基于高聚集性无标度网络模型的微粒群算法

受无标度网络结构特性的启发,将BA模型的"择优连接"机制进行扩展,引入微粒群群体组织方式的构造过程,提出基于高聚集性的无标度网络模型的微粒群算法。算法初期微粒被随机分布在环形结构中,随着搜索的进行不断增加新的微粒,并依据节点度和节点间的距离增加新的连接,最终形成具有高聚集性的无标度网络模型。这样,群体中多数微粒进行局部范围的搜索,而少量微粒按照全局模式搜索,两种方式相互制衡。仿真实验表明,改进后的算法能获得更好的收敛精度和进化速度。     

一种局部集聚的网络演化模型

著名的局域世界演化模型提出了局部演化的思想,但其局域世界的选取方式却不太符合现实世界的情况.由此提出了一个改进的局域世界演化模型,生成的网络同时具有无尺度和小世界特性,其度分布也同样表现为幂率和指数之间的某种过渡,而相对于原模型,却具有大得多的聚类系数,这符合真实世界的情况,使得本模型更有应用价值.     

无标度网络中FDI技术溢出效应

在BA模型中引入技术相似程度这一变量,分析无标度网络的形成过程及其结构特点对FDI技术溢出效应的影响.仿真结果表明,新模型生成的网络具有无标度性.当节点之间的相对于外商的技术相似程度差异较大时,节点度分布变得相对比较均匀.网络中少数连接数较大的节点以及相对于外商高的技术相似程度对FDI技术溢出效应有重要影响,而网络的小世界特性以及节点间技术相似程度的差异,对于大节点企业所产生的影响起到一定的纠偏和调节作用.     

基于复杂网络理论的手机病毒传播模型研究

随着智能手机不断发展和普及,基于智能手机平台传播的病毒也随即产生并迅速发展.研究手机病毒传播的特征和规律,有助于对其进行有效的防御和控制.结合当前的研究热点复杂网络理论,对智能手机病毒传播网络建模并通过计算机仿真证明了该方法的有效性.     

Malicious Code Modeling and Analysis in Weighted Scale-Free Networks

0 Introduction Nowadays, malicious codes such as com- puter viruses, worms and so on are an important risk to the computational systems endangering either corporation systems of all sizes or personal computers used for simple applications as ac- cessing b…     

三种不同机制无标度网络的对比研究

采用数值模拟的方法对三种由不同机制生成的无标度网络:BA(择优机制),衰减机制网络和等级机制网络进行了拓扑和流行病动力学方面的研究.在三种网络保持幂率指数γ=3的情况下,模拟结果发现BA网络和等级网络在拓扑和流行病传播方面具有很大的相似性:大小几乎接近的集聚系数C,最短路径L,关联指数r,相同的传播阈值λc=0.06,在SIR传播过程中,几乎完全接近的三种状态(S,I,R)的人群密度随时间的演化曲线;然而衰减网络却表现出与两者截然不同的拓扑特征和传播动力学过程:大的集聚系数和最短路径,强的度关联,同时传播阈值(λc=0.1)也大于BA网络和等级网络,同时SIR的动力学过程也与前两者有明显差异.     

基于度-负载联合偏好的无标度网络局部路由策略

提出了一种无标度(scale-free)网络上的自适应局部路由策略.发送节点根据每个邻居节点当前负载与其发送能力的关系,自适应调整向该邻居节点转发信息包的概率.此概率与每个邻居节点度的α次方成正比,α是可自适应变化的偏好因子,由节点度以及负载联合决定.当节点负载小于发送能力时,增大其偏好因子;反之,则减小.这样使得整个网络业务量较小时,可以优先把业务转发往度较大的节点,从而使信息更快到达目的地;而业务量较大时,将业务分散处理,避免在度大的节点处拥塞,使得所有节点的发送能力均能得到充分利用,从而提高了整个网络的业务承载能力.仿真结果表明,本策略有效地提高了网络容量,并且降低了网络中信息包的平均传输时延.     

节点吸引度相关联的无标度竞争网络

针对WWW网络每时每刻每个网页对人们的吸引程度不同及吸引度相互关联特征,提出了吸引度依赖于时间的Poisson NPA(增长择优网络)竞争网络模型.它不仅是初始吸引度为常数的Dorgovtsev等人的无向网络模型的推广,而且刻画出了增长网络的竞争机制.通过对这个模型进行分析,获得了度分布的解析表达式,并给出了渐近线性吸引系数A与新节点边数m的关系.理论分析与数值模拟表明,这类网络的幂律指数在区间(2,m 1)内,幂律指数为3的条件是渐近线性吸引系数A为0,且|A|/m越小,度分布的理论值与模拟结果的误差越小.     

随机-无标度统一混合演化网络模型

根据实际网络的特点,提出了一个随机-无标度统一混合演化网络模型.通过引入一个调节参数p将随机演化网络与(Barabási-Albert)无标度网络统一起来.理论计算和计算机模拟表明,当调节参数p从1变化到0时,网络结构实现了从随机演化网络到BA无标度网络的连续过渡.     

基于空间影响域的虫害关系网络构造与分析

网络科学已成为研究生态学相关重大问题的重要手段.基于生态位法则和竞争排除原理提出虫害的空间影响域模型,并利用该模型提取2009~2013年的长白山脉虫害关系网络拓扑结构,进而研究该网络结构的无标度性、节点重要性和层次性.统计结果表明,长白山脉虫害关系网络的出度分布服从幂律性,而入度分布较均匀;网络中稳定存在的大出度值节点的介数较大,而大入度值节点局部上呈现高聚集性;网络的层次结构基本稳定,辽东半岛是虫害频发的高核区和危害程度的重灾区.