复杂网络上的演化博弈动力学——一个计算视角的综述

复杂网络上的演化博弈是复杂网络与演化博弈结合而形成的新型交叉研究领域,它以复杂网络和演化博弈动力学分别刻画个体间的交互关联结构以及决策范式,为分析和预测复杂交互环境下群体的决策行为提供了一个系统的研究框架。旨在从一个计算的角度对复杂网络上的演化博弈动力学进行一个简要的综述:介绍复杂网络上演化博弈动力学模型的数学描述;分析网络上演化博弈动力学的计算复杂性;概述复杂网络上演化博弈动力学的若干主要解析结果等。这些结果是对于复杂网络上演化博弈动力学仿真研究的一个有效补充。     

SYNCHRONIZATION IN COMPLEX DYNAMICAL NETWORKS

In the past few years, the discovery of small-world and scale-free properties of many natural and artificial complex networks has stimulated increasing interest in further studying the underlying organizing principles of various complex networks. This has led to significant advances in understanding the relationship between the topology and the dynamics of such complex networks. This paper reviews some recent research works on the synchronization phenomenon in various dynamical networks with small-world and scale-free connections.     

基于网络动力学特征信息融合系统抗毁性研究

从无尺度网络动力学特征的新角度,研究信息融合网络系统抗毁性问题。针对以往的抗毁性测度指标不适用于复杂信息融合网络抗毁性研究的现状,考虑信息融合系统的时延及战场感知覆盖率等因素,提出一种新的抗毁性测度指标:网络覆盖率。在该指标的基础上对无尺度网络模型的抗毁性进行研究,并分析不同的拓扑改进策略对网络抗毁性的影响。     

Complex cyber-physical networks: From cybersecurity to security control

Complex cyber-physical network refers to a new generation of complex networks whose normal functioning significantly relies on tight interactions between its physical and cyber components. Many modern critical infrastructures can be appropriately modelled as complex cyber-physical networks. Typical examples of such infrastructures are electrical power grids, WWW, public transportation systems, state financial networks, and the Internet. These critical facilities play important roles in ensuring the stability of society as well as the development of economy. Advances in information and communication technology open opportunities for malicious attackers to launch coordinated attacks on cyber-physical critical facilities in networked infrastructures from any Internet-accessible place. Cybersecurity of complex cyber-physical networks has emerged as a hot topic within this context. In practice, it is also very crucial to understand the interplay between the evolution of underlying network structures and the collective dynamics on these complex networks and consequently to design efficient security control strategies to protect the evolution of these networks. In this paper, cybersecurity of complex cyber-physical networks is first outlined and then some security enhancing techniques, with particular emphasis on safety communications, attack detection and fault-tolerant control, are suggested. Furthermore, a new class of efficient secure control strategies are proposed for guaranteeing the achievement of desirable pinning synchronization behaviors in complex cyber-physical networks against malicious attacks on nodes. The authors hope that this paper motivates to design enhanced security strategies for complex cyber-physical network systems, to realize resilient and secure critical infrastructures.     

Complex concept lattices for simulating human prediction in sport

In order to address the study of complex systems, the detection of patterns in their dynamics could play a key role in understanding their evolution. In particular, global patterns are required to detect emergent concepts and trends, some of them of a qualitative nature. Formal concept analysis (FCA) is a theory whose goal is to discover and extract knowledge from qualitative data (organized in concept lattices). In complex environments, such as sport competitions, the large amount of information currently available turns concept lattices into complex networks. The authors analyze how to apply FCA reasoning in order to increase confidence in sports predictions by means of detecting regularities from data through the management of intuitive and natural attributes extracted from publicly available information. The complexity of concept lattices -considered as networks with complex topological structure- is analyzed. It is applied to building a knowledge based system for confidence-based reasoning, which simulates how humans tend to avoid the complexity of concept networks by means of bounded reasoning skills.     

