分布式交互仿真中的电波传播模型研究

针对分布式交互仿真中电波传播的建模与表现方法进行了研究.针对电波传播环境的复杂性,采用了一种将经验模型、半确定半经验模型和确定模型相结合的电波传播模型,并给出了复杂电波传播环境下相关环境信息数据的表达方法.在小区制非可视传播环境中,加速改进了基于SBR的射线跟踪算法,给出了相关的实验,并验证了其有效性.     

复杂网络与标准扩散中的集聚——基于主体的计算经济学研究

结合行为博弈关于学习算法的成果,采用基于主体的计算经济学方法,研究了标准扩散中的集聚问题.为了测量复杂网络下的标准集聚程度,根据标准扩散的特点定义了新的聚类系数.仿真结果表明集聚是标准扩散过程中非常显著的现象;也揭示出在扩散中微观个体在不断改变策略的同时,宏观集聚现象却一直很明显.因此较好地揭示了标准扩散过程中的集聚现象以及复杂系统中微观主体行为和宏观集聚现象之间的关系.     

电路原理图的加权网络分析

对电子电路进行复杂网络分析时,为了很好地体现有些元器件的重要性,本文引入了节点间连边加权的概念.以具体电子电路原理图为例,找出各个元器件之间的连接关系,建立网络的拓扑结构,生成一个加权网络,得出了网络的统计参数,给出了节点连接度的概率分布函数曲线.结果显示这种加权分析方法能更好地体现出电子电路系统的特点.     

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。     

复杂网络演化博弈理论研究综述

综述复杂网络的结构特性对演化博弈动力学的影响的最新研究成果,研究个体在相互作用和冲突中的策略选择和演化问题,关注自私个体中合作现象的涌现。着重介绍了受到广泛关注的囚徒困境和雪堆博弈两个简单的博弈模型,并利用复杂网络刻画了个体间的联系,研究了空间结构与博弈动力学之间的关系,探讨了未来工作的研究方向。     

基于局域支持向量机的海浪水压场混沌预测

针对海浪水压场的短时平稳性,采用局域支持向量机进行预测滤波.首先分析了海浪水压场信号的混沌特性,并根据其混沌特性,提取训练空间中与当前相点的行为特征密切相关的最近邻点作为训练样本对支持向量机进行训练,减少了训练样本的数目,节省了网络学习时间,从而可实时对网络参数进行更新,使支持向量机能够跟随海浪的变化.实际计算表明这种算法能够以较快的学习速度和较高准确度实现海浪预测,能够克服由于海浪的短时平稳性所带来的随时间的增长预测精度下降的问题.     

基于ACP方法的电子商务系统复杂性研究

运用复杂系统研究中的“人工系统＋计算实验＋平行执行（ACP）”方法,结合新兴电子商务的特点,提出了基于ACP方法的电子商务复杂性研究方法论。讨论了其中的代理建模、实验、决策和量化计算4个主要问题;设计了与真实电子商务系统平行执行的电子商务社会实验平台,为复杂性研究结果的评估、验证和修正提供了实验环境。该方法论与实验平台的研究,有助于加快新兴电子商务复杂性研究的步伐、提升企业的国际竞争能力。     

基于复杂行为响应的传染病爆发问题的研究

在小世界网络拓扑结构上,研究信息影响力、接种比例和个体间信息传播概率的变化,对传染病传播的影响。研究发现小世界强度减弱时,信息影响力对传染病爆发概率和爆发规模的影响作用发生了逆转;在个体间信息传播速率增加的过程中,传染病的爆发概率和爆发规模呈现上升的趋势。     

一种基于网络分析的语义冗余发现方法

以农业AGROVOC本体为例,结合语义万维网推理机制定性分析冗余信息产生原因,利用复杂网络分析方法量化推理过程中产生的冗余,进而确定本体中的核心概念,解决推理冗余问题。实验表明,复杂网络分析方法可从定量角度找出核心节点及导致推理产生冗余的边,并揭示了语义冗余引起的推理效率降低问题。为优化本体设计、提高推理效率提供了一种新的可行方法。     

基于标签传播识别网络中的关键节点

基于标签传播动力学提出了一种识别网络关键节点的算法,主要思想是把每个节点接收到不同标签的数量作为判断节点重要性的指标。应用两种不同的传播模型,在不同网络上与其它中心性指标作比较。结果表明:基于标签传播的中心性指标比其它的中心性方法可以更好地识别网络中的关键节点。基于标签传播的中心性指标还具有以下优势:不需要利用网络的结构信息,因此可以推广到大规模网络上;揭示了一种现象——好的接收者往往也是好的传播者。