竞合视角下研发网络关系风险相继传播模型构建与仿真

在考虑研发网络企业间同时存在合作关系与竞争关系的基础上,引入风险恢复因子,从节点企业风险负荷的定义、阈值的确定,失效后如何影响邻居节点企业三个方面构建了RD网络的风险传播模型,并进行了仿真.结果表明:在竞合的RD网络中,关系风险可以在很短的时间内快速完成传播,三类关系风险中,机会主义风险最易发生影响范围更广泛;竞争企业占RD网络规模的比例越大,竞争程度越激烈,关系风险的传播速度越快和影响范围越大;关系风险传播过程中,合作程度与竞争程度对风险传播都具有重要的影响,且合作程度比竞争程度对风险传播的影响更大;研发网络存在最佳的风险恢复水平,使得风险不再发生相继传播.该研究成果对于RD网络抗风险能力的提高具有重要意义.     

考虑企业风险感知的R&D网络风险传播建模与仿真

考虑企业风险感知的基础上,借鉴传染病模型(SIS)思想,将企业状态分为未发生风险有感知、未发生风险无感知和发生风险有感知3种。在此基础上构建了R&D网络风险传播的模型,并进行了数理解析与仿真分析。结果表明：R&D网络风险传播存在稳定状态下的解,即风险传播阈值,该阈值是由企业的风险感知、风险恢复率以及企业间的合作紧密程度决定;考虑风险感知的R&D网络比未考虑风险感知的研发网络具有更高的鲁棒性;随着企业风险恢复概率的不断增大,风险在R&D网络的传播范围越小;企业的风险感知对风险传播速度与传播范围均具有负向影响。该研究成果对于提高R&D网络的抗风险能力具有重要意义。     

基于Agent的Web网信息传播仿真模型

web网上的信息传播是社会复杂网络与信息复杂网络相互作用的结果。分析了web网和网民社会关系的结构特征,定义了信息价值时变函数,将网民基本行为归纳为读、写、评、传四类。基于多Agent建模方法建立web网信息传播仿真模型,用BA算法生成虚拟信息环境,采用WS模型刻画虚拟社会关系;定义了网民Agent的属性和行为规则,以及网民和网站的交互规则。设计了相关算法,实现了仿真模型,仿真结果表明该模型能够较好地模拟常态下的网络信息传播规律。

Abstract：

Information diffusion on the worldwide web results from the interactions between social network and information network.The structural characteristic of Worldwide Web and users＇ social network was analyzed,the time-dependent function of information value was defined,and users＇ basic behavior was classified into read,write,review and propagate.An agent-based model of information diffusion on the web was built,the virtual information environment was generated by BA algorithm,and the virtual social network was depicted with WS algorithm.The property of agents,the behavior rules of users,and the interaction rules between user and web site were described.All the related algorithms were designed and the simulation model was implemented.The results show that some information diffusion rules in normal situation can be reproduced.     

面向相继故障的复杂网络上边袭击策略研究

针对复杂网络遭遇蓄意攻击引发的相继故障问题,采用Physical Review E77,026101(2008)所提出的相继故障模型,对比了BA无标度网络和WS小世界网络上遭遇两种边袭击策略导致的全局相继故障现象,并探讨了网络拓扑结构对边袭击策略的影响.理论解析和数值模拟均表明了在模型中可调参数的一定取值内,袭击网络中负荷最小的边比袭击网络中负荷最大的边更易于导致相继故障现象,而且,网络拓扑结构的不同对袭击策略也有着非常重要的影响.     

谣言传播模型研究综述

简要介绍了自二战以来谣言现象的研究成果及不同领域的谣言传播模型,综述了现有模型的特点及进展.指出谣言传播模型建模过程中要对谣言传播的复杂性、心理特征、蝴蝶效应、从无序到有序的演化等问题进行深入思考,并借鉴舆论传播等多学科的现有成果,以建立基于Agent的复杂网络上的谣言传播模型.     

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.     

