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。     

具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法

给出复杂网络节点连接度分布与节点度秩函数之间的数学关系，在此基础上提出一种具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法。以无标度网络和指数网络为例，验证该方法的有效性。     

用户行为驱动的在线社交网络建模

基于节点威望和节点相似性这两个驱动在线社交网络连接形成的潜在机制,从用户连接行为入手,本文提出一个在线社交网络生成模型.采用优先连接刻画网络无标度特性;从微博好友推荐机制建模节点趋同性.该网络模型考虑了社交网络形成的一些重要驱动因素,如同质性和聚类性.从网络连接的微观交互中寻求刻画网络宏观特性的连接机制是本文研究的出发点.模型有力刻画了在线社交网络的统计特性,如度分布、聚类系数、度相关性.结果表明节点威望吸引和节点相似性是在线社交网络结构形成的内在机理.     

复杂供需网络的局域演化生长模型

在一般局域世界演化模型基础上,建立了供应链复杂网络的局域演化生长模型.应用节点间相关度的概念来确定每一新加入节点的局域世界,并定义局域世界的规模是动态增加的.通过解析的方法,导出这一模型的度分布、聚类系数和平均路径长度,发现其具备复杂网络的无标度、小世界等特性,并通过数值仿真进行了验证.     

无标度二元网模型

由两类不同主体构成的复杂系统,若同类主体间、异类主体间都存在着相互作用关系,则该系统可以用二元网来抽象描述.无标度二元网的网络整体度分布及两类节点各自的度分布都服从幂律分布.通过构建无标度二元网模型,尝试解释无标度二元网的形成机制.研究无标度二元网的拓扑结构性质发现,模型的不同类节点规模比参数及连接概率参数对网络的平均最短路径和群聚系数有着重要影响.无标度二元网模型的最短路径长度较小,其幂指数变化范围在2.5到3.5之间.     

基于节点批量生长机制的无标度网络演化模型

基于网络新生节点批量生长的机制,提出了一种无标度网络演化模型.模型中考虑了新生节点之间的耦合模式,并引入了新的参数,使其更符合现实网络的演化形式.采用主方程法对模型的度分布进行了解析,并通过数值模拟验证了模型具有无标度特性.而且,不同参数取值下较大的簇系数及平均路径长度为网络规模对数成长的特性也表明了该模型具有小世界效应.     

基于博弈论和多主体仿真的产学研合作创新网络演化

运用博弈论构建了产学研合作创新两阶段博弈模型,基于博弈策略,结合产学研合作创新网络拓扑结构,构建了产学研合作创新网络演化算法;运用Netlogo多主体仿真平台实现了产学研合作创新网络的演化仿真,揭示了其动态演化规律。研究表明:网络平均节点度呈U型分布,节点数量呈L型分布;选择"积极合作"策略的企业和学研机构存在最佳合作规模;度择优连接机制不利于无标度网络节点创新扩散,组合择优连接机制能以最大程度促进小世界网络和随机网络创新扩散。     

变聚类系数加权网络的建模及其级联抗毁性分析

针对ＢＢＶ 等传统加权网络模型生成的网络聚类系数较小、簇度幂律特征偏弱等不足,提出了一个变 聚类系数加权网络模型,其中新节点的加入根据节点强度和初始吸引度共同驱动的优先连接机制或三角连接机 制与网络中的旧节点建立连接。仿真表明,当初始吸引度和三角连接概率取不同值时,生成网络的度、强度和边 权都服从幂律分布,并且聚类系数可调,特别是随着三角连接概率的变大,簇度之间的幂律特征更加明显。最后 构建了基于加权网络的级联故障模型,分析了权重因素、聚类系数等对网络级联抗毁性的影响。     

基于节点蓄意攻击的无标度网络#br# 级联抗毁性研究

增强网络的抗毁性对于抵御级联故障具有重要的现实意义。为研究网络参数对级联抗毁性的影响,结合变幂律无标度网络和变聚类系数无标度网络模型,在最大负荷节点遭受蓄意攻击的情况下,研究了无标度网络的幂律指数、聚类系数和平均度与级联抗毁性的关系。结果表明,无标度网络的幂律指数和平均度与网络的级联抗毁性正相关,即网络越均匀、连接越稠密,级联抗毁性越强;但聚类系数对网络的级联抗毁性并没有显著影响。     

基于节点标号的Koch网络结构性质研究

针对正多边形Koch分形岛所映射成的Koch网络,根据节点接入网络的时间和位置信息给节点标号。在节点标号的基础上,研究网络的最短路由及计算最短路径长度;并分析网络的主要结构性质,如节点的度、度分布和累积度分布函数,以及网络的聚类系数、平均最短路径长度、度关联函数和介数中心性,得出结构性质的解析解。结果表明,所构建的Koch网络是无标度和小世界的;其聚类系数趋向于比较大的常数值;平均路径长度与网络节点数的对数呈正比关系,度相关函数、点介数和边介数都随节点度的变化而指数变化。     

基于高聚集性无标度网络模型的微粒群算法

受无标度网络结构特性的启发,将BA模型的"择优连接"机制进行扩展,引入微粒群群体组织方式的构造过程,提出基于高聚集性的无标度网络模型的微粒群算法。算法初期微粒被随机分布在环形结构中,随着搜索的进行不断增加新的微粒,并依据节点度和节点间的距离增加新的连接,最终形成具有高聚集性的无标度网络模型。这样,群体中多数微粒进行局部范围的搜索,而少量微粒按照全局模式搜索,两种方式相互制衡。仿真实验表明,改进后的算法能获得更好的收敛精度和进化速度。     

