考虑关联关系交互作用的企业间信用风险传染研究EI北大核心CSCDCSSCI

现实中,企业之间普遍存在两种或多种关联关系,在关联关系交互作用下,信用风险的传染路径和强度通常会发生改变,导致企业间信用风险传染变得更加复杂.基于此,本文在两种常见的关联(资产关联和交易关联)并存情景下,利用双层网络刻画企业网络拓扑结构,构建包含关联关系交互作用的信用风险传染模型,考察关联关系的交互作用对信用风险传染效应的影响.研究发现:与仅存在资产关联关系相比,资产关联和交易关联并存导致信用风险传染阈值变得更小;资产-交易双层网络拓扑结构是影响信用风险传染效应的重要因素;降低双层网络相似度,有助于抑制信用风险在企业间传染.     

考虑网络韧性的三级轴辐式物流网络模型及算法研究

为了实现城市物流运作的集约化，并尽可能降低因突发事件导致的物流供需中断，以物流节点定位和通道布局为落脚点，研究了三级轴辐式物流网络的多目标规划。考虑轴辐式网络的结构约束、多级节点间的连通关系限制，以多级轴辐点选址、轴辐点间的连通关系及强度为决策变量，以网络建设成本最小和网络韧性度最大为目标函数，构建三级轴辐式物流网络模型。结合模型的特点设计了具有双层结构的遗传算法，其中外层为三段编码结构的小生境Pareto遗传算法，用于求解多目标规划，内层为0-1编码的遗传算法，用于求解网络韧性度。以某区域14个节点城市作为案例，验证模型及算法的有效性，并将优化结果与两类传统的单目标物流网络进行了比较。研究结果表明：双层遗传算法能够有效求解三级轴辐式物流网络规划模型；选取案例计算得到的Pareto最优解参与比较分析，优化结果与传统三级轴辐式物流网络相比，网络韧性度提高了6倍，但网络建设成本也随之增加；与单纯以韧性度最大化为优化目标的物流网络相比，网络建设成本降低了7倍，网络韧性度也随之降低。可见提出的双目标三级轴辐式物流网络模型实现了网络建设成本和网络韧性度间的均衡，对于追求具备一定抗毁性能的轴辐式物流网络规划人员，具有参考和应用价值。     

双层网络上不同时间演化尺度的耦合传播动力学

基于双层网络构建了一个具有不同时间演化尺度的耦合传播模型—噪声投票-SIR (SusceptibleInfected-Recovery)传播耦合模型.该模型可以用微观马尔可夫链数值分析方法来描述.大量的蒙特卡洛模拟实验验证了这一数值分析方法的准确性.研究发现,耦合模型中发生了相变类型的跨越现象:当意见形成过程中的噪声比较小的时候,消息传播规模和正意见比例随着传播速率的变化发生不连续相变,与此同时还出现了磁滞回线和双稳态现象,并能观察到全局意见共识的形成;当噪声较大时,两个动力学过程的序参量随传播速率的改变发生连续相变.