尾矿库风险演化复杂网络模型及关键隐患分析

针对尾矿库隐患及事故风险演化问题,面向尾矿库生命周期阶段,对事故影响因素包括技术,人为,环境与管理等因素和尾矿库隐患进行了辨识,进而构建了尾矿库事故风险演化的复杂网络模型.通过分析尾矿库复杂网络模型的特征参数和指数,得到了有关尾矿库隐患及风险演化的整体网络和事故子网的一些特性和规律;通过进行网络干扰和测试全网效率指数,找出了尾矿库风险演化复杂网络的关键节点(隐患),对预防和控制尾矿库隐患及事故风险演化具有指导意义.研究结果表明,尾矿库风险演化网络具有小世界网络特征,体现为局部空间或特定时间上的因素变化或干扰即可引发尾矿库系统的灾变,中间中心度较高的节点(隐患)是尾矿库风险演化过程中的关键节点(隐患),优先处置关键节点(隐患)有助于预防尾矿库事故的发生.     

基于复杂网络的谣言传播模型

分析了谣言传播的心理学机制和敌我双方的对抗策略, 引入谣言属性变量并藉此建立了平均场下的谣言传播新模型. 借助严格一阶随机占优和严格二阶随机占优的概念分别讨论了谣言属性、敌我双方干预强度、网络结构特征和谣言传播效果之间的关系,提出并证明了具有重要管理意义的4个命题. 通过仿真实验进一步验证了命题的正确性.     

社会仿真中电力网络生成模型研究

根据现实社会电力网络拓扑结构及生长机制特点,针对战争模拟中的社会仿真研究需要,提出以人口密度、经济水平、行政区域和电网连接方式等影响因素的电力网络生成模型算法设计和实现方案。对实验结果进行统计分析表明,该算法生成的电力网络拓扑数据,与基于复杂网络理论的电力网络拓扑分析结论相一致,较好地满足了社会仿真中电力基础设施网络建模仿真研究的需要。     

供应链复杂网络企业间信息共享风险的仿真

由于供应链的某节点企业可能同时处于其它供应链上,因此同一行业各条供应链的各节点企业之间存在着复杂的竞争合作关系,最终形成供应链网络.企业的信息共享能提高供应链的绩效,但也面临着处于其它链上的合作企业泄露信息以实现利益最大化的风险.用带记忆的遗传算法对动态博奔下各节点企业Agent行为进行建模,通过Repast仿真,研究不同网络结构下信息共享风险的涌现.通过对比仿真结果表明,小世界网络中企业学习的效率要高于规则网络和随机网络.     

基于不对称依赖的相依网络级联故障分析

针对已有关于相依网络级联故障研究中未考虑有向依赖边的问题,展开了基于不对称依赖的相依网络级联故障分析,构建了基于负载-容量的级联故障模型,提出基于连通分量的相依网络鲁棒性测度方法,开展了不同网络组合、耦合方式、容忍系数和移除比例在不同攻击模式下的网络鲁棒性研究。结果表明,随机攻击模式下不对称相依网络鲁棒性与以往研究结论类似,蓄意攻击模式下不对称相依网络鲁棒性则取决于攻击范围和容忍系数的大小。通过一则作战网络示例分析证明了所提方法的实际应用价值,对完善相依网络理论研究具有一定的参考意义。     

IP网流量仿真与建模

针对网络仿真中的关键问题——流量的仿真与建模，分析了IP网络流量的特点和软件仿真系统OPNET的流量仿真建模机制，详细阐述了一种基于OPNET仿真平台建立IP网流量模型的方法。该方法将流量仿真分成背景路由流量建模、背景利用率流量建模和前景业务流量建模3部分，并综合利用网管导入流量和业务源建模来建立流量模型。最后通过仿真建模验证了该方法的有效性.     

复杂产品研发项目技术风险扩散建模与仿真

通过识别复杂产品研发项目中任务间功能关联和组织任务间执行关联,建立基于技术关联的研发项目组织-任务相依网络模型.在此基础上,分析技术风险事件发生时组织任务间相互作用机理,构建复杂产品研发项目技术风险扩散动力学模型,并针对由少数任务引发的技术风险扩散进行仿真.结果表明:少数任务引发的技术风险扩散会在短时间内造成较大影响,扩散过程经历缓慢扩散,失控扩散,最终达到相对稳定状态;扩散范围与组织网络规模呈近似倒U型关系;组织网络规模一定时,组织任务间执行关联越均匀,相依网络鲁棒性越差;存在最佳风险资源投入量使得技术风险的影响范围保持在最低水平;不同袭击策略对技术风险扩散的影响没有明显差异.研究成果丰富了风险扩散动力学理论,对提高复杂产品研发项目抗风险能力提供建议.     

