复杂网络研究与复杂现象

复杂网络研究为探讨复杂系统的性质提供了一个新的视角。简述了复杂网络的基本概念，对网络的结构与功能作了概略的介绍，包括小世界网和无标度网的结构特点。通过对小世界网络中小世界特征的度量，讨论了复杂网络对复杂系统研究的启示，并对生物进化过程中生物的复杂性增加在蛋白质相互作用网络中的体现做了尝试性的说明，以此为基础，对随机性与规则性之间可能产生的复杂现象进行了初步讨论。     

基于复杂网络的大脑功能连接研究

应用复杂网络方法研究数学认知的一个基本过程--背诵过程中大脑功能连接的特征.利用功能磁共振成像(fMRI)得到的数据,建立了不同认知任务下的大脑功能网络.对不同网络的分析表明,不同认知任务下,大脑功能连接虽然有一定的区别,但都具有相同的特性:功能连接的度分布呈power-law分布,网络的平均最短距离与对应的随机网络相...     

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。     

复杂网络理论及其应用研究概述

从统计特性、结构模型和网络上的动力学行为三个层次简述复杂网络相关研究，并着重介绍了网络上的传播行为，认为它代表了复杂网络在社会经济系统中的重要应用。     

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。     

人类对于网络的认识的新发展

网络概念由来已久。然而，近年来随着计算机网络的迅速发展，人类对于网络概念的理解和关于网络演化规律的认识有了突破性的发展。作为系统思想的一个重要切入点，这些新的理解和认识具有十分重要和深远的意义。重点介绍了小世界网络（Small World Network）和无标度网络（Scale Free Network）两种值得关注的网络理论，并从系统科学的角度分析了它们提供的启示。在中国人民大学经济科学实验室师生的研究工作的基础上，对于这两种理论的关系和改进方向提出若干观点，并对这一领域的发展前景和进一步研究方向进行了展望。     

基于复杂网络特征的背包问题优化算法

根据复杂网络演化过程中的小世界现象及无标度特征,提出了基于复杂网络的背包问题优化算法。该算法基于无标度特征的背包问题形成优化空间,通过节点增长和加权节点度偏好连接,产生优化空间网络及其节点度分布;在该优化空间网络中,以小世界网络的聚类及小世界效应为基础,以节点度分布为先验知识,提出局部聚类、小世界效应、链集优化和节点寻优4个算子,实现网络节点连接优化。利用马尔科夫链的相关性质,证明了该算法的收敛性。针对具有相关性的0/1背包问题的实验结果表明,该算法解决组合优化问题是有效的。     

人类对于复杂网络的认识--系统科学的一个重要视角(专辑序言)

近年来，在系统科学的研究中，对于网络结构和性质的研究已经成为一个十分引人注目的领域。其突出代表就是小世界网络(Small World Network)和无标度网络(Scale Free Network)。     

复杂网络确定性模型研究的最新进展

复杂网络的确定性模型在复杂网络建模领域起着不可或缺的作用。按照复杂网络经典模型发展的先后次序,依次对随机图、小世界网络、无标度网络以及加权网络确定性模型的研究现状进行较全面的综述,重点介绍了相关模型的构造及其主要性质,并对复杂网络确定性模型未来的部分发展方向进行了展望。     

基于复杂网络的指挥信息系统拓扑模型研究

面对指挥信息系统日益呈现出的复杂性和网络化结构特点,提出基于复杂网络的研究思路,通过将三维立体结构映射到二维平面连接的方式,构建出指挥信息系统拓扑模型.然后通过实体数值分析的方法,验证了小世界和无尺度特性的存在,并展望了其网络化特征的应用前景,为将复杂网络成果运用到未来系统建设中去提供了积极的理论启示和参考价值.     