基于标签传播识别网络中的关键节点

基于标签传播动力学提出了一种识别网络关键节点的算法,主要思想是把每个节点接收到不同标签的数量作为判断节点重要性的指标。应用两种不同的传播模型,在不同网络上与其它中心性指标作比较。结果表明:基于标签传播的中心性指标比其它的中心性方法可以更好地识别网络中的关键节点。基于标签传播的中心性指标还具有以下优势:不需要利用网络的结构信息,因此可以推广到大规模网络上;揭示了一种现象——好的接收者往往也是好的传播者。     

INCREASING RETURNS TO SCALE,DYNAMICS OF INDUSTRIAL STRUCTURE AND SIZE DISTRIBUTION OF FIRMS

1. Introduction In the past decades, the evolutionary perspective has contributed lot to the economics (Arthur and Durlauf et al 1997, Dosi and Nelson 1994, Aruka 2001). The economy is studied as an evolving complex system with many features in complexity such as nonlinear interactions and emergent properties. In reality, the economic system consists of many adaptive agents. They learn from each other, and their values may be influenced by others’ values and actions. These interactions amo…     

复杂网络动力学框架的几个研究方向

简要介绍了3个复杂网络动力学框架的研究方向：第1个方向涉及布尔网络、信息距离及其动力学描述，可以看作“先分解、后综合”的传统物理学还原论和元胞自动机模型的延伸和发展；第2个方向涉及最小作用量原理在一些类型的复杂网络系统中的新形式和新应用，可以看作传统物理学中的“大自然自组织”观点的延伸和发展；第3个方向涉及演化图的网络矩阵谱描述，可以看作传统图论的延伸和发展。     

新的单参数混沌振子网络的同步化区域的转迁

本文针对一个新发现的单参数混沌系统作为节点动力学的动力网络，在给定某一内连矩阵情况下，研究了随节点动力学参数的连续变化，复杂动力网络同步化区域的演化与切换. 我们把这种网络同步化区域随节点动力学参数发生变化的现象称为网络同步化区域的分岔或转迁. 结果发现，对于某些内连矩阵，同步化区域不产生分岔现象，表明网络同步状态的稳定性不会因节点动力学参数的变化而发生改变；而对于某些内连矩阵，随节点动力学参数的逐渐增大，同步化区域主要出现了下面几种分岔或转迁模式：（1）无界-空集型的，（2）空集-有界-无界-有界-无界型的，（3）空集-无界-空集-无界-空集-无界型的，（4）空集-有界-无界-有界界-无界型的. 在这些分岔模式中，同步化区域随动力学参数的增大最后大都演化成无界型的，与统一混沌系统为节点动力学的网络的同步化区域的分岔模式有着显著差异. 这些现象表明：同一类型的节点动力学，不同的内连矩阵，矩阵网络同步化区域的分岔模式是不一样的；同一内连矩阵，不同类型的节点动力学，网络的同步区域的分岔模式也存在很多差异；不同的分岔模式，网络同步状态的稳定性也是不一样，它势必影响网络的同步能力.     

行为反应对复杂网络上传染病动力学的影响

结合国内外的最新研究进展,重点介绍个体行为反应对传播动力学的影响,尤其是对复杂网络上传染病动力学的影响,最后提出一些值得深入研究的问题。     

机群多编队作战网络自同步

提出机群多编队协同作战复杂网络模型,基于复杂网络自同步原理,研究网络节点动力学和耦合强度给定不变情况下,网络拓扑结构对作战网络同步能力的影响。针对作战网络特点,以最大化网络同步能力和不同层级指控节点效能为优化目标,作战网络指控结构和作战环境对通信拓扑的限制为约束条件,建立作战网络自同步优化模型。采用遗传算法,通过调整作战节点之间的通信结构对上述模型求解。仿真实验表明,获得的优化网络在保持作战网络结构特点的同时,具备更小的网络特征值比和更快的一致性收敛速度。     

Energy flows in complex ecological systems: a review

Energy flow drives the complex systems to evolve. The allometric scaling as the universal energy flow pattern has been found in different scales of ecological systems. It reflects the general power law relationship between flow and store. The underlying mechanisms of energy flow patterns are explained as the branching transportation networks which can be regarded as the result of systematic optimization of a biological target under constraints. Energy flows in the ecological system may be modelled by the food web model and population dynamics on the network. This paper reviews the latest progress on the energy flow patterns, explanatory models for the allometric scaling and modelling approach of flow and network evolution dynamics in ecology. Furthermore, the possibility of generalizing these flow patterns, modelling approaches to other complex systems is discussed. This research is supported by Guozhi Xu Post Doctoral Research Foundation and the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 60574068.     