三态层叠PCNN原理及在最短路径求解中的应用

为实现神经网络的流水线操作,将电路设计中的三态思想和层叠流水线思想运用到神经网络中,通过建立具有抑制、亚点火和点火三种状态的神经元,提出了三态层叠脉冲耦合神经网络模型.通过三态神经元,将点火过程分解成三阶段以便实现流水线操作,成功解决了神经网络在自动波传播方向上的并行处理问题,在自动波传播的横向和纵向都实现了并行处理,极大地提高了算法的运算速度和准确性.将此模型运用到最短路径的求解问题中,通过实验表明,该算法在保证全局搜索的同时提高了搜索速度,且其对初始条件和参数的依赖性很小.     

基于随机网络模拟的航天项目风险分析和评估

鉴于各种不确定性因素对航天三项关键参量(战术技术指标,进度和费用)影响的重要性,应用随机网络理论和方法,建立了航天项目研制过程的随机网络模型,对航天项目进度风险和费用风险进行了定量化分析和研究。以一个典型航天项目为例,构建了其研制过程每一阶段的随机网络模型,并进行了求解和分析,得出了富有价值的建设性结论。     

连环恐怖袭击下危险品运输网络级联失效建模

研究危险品运输网络在遭受恐怖袭击后的级联失效过程和性质有助于指导系统建设和提高其抗毁性能. 在分析危险品运输网络及恐怖袭击特性基础上,建立了双层危险品运输网络模型,通过定义网络的三种节点状态,分析了单次和连环袭击下的危险品运输网络级联失效过程,基于此,建立连环袭击下的危险品运输网络级联失效模型. 从“结果性”和“过程性”两个视角出发,提出网络抗毁性的评价测度“节点存活率”和“相对二次级联失效数”. 通过建立实例仿真场景和仿真流程,就不同袭击次数、不同节点的度及容量系数和不同规划方式对危险品运输网络级联失效特性的影响进行仿真,验证了模型的可行性,仿真结果为危险品运输网络的规划提供决策依据.     

Topology and cascading line outages in power grids

Motivated by the small world network research of Watts ＆ Strogatz, this paper studies relationships between topology and cascading line outages in electric power grids. Cascading line outages are a type of cascading collapse that can occur in power grids when the transmission network is congested. It is characterized by a self-sustaining sequence of line outages followed by grid breakup, which generally leads to widespread blackout. The main findings of this work are twofold： On one hand, the work suggests that topologies with more disorder in their interconnection topology tend to be robust with respect to cascading line outages in the sense of being able to support greater generation and demand levels than more regularly interconnected topologies. On the other hand, the work suggests that topologies with more disorder tend to be more fragile in that should a cascade get started, they tend to break apart after fewer outages than more regularly interconnected topologies. Thus, as has been observed in other complex networks, there appears to be a tradeoff between robustness and fragility. These results were established using synthetically generated power grid topologies and verified using the IEEE 57 bus and 188 bus power grid test cases.     

A new cascading failure model with delay time in congested complex networks

Cascading failures often occur in congested complex networks. Cascading failures can be expressed as a three-phase process: generation, diffusion, and dissipation of congestion. Different from the betweenness centrality, a congestion function is proposed to represent the extent of congestion on a given node. Inspired by the restart process of a node, we introduce the concept of “delay time,” during which the overloaded node cannot receive or forward any traffic, so an intergradation between permanent removal and nonremoval is built and the flexibility of the presented model is demonstrated. Considering the connectivity of a network before and after cascading failures is not cracked because the overloaded node are not removed from network permanently in our model, a new evaluation function of network efficiency is also proposed to measure the damage caused by cascading failures. Finally, we investigate the effects of network structure and size, delay time, processing ability, and traffic generation speed on congestion propagation. Cascading processes composed of three phases and some factors affecting cascade propagation are uncovered as well.