自然节点,也包含人工节点。针对河流网络节点和边的自身特殊性,提出了河流网络节点重要性的权值指标和边重要性的权值指标,并研究和比较海河网络的节点及边的重要性;最后,对所建河网模型和提出的重要参数指标进行总结与展望。