基于网络信息的社会动力学研究

主要介绍了传染病、谣言与计算机病毒、社会标签、网络通信以及社会群体等的社会动力学研究概况,阐述了复杂网络、系统动力学、人工社会以及ACP(人工社会+计算实验+平行执行)等社会动力学研究中常用的4类研究方法,分析了社会动力学在公共安全以及电子商务等相关领域的应用状况,并强调了现有社会动力学研究过程中所遇到的一些问题.     

复杂网络的中心化

复杂网络的中心化有助于发现复杂网络中的重要节点，因而具有重要的应用价值。本文系统介绍了复杂网络中常用的几种中心化指标，通过定量比较指出了不同中心化指标的特点及应用场合；同时本文还介绍了针对社会网络、病毒传播网络、交通网络和恐怖分子网络等几种不同类型的复杂网络的中心化过程，指出了复杂网络的中心化的实际意义。     

复杂网络演化博弈理论研究综述

综述复杂网络的结构特性对演化博弈动力学的影响的最新研究成果,研究个体在相互作用和冲突中的策略选择和演化问题,关注自私个体中合作现象的涌现。着重介绍了受到广泛关注的囚徒困境和雪堆博弈两个简单的博弈模型,并利用复杂网络刻画了个体间的联系,研究了空间结构与博弈动力学之间的关系,探讨了未来工作的研究方向。     

探讨动态复杂网络的新途径

指出了BA模型分析过程的缺陷,考虑了复杂网络节点的到达时间间隔分布和寿命分布,将复杂网络与排队系统联系起来,从方法论上取得了突破,为复杂网络的研究提供了新途径.利用Markov链理论分析了G-M-P网络,获得了这类网络稳态度分布计算公式.     

复杂动力网络的数学模型与同步准则

许多自然和人造的网络都属于复杂网络,它们具有复杂的招朴结构和大量的节点.人们提出了许多数学模型来描述各种各样的复杂网络,探讨复杂网络的动力和集群行为.简要地回顾几个典型的复杂动力网络模型.基于提出的时变复杂动力网络模型,给出了几个基本的网络同步准则.最后给出了一个简单的例子加以说明.     

基于复合边权重的加权复杂网络级联抗毁性优化

针对加权网络级联抗毁性问题,融合对级联失效动力学过程有重要影响的节点度和介数两种指标,提出一种节点度和介数相关的边权重模型,该模型通过定义调整两种指标占边权比重的参数,以及调整网络异质度的权重参数,使得边对故障引起的额外负载的承载能力更强。理论分析与仿真结果表明,存在某一权重参数以及比重系数取值使得BA无标度网络和NW小世界网络鲁棒性达到最强;相比单一指标边权方法,提出的模型能够更加有效地提升网络级联抗毁性能。     

节点数固定的复杂网络模型初探

由于随机图模型、小世界模型和无标度模型的结构上存在交叉性，有必要对复杂网络进行新的分类。本文将复杂网络分成两类：节点数固定的复杂网络和节点数变化的复杂网络，且重点研究了前一类网络。首先时节点数固定的网络进行了细分，然后分析了在边的不同连接方式下节点数固定的网络的度分布、平均最短路长度和聚类系数等特征，最后讨论了小世界特性与无标度特性产生的原因。研究表明，节点数固定的网络大多具有小世界特性，小世界特性与无标度特性是从不同的侧面来研究复杂网络的，从而很好地解释了在许多复杂网络这两种特性能够共存的原因。     

基于复杂网络的知识转移模拟与分析

借助复杂网络的理论与方法,提出了知识转移网络模型,研究了网络结构对组织中知识转移的作用.对无标度网络、小世界网络、规则网络和随机网络四种典型网络上的知识转移过程进行了模拟,并分析了结果.通过计算三个指标来度量知识转移的效果:知识增长速度v、知识水平方差系数C和Moran系数MC.经过比较研究发现,无标度网络具有明显的结构特性优势,能够提升知识转移的效果.