考虑转口贸易的全球供应链网络关键节点识别

为研究国际贸易争端对全球供应链的负面影响以及转口贸易在缓解这种负面影响方面所起到的作用,基于考虑转口贸易的全球供应链网络拓扑结构,在路径可接受成本约束下,将每个起点-终点(OD)之间的不重复路径数量作为衡量OD对连通性的指标,建立了识别全球供应链网络关键节点的数学模型,并通过数值实验验证模型的有效性。结果表明,随着可接受成本水平的不断上升,全球供应链网络核心路段关键指数整体呈下降趋势,网络脆弱性呈波动下降的趋势.研究还发现转口贸易配合成本控制措施可以极大地降低国际贸易争端对全球供应链网络的破坏.     

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。     

装备保障体系关键节点分析

装备保障体系在现代战争中发挥着重要的后勤保障作用。一旦保障体系中的关键保障节点遭到袭击, 将会严重影响到系统保障能力的发挥。因此, 研究装备保障体系中的关键节点识别技术, 找出薄弱环节, 对于未来战争有着重要意义。本文以复杂网络为理论基础, 提出了一种衡量保障节点重要性的指标。该节点重要性指标一方面衡量保障节点在一定空间范围内的连接能力, 另一方面按照新提出的面向任务需求的路由方式, 衡量保障节点的全局运输能力。通过与另外6种节点的重要性指标对比, 结果从多方面证明了所提的节点重要性指标在识别关键节点时的有效性及适用性。     

基于K-shell的超网络关键节点识别方法

将K-shell指标扩展到超网络中,避免了超网络中超度较大、但位于超网络边缘位置的节点对挖掘关键节点带来的影响.由于K-shell方法的局限性,导致节点排序结果过于粗糙.针对这一问题,结合超度和K-shell(ks)值利用欧式距离公式提出识别超网络关键节点的ksd指标,并利用蛋白复合物超网络进行验证.实验证明,ksd指...     

基于邻接信息熵的网络节点重要性识别算法

通过研究节点与其直接相邻和间接相邻节点之间的关联关系,提出了基于邻接信息熵的网络节点重要性识别算法,算法只需获取节点与其直接邻居及间接邻居间的关联关系,通过计算网络各节点的邻接度,进而计算各节点的信息熵,利用节点信息熵的大小表征节点在网络中的重要性.通过对一个基础网络、无向无权ARPA网络和加权有向ARPA网络进行实验仿真,证明该算法对不同类型网络的通用性;利用该算法对网络按节点重要性进行节点删除实验,研究网络形成子网络的数量与规模,证明了算法的准确性.     

基于杀伤链的作战体系网络关键节点识别方法

针对作战体系(operational system-of-system, SOS)因装备功能各异、交互关系复杂、高对抗性导致的关键装备难以识别的问题,引入杀伤链的分析思想对其进行求解。首先,提出了作战体系网络模型构建方法,给出了杀伤链的定义与基本类型。其次,提出了基于蒙特卡罗抽样的网络状态转化方法,实现了网络边权值与边存在性的转化;根据子图同构匹配理论,给出了基于改进Ullmann算法的杀伤链搜索方法;以对杀伤链形成的综合影响为切入点,构建了节点重要度指标R。最后,利用所提方法对某空中拦截任务体系网络的关键节点进行识别,并与现有方法的结果进行对比,验证了所提方法的合理性和有效性。     

结合网络动力学的电网关键节点识别

为了有效发掘出网络中的重要环节,提出了一种综合网络结构和节点动力学的电网关键节点识别方法,该方法结合两种已有的节点重要性评价指标——度中心性和接近中心性,同时定义和网络动力学相关的两个指标——临界同步耦合强度和失同步扩散时间。综合考虑4种性能指标的影响来确定节点的重要性,克服了单一评价指标的片面性,可以得到比使用单一评价指标更为准确的节点重要性评价结果。在IEEE14和IEEE57节点系统上进行仿真测试,实验结果验证了方法的合理性和有效性。     

网络传播动力学

病毒的流行、谣言的散布、观点的传递都是在不同网络上的形形色色的传播现象,既存在着现象后的不同起因和特征,更存在着千丝万缕的联系和共通的演化机理.汇总了复旦大学、华东师范大学和中国科学技术大学的研究小组过去几年里在网络传播动力学的研究成果.     

复杂网络中节点重要度评估的节点收缩方法

首先定义了网络的凝聚度,在此基础上提出了一种评估复杂网络节点重要度的节点收缩方法,认为最重要的节点就是将该节点收缩后网络的凝聚度最大,其算法的时间复杂性为O(n3).该方法综合考虑了节点的连接度以及经过该节点最短路径的数目,克服了节点删除法的弊端.最后的实验分析表明该方法直观、有效且运算速度快,对于大型复杂网络可以获得理想的计算能力.     