复杂工业过程中分布式免疫控制算法的研究

针对工业过程中子系统同构异参难以控制的问题,提出了一种获取控制规则的方法。该方法效仿人工免疫网络维持免疫应答稳定平衡的机理在线学习不同操作工人的控制经验,通过免疫进化和学习来优化已有的控制经验,并对该算法进行了初浅分析,且应用于生物发酵罐的温度控制。仿真和实验表明:该算法具有分布学习的能力,控制效果优于手工控制,能够较好的解决同构异参过程控制问题。     

基于可拓论的工业水分过程系统综合建模

介绍了工业水分过程系统建模的研究方法。该文采用数学机理模型、经验模型、神经网络模型在物元模型的基础上综合方法，建立了大时延、大流量、大范围非线性时变的烟丝水分过程的模型。该模型以数学机理模型的解作为初始点，经验模型作为全局调节器，菱形思维神经网络模型作为局部调节器，从而使该模型更接近于实际工业过程。此方法物理机理明晰、能获得工业过程的全局优化结果、能解决系统中一些结构不良问题等。仿真结果表明：较之三种模型的有效性，对于解决复杂工业过程控制系统问题，可知工程方法是一条可探索途径。     

一种作战体系动态演化模型

为动态评估作战体系整体作战能力,定量作战体系各种性能指标,根据作战网络的关键特征和真实数据对其拓扑结构进行模型抽象。充分考虑具有的复杂性和动力学特征,以一种动态演化模型代替真实的作战体系作为实验对象进行研究分析,着重探讨经过不同条件和时间演化后的各项能力指标,最终认识作战体系特征演化并应用于军队建设实际。通过数学证明与仿真实验,得出作战体系网络是一个无尺度网络,但是其小世界的特征并不明显的结论。     

汉语依存句法网络的复杂网络性质

基于大规模语料库,建立了汉语依存句法网络,并从复杂网络的角度对该网络进行了系统的实验考察.实验结果表明汉语依存句法网络具有复杂网络的两个基本性质:小世界效应和无标度特性,并在其他方面也体现了复杂网络的重要性质.汉语的这些句法上的统计特性,与捷克语、德语和罗马尼亚语等极为相似,说明虽然不同语言有着极为不同的句法规则,但它们具有类似的统计特性,这种共性对人类语言本质的研究具有一定的启发意义.     

复杂工业过程计算机建模、仿真与控制的综述

复杂工业过程控制是控制科学界的前沿。由于其背景的复杂性、控制对象的可变性 ,至今在实际工程甚至理论上尚未取得实质性进展。因此 ,在复杂环境和任务下的工业过程应当走逐步智能化的道路。在这一智能化进程中 ,试图从复杂工业过程计算机建模、仿真与控制三个方面来探讨其内在实质 ,找出其深层原因 ,同时指出其固有的局限性 ,以助于从事具体科学研究者自觉遵守认识的客观规律。     

团队复杂系统分析

团队的成功依赖于成员间紧密联系的方式和相互作用的程度。其运作是复杂系统不断自适应的过程，而整体涌现现象也普遍存在于团队系统中。为此，建立“团队输入、输出厦其过程模型”和“要素作用的内部模型”来考察团队复杂系统的特点与过程，分析其不同表现和相应的影响因素；最后对团队的不同类型进行讨论。     

束流输运网络中多目标的分区耦合牵制控制

分别构造了具有小世界和无标度拓扑结构的束流输运网络,为了实现网络多目标同步控制的目的,把束流输运网络按照需要分成多局域网络,采用多局域网络的全局耦合分局域控制方法,实现了分区局域网络中各自所需的多目标(不动点和周期态等)的稳定控制.该方法可以拓广应用于其他复杂网络的多目标控制.     

核型集群创新网络演化过程的仿真——基于回声模型

核型结构产业集群目前于国内外广泛存在,其创新网络独特的演化过程有待于认知和解释.首先分析了核型集群创新网络中主要的创新行为及其与焦点企业最终产品的联系,在此基础上,依据复杂适应系统理论,针对此类集群创新网络的演化过程构建回声模型,并且在Swarm平台上对该模型进行仿真.仿真结果再现了网络演化过程,论证了此过程中网络主体需要经历3次进化,分析了技术环境因素对这一过程的具体影响,诠释了网络中的各类粘着现象,对比了此类创新网络于国内外不同的演化过程,并指出焦点企业对于关键基本组件的剥离比率低下是制约我国此类创新网络演化发展的瓶颈因素.重新构建了回声模型,从而拓展了复杂适应系统理论的应用范围,也针对我国此类集群创新网络演化过程提出了若干政策建议.