无标度网络中的SIS模型的计算机模拟

经研究,现实的人际网络与无标度网络是很相似的,而传统的SIS模型是建立在均匀网络上的,已经不能满足现在情况.由于无标度网络的复杂性,建立新的模型是非常困难的,所以本文利用计算机模拟的方式来研究无标度网络中的SIS模型.得到了在无标度网络下,传染病传播是很容易的结论.     

稀疏规则网格中带反馈机制的SIS模型

基于群体稀疏分布的二维规则网格,提出了一个考虑群体自身的反馈机制、群体密度和群体流动的SIS模型。研究表明:反馈机制对系统的稳态感染比例有较大影响,但对传播阈值没有影响;在传播效率固定的前提下,群体密度越大,系统的稳态感染比例也越大,而且群体密度存在一个阈值,只有当群体密度大于该阈值时,疾病才能在群体中持续稳定地传播。另外,在群体密度不太大时,群体流动时的稳态感染比例要高于群体静止时的稳态感染比例,这说明群体流动更有利于疾病的传播。     

考虑感染时延的局域世界复杂网络上疾病传播行为

将感染时延引入到经典的Susceptible-Infected-Susceptible(SIS)模型来研究局域世界复杂网络上带有时延的疾病传播行为.均匀时延和度相关时延被集成到改进的SIS模型中,通过数值仿真研究时延对传播行为的影响.结果表明感染时延会促进疾病的爆发,大大增加复杂网络上疾病感染程度.此外,局域世界大小M也会显著影响网络中的疾病传播行为.     

复杂网络上传播动力学研究综述

近年来,真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网络的研究热潮,其中网络拓扑结构对复杂网络上动力学行为的影响是研究焦点之一.文中对复杂网络上传播动力学研究做了综述,包括介绍了经典传播模型,讨论了小世界网络和无标度网络的传播特性以及网络免疫技术.总结了物理学家进入网络研究领域的意义,并提出了目前尚无答案且值得进一步研究的4个问题.     

复杂网络上传播动力学研究综述

近年来，真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网络的研究热潮，其中网络拓扑结构对复杂网络上动力学行为的影响是研究焦点之一.文中对复杂网络上传播动力学研究做了综述，包括介绍了经典传播模型，讨论了小世界网络和无标度网络的传播特性以及网络免疫技术.总结了物理学家进入网络研究领域的意义，并提出了目前尚无答案且值得进一步研究的4个问题.     

复杂网络上的一种综合型SIRS模型

提出一个综合考虑人工免疫、反馈机制、群体密度和群体游动等多种因素的SIRS疾病传播模型,通过理论分析和计算机模拟对该模型的动力学行为进行详细研究.结果表明:人工免疫对系统的稳态感染比例和传播阈值都有影响;反馈机制仅对系统的稳态感染比例有影响,但对传播阈值没有影响;群体密度越大,系统的稳态感染比例也越大,但传播阈值反而越小.另外,在群体密度不太大时,群体游动时的稳态感染比例要高于群体静止时的稳态感染比例,这说明群体游动更有利于疾病的传播.     

复杂网络上SIRS类疾病传播行为分析

考察复杂网络上具有免疫力失效特性的流行病传播模型, 即SIRS模型. 利用平均场理论对疾病传播行为进行了理论分析, 并与计算机模拟结果相对照, 证实复杂网络上疾病传播的决定因素是网络的拓扑结构. 对无标度网, 由于考虑了节点度的非均匀性, 理论值与模拟值拟合得较好. 对小世界网, 由于忽略了重连概率p的影响, 在阈值附近的理论值和模拟值有一定差距. 另外, 发现小世界网络的重连概率p对疾病蔓延速度有较大的影响, 但不影响平稳状态指标.     

家电企业竞争网络的拓扑结构分析

通过搜集家电产业的相关信息,建立了企业与产品的专用数据库.并在此基础上生成了家电企业竞争网络,结合复杂网络的分析方法研究网络的多种属性,例如企业节点的度分布特性、网络的无标度程度、密度、同类匹配程度及群聚系数等.通过分析可知,家电企业竞争网是一个具有无标度特性及小世界特性的网络,呈现出节点择优连接、网络同类匹配等一系列网络现象.     