自适应网络中的流行病传播动力学研究综述

从自适应模型和自适应网络上的疾病控制措施两个方面总结了近年来自适应网络上传播动力学研究的主要成果,特别关注自适应行为带来的网络结构变化和许多有趣的动力学现象.     

复杂网络上流行病传播动力学的爆发阈值解析综述

对流行病传播爆发阈值的理论解析方法进行总结,主要介绍平均场、点对近似、主方程、边渗流、空穴理论、边划分以及谱分析这7种常用的动力学解析方法的前提假设、具体思路、步骤及其应用局限,并且梳理总结了SIS与SIR模型爆发阈值的异同。     

关注耦合网络及其传播动力学研究

介绍国内外对耦合网络的研究进展,包括相关实证研究、耦合网络上的渗流理论和传播动力学的研究.     

多层耦合网络传播综述

简要介绍多层耦合网络上传播动力学方面的阶段性研究进展以及存在的一些问题,主要关注的内容:多层耦合网络上的生物传播、社会传播、生物-社会耦合传播及多层耦合网络面临的一些挑战性问题。这些阶段性的研究成果从多层耦合网络的新角度加深了我们对真实传播过程及其机制的理解。能更好地控制疾病传播和减少它对人类的危害,深入探讨相关问题将有助于明确下进一步研究的方向。     

基于数据场的复杂网络节点影响力建模与仿真

复杂网络节点影响力的研究是数据挖掘的重要组成部分。挖掘出复杂网络中有影响力的节点不仅具有重要的学术意义,且有助于抑制流行病的爆发、控制谣言的传播和推广电子商务产品等。通过选取每个节点的混合度分解值(Mixed Degree Decomposition,MDD)作为质量,将复杂网络抽象为数据场,结合数据场模型来识别有影响力的节点,并与一些著名的节点中心性方法进行对比。使用经典的传染病模型(Susceptible-Infected-Recovered,SIR)通过对比感染节点的数量来评估仿真性能。对实际网络的仿真实验结果表明,数据场模型能够有效的识别网络中有影响力的节点。     

复杂网络理论在互联网病毒传播研究中的应用

为了更好地应对互联网上计算机病毒肆虐这一严峻形势，制定出相应的策略，有必要对互联网上计算机病毒的传播作深入的研究。本文综述了近几年复杂网络理论在互联网病毒传播研究中的应用。首先介绍了互联网的结构特征，然后从临界值的角度介绍了计算机病毒在不同拓扑结构网络中的传播性质，讨论了相应的免疫机制，并对电子邮件病毒的传播行为进行了系统分析。研究表明，互联网络拓扑结构对计算机病毒的传播行为有着重要的影响。     

复杂网络上疫情与舆情的传播及其基于免疫的控制策略

较为全面的综述复杂网络的免疫问题,包括:真实疫情和舆情传播场景的抽象与建模、疾病传播模型、全局免疫策略和局域免疫策略等。在若干真实网络和模型网络上模拟免疫控制的结果表明,基于中心性、图划分、熟人免疫等策略的免疫效果比随机免疫好,这说明免疫策略的选择对传播控制具有实际指导意义。在选择免疫策略时,应考虑网络的拓扑结构特性和信息的完整程度,才能达到较佳控制效果。     

复杂供应链网络中的不确定性分析

针对供应链网络的复杂性和其内外部环境的不确定性，根据复杂网络理论对供应链网络进行了诠释，利用分形理论构造了一个可能的供应链网络，阐述了供应链网络在具备一般复杂网络特点的同时也具有小世界、无标度网络的大多数特性。同时。对供应链复杂网络中存在的各种不确定性进行了讨论，分析了供应链中不确定性的传播机制与控制方法。研究表明：缩短交货提前期，加强信息交流能有效地提高核心企业应对不确定性的能力，对控制企业不确定性的发生具有重要的作用。     

闪烁小世界网络上疾病传播的动态行为研究

将经典的SI(Susceptible-Infected)模型集成到闪烁小世界网络中,分析疾病传播的动态行为。大量的数值仿真表明,长程连接的动态切换能够显著加快感染传播的动态过程,并且切换频率越高,疾病传播也越快。研究结果对于深入理解传染病的传播规律,预防和控制流行病早期在真实复杂网络中的传播具有重要的现实意义。     

复杂网络理论及其在航空网络中的应用

复杂网络理论是对复杂系统的高度抽象，它突出强调了系统的拓扑特征，其中许多性质如小世界性质、无标度性质等等已经得到了广泛的研究。本文从复杂网络的统计特性、结构模型以及在航空网络中的应用3个层次系统回顾了复杂网络的基本理论和应用现状，期望对航空网络规划问题的研究起到一定的借鉴作用。