基于加权k-均值聚类与粒子群优化的多航迹规划

针对复杂环境下的无人机多航迹规划问题,提出了将粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法与加权k-均值聚类算法相结合的规划方法。每个粒子表示一条航迹,采用加权k-均值聚类算法对粒子进行分类,得到多个粒子子群,在每个子群内部进行一条可行航迹的优化,最终得到多条不同的可行航迹。对传统k-均值聚类算法进行改进,采用排挤机制产生初始聚类中心,针对实际环境中突发威胁的分布不均性,在聚类过程中,对航迹节点按照所在区域突发威胁的出现概率进行加权,提出了加权k-均值聚类算法。仿真实验表明,所提出的方法能够有效地得到无人机的多条可行航迹。     

无尺度网络平均路径长度的估计

无尺度网络的拓扑结构研究主要集中于聚类系数和平均路径长度的计算以及度分布分析. 在实际的无尺度网络中,表征网络拓扑结构的三个参数之间是互相联系的,其中一个参数均可近似用另外两个参数表示. 鉴于此,针对大规模无尺度网络的平均路径长度计算问题,基于树形结构模型给出了无尺度网络平均路径长度<l>_SF 的计算公式,并分析了网络规模和节点间连接方式对平均路径长度的影响. 分析结果表明,<l>_SF与无尺度网络的平均度数k、平均聚类系数C以及幂指数γ有关,从而将直接求解平均路径长度的复杂问题转化为间接求解,大大提高了分析无尺度网络拓扑结构的效率. 实验结果表明,提出的无尺度网络平均路径长度计算公式是有效的.     

无标度网络中FDI技术溢出效应

在BA模型中引入技术相似程度这一变量,分析无标度网络的形成过程及其结构特点对FDI技术溢出效应的影响.仿真结果表明,新模型生成的网络具有无标度性.当节点之间的相对于外商的技术相似程度差异较大时,节点度分布变得相对比较均匀.网络中少数连接数较大的节点以及相对于外商高的技术相似程度对FDI技术溢出效应有重要影响,而网络的小世界特性以及节点间技术相似程度的差异,对于大节点企业所产生的影响起到一定的纠偏和调节作用.     

网络结构熵及其在非标度网络中的应用

为了定量地刻画复杂网络的非标度性,提出了节点重要度、网络结构熵、标准网络结构熵的概念,阐述了网络结构熵与连接度分布的关系.以世界贸易网为实例,比较了随机网络与非标度网络的网络结构熵.最后指出网络结构熵将是研究复杂网络的一个重要工具.     

无人飞行器Ad hoc网络中基于容错的中继节点配置

针对无人飞行器Ad hoc网络的容错设计需求,采用增加中继节点的方法实现。在二维平面同构网络中,将容错问题转化为边长受限条件下最少数量Steiner点的Steiner树问题。提出了两种基于最小成本子图的中继节点配置算法,以求解最少数量的中继节点及其位置,使改变后的网络拓扑图为顶点2-连通,实现容错。第一种为多项式时间的8-近似算法;第二种为随机近似算法,采用文化基因算法,搜索需要新增加的最小成本强化边组合。仿真结果表明了所提算法的有效性,当网络规模较小和中等时,随机近似算法得到的中继节点数量较少,平均情况下性能较优。     

拓扑可调无标度网络上的雪堆博弈研究

复杂网络上博弈个体间合作行为的涌现具有重要的现实意义.为了研究无标度网络拓扑结构对合作涌现的影响,结合雪堆博弈模型和比例模仿策略,研究了拓扑结构可调的无标度网络上的博弈动力学演化,具体研究内容为网络的幂律指数、平均度和平均聚类系数与合作密度的关系.仿真结果表明,无标度网络的合作密度与网络度分布的均匀程度正相关,高聚类结构可以有效增强网络上的合作密度,即幂律指数越高,平均聚类系数越小时,合作水平越低;另外,平均度与合作密度呈现非单调关系,存在一个最佳平均度.     

A New Peer-to-Peer Topology for Video Streaming Based on Complex Network Theory

A new wave of networks labeled Peer-to-Peer(P2P) networks attracts more researchers and rapidly becomes one of the most popular applications.In order to matching P2 P logical overlay network with physical topology,the position-based topology has been proposed.The proposed topology not only focuses on non-functional characteristics such as scalability,reliability,fault-tolerance,selforganization,decentralization and fairness,but also functional characteristics are addressed as well.The experimental results show that the hybrid complex topology achieves better characteristics than other complex networks’ models like small-world and scale-free models;since most of the real-life networks are both scale-free and small-world networks,it may perform well in mimicking the reality.Meanwhile,it reveals that the authors improve average distance,diameter and clustering coefficient versus Chord and CAN topologies.Finally,the authors show that the proposed topology is the most robust model,against failures and attacks for nodes and edges,versus small-world and scale-free networks.     

基于最小连通支配集的复杂网络关键节点与连边识别方法

复杂网络关键节点与关键连边在网络中均起着十分重要的作用,目前的识别方法往往无法做到同时识别,并且识别指标角度较为单一。为解决上述问题,提出一种基于最小连通支配集(minimum connected dominatingset,MCDS)的复杂网络关键节点与连边识别方法,通过使用免疫粒子群(immune particle swarm optimization,IPSO)算法寻找网络最小连通支配集,构建核心骨干网,实现对复杂网络关键节点与连边的同时识别。该算法在求解过程中引入免疫机制指导粒子节点搜索方向、加快算法收敛速度,同时优化搜索节点质量。经实验验证表明,所提识别方法能够有效识别网络中的关键节点与关键连边。