基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型

针对真实网络的生长演化规律,以及BA无标度网络模型和原始的节点吸引力模型在择优连接以及生成网络统计特征方面所存在的问题,综合考虑复杂网络生长演化过程中节点度和节点吸引力的择优连接特性,提出了一种基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型. 理论研究与仿真实验分析表明,基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型可以有效生成结构稳定并与实际网络统计特征很接近的复杂网络,通过调节模型参数可以灵活调整网络的生长演化过程. 模型生成的网络度分布仍然服从幂律分布,并且具有较高的群集系数和平均路径长度.      

一种随机-无标度混合的P2P蠕虫传播模型

针对现有模型中只用节点度来构建蠕虫网络的不足,文中结合无标度网络性质和实际P2P网络通信的特点,引入一个表示新节点连接概率的调节参数,在此基础上以随机选择与优先依附混合的方式建立蠕虫传播模型,并利用平均场理论和Matlab仿真对模型的演化机理进行研究.理论分析与仿真实验表明:选择蠕虫网络中合适的节点和新感染蠕虫主机建立的连接与连接概率、节点吸引力等因素有着紧密的联系;所建立的蠕虫网络具有无标度网络的性质.     

一类作为网络模型的可平面无标度图

无标度特性普遍存在于大量的实际网络和人造网络中.为了更好地研究这类无标度网络模型的拓扑性质和内在动力学,大量的模型被建立,如随机网络模型和确定性网络模型.鉴于以往确定性模型中的无标度指数都是唯一不变的常数,定义了一类具有广义自相似性的增长网络模型,分析了它的一些拓扑性质:平均度、聚集系数、直径、度分布、最多叶子生成树.得出该模型具有无标度特性和小世界效应,并且可以通过调整相应的参数来获得丰富的无标度指数.     

随机-无标度统一混合演化网络模型

根据实际网络的特点,提出了一个随机-无标度统一混合演化网络模型.通过引入一个调节参数p将随机演化网络与(Barabási-Albert)无标度网络统一起来.理论计算和计算机模拟表明,当调节参数p从1变化到0时,网络结构实现了从随机演化网络到BA无标度网络的连续过渡.     

一种具有稳定链路的幂律可调WSNs无标度容错拓扑算法

针对固定幂律WSNs无标度容错拓扑不具普适应的问题,采用节点批量到达的Poisson网络规模以及节点吸引度规则,提出幂律可调的WSNs无标度容错拓扑算法APSL.该算法利用接收信号强度值建立通信链路,避免了网络中的不稳定链路,并通过调节拓扑参数,构建出了幂律指数在(1,+∞)的无标度容错拓扑.实验结果表明,APSL算法能够提升网络链路的稳定性,同时还能够满足网络多样化容错需求.     

动态演化下的无标度网络生成算法

当无标度网络上的动力学过程导致网络结构动态演化时,随机性会破坏网络的无标度属性.为了解释动态演化下的一些网络具有无标度特征,提出一种无标度网络生成算法(SFNGA),该算法能充分考虑到现实网络随机性强的特性,结合边度优化策略,加入出生率和死亡率等参数来模拟动态演化过程,在面对节点和边的随机增加或删除时,能保证动态演化下的网络一直是无标度的.理论分析及实验结果均表明:动态演化下的无标度网络生成算法确实能在动态演化下保存网络的无标度特征,并能够抵抗随机性的干扰.     

一种对蓄意攻击具有鲁棒性的无标度网络

无标度网络具有对蓄意攻击脆弱性的特性,分析发现hub节点的存在是这一问题产生的根源.文章给出了通过对网络增长过程中加入随机边,促使hub节点作用退化的PBA模型.实验和分析表明该模型有效提高了对蓄意攻击的鲁棒性.     

偏好依附随机网络模型

本文研究加点、加边、重连和去边四种演化过程的随机网络模型.对偏好依附随机网络模型,利用连续理论证明了如果适当选取模型参数,这个网络模型为无标度网络模型;并给出了标度指数γ的值.     