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.     

一种新的获得无标度网络的方法

提出一种新的获得无标度网络的新方法。该方法是从一个已有任意网络中,按照与度成反比的概率去除一个老结点,即结点连边越少、度越小,该点被去除的概率越大;去除一个老结点后,将一个新结点按照度优先原则加入到网络中去,占据去除结点位置;如此反复演化,可以获得一个无标度网络,该网络具有度分布较为集中,没有标准BA无标度网络的胖尾。     

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。     

Emergence of group cooperation in public goods game on regular small-world network

The regular small-world network, which contains the properties of small-world network and regular network, has recently received substantial attention and has been applied in researches on 2-person games. However, it is a common phenomenon that cooperation always appears as a group behavior. In order to investigate the mechanism of group cooperation, we propose an evolutionary multi-person game model on a regular small-world network based on public goods game theory. Then, to make a comparison of frequency of cooperation among different networks, we carry out simulations on three kinds of networks with the same configuration of average degree: the square lattice, regular small-world network and random regular network. The results of simulation show that the group cooperation will emerge among these three networks when the enhancement factor r exceeds a threshold. Furthermore, time required for full cooperation on regular small-world network is slightly longer than the other networks, which indicates that the compact interactions and random interactions will promote cooperation, while the longer-range links are the obstacles in the emergence of cooperation. In addition, the cooperation would be promoted further by enhancing the random interactions on regular small-world network.     

增长的可导航网络模型

复杂网络具有3种重要的结构特性：小世界性、scale-free性和可导航性,反映它们的经典模型是：Watts-Strogatz模型、Barabási-Albert模型和Kleinberg模型.为了全面地反映出这些特性,在经典网络模型的基础上提出了一个新的增长可导航网络模型,这个模型同时具有这3种重要特征,并且在这个网络模型上使用贪婪算法时,它与Kleinberg模型具有相同的导航效果,有时甚至更加优越.     

复杂网络模型的分析

从平均路径长度、聚集系数、度分布的角度对复杂网络中的三种网络模型,即随机网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型进行了分析,并对复杂网络模型的研究意义进行了说明.随着对复杂系统研究的深入,复杂网络在现实中的应用范围日益广泛,提供了一种新的方法去研究世界,同时也给带来新的机遇和挑战.     

利用朋友机制生成一类无标度网络

针对网络模型的演化问题,提出了一种新的无标度网络演化模型。该模型可以帮助人们从"朋友机制"捕捉网络形成的动态特性、了解该机制对网络最终结构的影响,对研究网络功能及网络上的动力学行为有一定的参考价值。通过理论分析与数据仿真证明,该演化模型具有无标度特征和小世界特征,比BA模型更接近于真实网络。     

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。     

基于动态搜索区域的无线传感器网络小世界特性构建方案

为了减少无线传感器网络节点的能量消耗,以延长无线传感器网络的寿命,首先研究了如何通过在无线传感器网络中构建小世界特性以延长其网络寿命,并着重分析了DAS(directedangulation tow ards the sink)方案.然后针对DAS方案中临近sink节点区域内的节点能量过快消耗的问题,提出了一种在无线传感器网络中构建小世界特性的新方案——菱形区域方案.该方案根据sensor节点到sink节点距离的大小,动态地改变菱形捷径端点搜索区域的大小,达到构建小世界特性并增强网络抗毁性的目的.理论证明了菱形区域方案在一定条件下较DAS方案既节省能量又能延长网络的寿命.     

节点数固定的ER网络演化模型拓扑性质的研究

复杂网络模型的研究主要集中在ER网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型,其中ER网络模型是最经典的复杂网络模型之一。文章研究了节点数固定情况下的ER网络模型,根据网络内部边的动态演化特点,将节点数固定的网络模型进行了细分,给出了模型的生成算法,并模拟了算法生成的随机网络的平均路径长度和聚类系数。仿真结果表明,节点数固定的ER网络具有小世界特性,出现这种小世界特性的主要原因是由于网络内部边的异质性,而与网络的节点数变化没有必然联系。