探讨无标度网络(图)的平衡集

无标度网络的无标度性导致其各顶点之间的连接状况(度数)具有严重的不均匀分布性,无法给出无标度网络的具体结构,不能直接观察信息传播的具体路径。基于利用生成树来研究无标度网络(图)的拓扑结构思想,尝试寻找与时间和次要节点无关的无标度网络(图)的普适性结构,研究与生成树密切相关的平衡集,给出一个寻找具有较多叶子生成树的算法。     

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.     

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.     

考虑传播率和移出率变化的谣言传播规律研究

经典的谣言传播模型的研究中,谣言传播率和移出率通常被视为常数,根据实际情况提出传播率和移出率变化的谣言传播模型,在均匀网络和无标度网络中分别研究了传播率和移出率随时间变化的谣言传播模型,建立相应的平均场方程,并在Matlab中进行数值分析.结果显示在传播率和移出率变化的谣言传播模型中,传播阈值依然存在,谣言最终的影响力较传播率和移出率不变的情况更为显著.此外,通过均匀网络与无标度网络谣言传播的对比分析发现,在传播率和移出率随时间变化的情况下,网络拓扑结构对谣言传播也有很大影响,并且均匀网络中谣言最终的影响力较无标度网络中谣言的最终影响力更为显著.     

无标度网络局部路由算法优化与设计

针对无标度网络路由算法设计与优化缺乏指导方法的问题,研究了经典局部路由算法与网络拓扑结构、节点处理速度三者之间的关联关系.首先提出了几个关联关系式,并通过理论证明和仿真实验验证了它们的正确性及有效性.然后利用这些关联关系式分析了参数设置对路由算法性能的影响,进而提出了BA无标度网络动态路由算法设计与优化的若干原则.仿真实验表明,相对于经典算法,根据这些原则设计的动态局部路由算法能有效提高BA无标度网络的性能.     

应用TFLS算法寻找SBEGN模型具最多叶子生成树

用动态网络模型来逼近和模拟现实网络是研究网络的重要手段之一,从构造单边界增长网络模型入手,验证该模型具有增长性、层次性．设计了时间优先层次搜索算法,利用该算法来寻找单边界增长网络模型具有最多叶子的生成树,并证明了所找到的具有最多叶子生成树具有无标度性这一重要的网络拓扑结构．     

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。     

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.     

基于Matlab的无标度网络仿真

文章基于Matlab软件实现无标度网络模型算法，并利用Pajek软件做出无标度网络的图像，为培养学生的数学建模能力提供了一个较好的案例。     

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。     

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.     

基于两层可变聚类系数无标度网络的即时信息传播建模和仿真

即时通讯网络已成为大众信息传播的主要途径,研究了即时通讯网络信息传播的性质、规律以及预测、引导的方法和手段,利用可变聚类无标度网络模型建立了新的即时通讯网络的二层模型,并制定了信息传播规则。通过实验仿真对群数、聚类系数、传播者和免疫者的变化观察,发现群数越多则聚类系数越大,传播者峰值越高,以及免疫者也相应地有所提高,从而对信息传播的影响也越大。     

可调路径长度和簇系数的加权无标度网络模型研究

以无权的高簇系数的Holme和Kim(HK)模型为基础,联系实际网络所应该具备的权重,引进了一种动态的赋权机制,提出了一种更大范围可路径长度和调簇系数的加权无标度网络模型.分析和仿真表明:大范围可调路径长度和簇系数的加权无标度网络模型不仅继承了HK模型的高聚类效应和无标度特性,且它的调节手段更丰富,调节范围更大,实现了...     

基于两层可变聚类系数无标度网络的即时信息传播建模和仿真

即时通讯网络已成为大众信息传播的主要途径,研究了即时通讯网络信息传播的性质、规律以及预测、引导的方法和手段,利用可变聚类无标度网络模型建立了新的即时通讯网络的二层模型,并制定了信息传播规则.通过实验仿真对群数、聚类系数、传播者和免疫者的变化观察,发现群数越多则聚类系数越大,传播者峰值越高.以及免疫者也相应地有所提高,从而对信息传播的影响也越大.     

具恢复机制的相依电力-信息网络连锁故障传播

为了研究具有恢复机制的电力-信息网络连锁故障传播,基于相依网络理论,建立了IEEE300节点系统电力网与双星型结构信息网的电力-信息相依网络模型.分析复杂网络统计特征参数可知,电力网和信息网均具有小世界和无标度特性.利用相依电力-信息网络的连锁故障模型,对BA,WS和ER 3种不同的相互依存网络进行鲁棒性分析,提出了一种具有恢复机制的相依网络连锁故障传播模型.仿真结果表明,与目标恢复机制和随机恢复机制相比,依赖恢复机制的恢复级别更高,而且这种优势随着故障阈值的减少而提高.     

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.     

基于Netlogo的计算机网络病毒传播模型SIRH及仿真

基于实际网络的复杂性、重复感染和动态人为因素对病毒传播的影响,研究了BA无标度网络拓扑结构中SIRH模型,用仿真软件Netlogo动态地描绘了计算机网络病毒的传播过程。仿真结果表明,考虑重复感染和动态人为因素,有效地减弱了网络病毒的传播强度,大大缩减了病毒的生命周期,从而减低了病毒对整个网络的危害性。     

基于AP-LOF离群组检测的配电网连接验证

现有配电网连接验证工作将可疑异常值视为具有二元属性的独立个体,因此难以有效识别和验证具有高度内在相关性的局部离群组.针对这一问题,提出了基于AP-LOF离群组检测的配电网连接验证方法.通过引入近邻传播(affinity propagation,AP)聚类方法,将待校验台区用户聚类为多簇,并基于局部离群因子(local outlier factor,LOF)算法对所有簇心进行离群点检测,从而准确识别出台区内的离群组用户.以某电力公司实际用户电压数据进行算例分析,结果证明了AP-LOF算法在配电网连接验证中的适用性和有效性.