均匀增长无标度网络的等价模型

分析了无标度网络的BA模型和与BA等价的随机连接到边模型.在给出边的权重和节点适应度定义的基础上,提出了无标度网络的边加权网络模型和节点适应度模型.通过解析的方法证明了它们与BA模型的等价性.计算机模拟的结果也说明了它们的等价性,并给出了4个等价模型之间的比较.     

最大度受限LBA网络模型研究

传统BA无标度网络模型中节点的最大度随着网络规模无限增大,使得网络中存在少数度非常大的hub节点.考虑实际的网络构建过程中由于成本限制,节点的最大度都是有限的,因此本文在BA无标度网络模型生长规则的基础上提出最大度受限的BA网络模型——LBA网络模型.并进一步研究最大度限制K不同取值下,LBA网络的平均路径、聚类系数和...     

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．     

聚类系数可调的类星形无标度网络模型

在网络平台空前发展的背景下,提出了一个由简单规则构造的聚类系数可调的类星形无标度网络模型.在模型的演化过程中,每个新加入的节点都通过两步连边的方式连接到网络中,其中一部分连边始终连到几个固定节点上,其余边按度优先机制随机连到其他非固定节点上.理论分析和数值仿真的结果一致表明,该模型同时具有无标度,小世界和类星形的特性.有趣的是,不仅度分布的幂指数依赖于固定节点个数δ和连边数m,而且聚类系数也受δ和m的调控,不同的是δ对聚类系数的影响很大,m对其影响较小,这样使得聚类系数具有很大的调节空间.进一步研究发现,该网络的同步能力也随固定节点个数的增加而增强.     

设计无标度网络的一种新方法

提出了一种设计生成满足任意指定幂律要求的无标度网络的新方法.该方法利用了无标度网络的一个重要性质,即无标度网络的最终形成是受其度的几何均值控制的.为此提出了一个算法,该算法从一个合理的小世界网络开始,通过富者愈富的原则不断地对当前网络实施删边和加边操作,同时保证网络中的节点个数、网络中的总边数和网络的连通性不变,直到网络中节点度的几何均值达到了一个特定的值为止,生成一个预定的无标度网络.数据仿真验证了该方法总可以生成一个满足指定幂律要求的无标度网络.     

网络嵌入价值视角下信息中介服务进入决策

研究了信息中介的服务与决策者构成的复杂网络之间的相互作用,提出了网络嵌入价值VNE,同时考虑网络收益与中介收益标度既可用于评价服务对于网络的价值,也可为信息中介决策提供依据.在中介和网络间建立了一个博弈模型,得到了中介服务能生存于网络中的条件.在此基础上定义了信息中介的网络嵌入价值,从网络的视角考察了中介服务进入市场的成本C和价格P的决策.最后比较了ER网络(随机网络)与SF网络(无标度网络)这两种不同网络结构下网络嵌入价值与决策的差异.     

网络结构鲁棒性指标及应用研究

为了更好地测度网络抵御破坏的能力,基于网络连通和恢复能力提出了连接鲁棒性和恢复鲁棒性两种指标.运用这两种指标,以网络规模为500,取20次独立实验的均值,对ER随机网络、规则网络、BA无标度网络以及WS小世界网络4种典型网络结构进行仿真.实验结果表明:ER随机网络对于恶意攻击的鲁棒性要优于其他3种网络;BA无标度网络仅节点恢复鲁棒性较好,边恢复鲁棒性和连接鲁棒性最差;规则网络拥有很好的连接鲁棒性但恢复鲁棒性最差;WS小世界网络受其参数影响,鲁棒性介于ER随机网络和规则网络之间.同时还发现,网络结构鲁棒性的下降随着去除节点个数的增加和网络结构参数的改变而呈现出一定的"涌现"现象.     

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.     

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.     

网络舆论传播的无标度特性及其衰减模型的研究

在网络舆论的传播过程中,舆论传播者通过特定话题的引用关系形成了一个网络.本文通过对我国某网络论坛数据进行分析处理,发现该网络的度分布为幂律分布,有明显的无标度特征.除增长和优先连接外,网络舆论传播的媒介的演化还包括兴趣衰减、初始吸引度和边的添加等事件,据此建立了网络舆论传播的媒介度衰减模型并进行了仿真.仿真结果表明,模型的统计特性与实际数据吻合,对网络舆论传播的研究有一定的实际意义.