高阶结构对无标度网络上合作行为演化的影响

为研究高阶结构对无标度网络上合作行为演化的影响,构建基于囚徒困境博弈的网络博弈模型。在无标度网络上引入二阶高阶结构,定义含成对博弈的三角形面博弈,用高阶结构参数联系成对博弈收益与面博弈收益,并通过仿真实验分析高阶结构对合作行为演化的影响。结果表明,当高连接度个体优先合作并获得高收益时,会促使其他连接度个体也选择合作,博弈个体间一旦形成稳定的“全合作”三角形策略结构,就能显著提高每个合作者收益,进而促进合作行为的产生。

基于个体活跃度异质性的网络空间无标度系统模型及机制研究

以网络空间个体活跃度异质性为前提,探索构建强关系与弱关系社交网络系统模型及机制。基于个体传播源的活跃程度及传播积极性得到非线性动态系统,结合模型阈值进行了数值模拟,构建了强关系与弱关系社交网络系统模型。通过无标度网络上的数值模拟验证了理论分析,从正面信息传播源传播能力异质性、信息传播源积极程度异质性、信息传播源异质性以及层间活跃度异质性等方面探讨了不同设定条件下强弱社交网络的传播和演化特征。

全球创新网络中企业间知识扩散模式研究——基于无标度网络理论

[目的/意义]知识经济背景下,全球创新网络成为全球企业间知识流动的平台,通过构建企业间知识扩散模型,研究全球创新网络中企业间知识扩散模式,以促进全球创新网络的发展。[方法/过程]研究主要基于无标度网络理论,建立有向网络模型并仿真,结合仿真结果以及知识密集型企业与劳动密集型企业的概念,探究了全球创新网络中两种企业知识扩散的模式。[局限]模型的参数设置较为简单,难以模拟复杂的企业网络结构。[结果/结论]根据建立的网络模型,分析得到全球创新网络中企业间知识扩散模式主要包括知识创造、知识密集型企业之间的协同创新、知识密集型企业与劳动密集型企业之间的知识扩散三个方面以及其具体方式,为两种企业的知识管理提供了建议。

超边内部结构对无标度超网络鲁棒性的影响

鉴于现有超网络鲁棒性的研究中并未考虑超边内部结构对超网络鲁棒性的影响,提出一种能描述超边内部结构与超网络鲁棒性关系的容量-负载模型,并通过仿真实验获得了超边内节点在优先连接、随机连接、全连接3种方式下,k均匀无标度超网络的鲁棒性。通过对比分析发现,无标度超网络的鲁棒性与其超边内节点的连接方式密切相关,同时也与超边内节点的规模k以及超边内部普通边的数量mk有关。研究结果表明,超边内部结构对无标度超网络整体的鲁棒性有较大的影响。

国土空间无标度网络治理:数字生态文明时代CSPON应用场景

国土空间承载的人流、物流、信息流等“流”要素呈现无标度网络的特征,虽然提升了社会生产与物流效率,但也催生了一系列社会问题。因此,认识和治理国土空间无标度网络,是统筹国土空间发展与安全的重要手段。文章从国土空间多尺度和多层级的网络特征视角,分析“纵向贯通”与“横向互联”的国土空间规划实施监测网络,在数字生态文明时代的国土空间治理新机遇;从时间和空间维度,分别展望从低频到高频、跨大尺度与小尺度的国土空间无标度网络治理场景,以期为国土空间研究和治理提供新的认识和实践视角。

无标度网络下的人群分类传染病传播研究

为了探究社会网络中传染病的传播规律,进一步精准防控疫情。基于以家庭为单元的无标度网络,建立SIRS传染病模型,结合中心点和结构洞点所在位置分析了传染病传播、扩散规律,通过对模型参数定量研究和数值模拟,得到感染率、治愈率和免疫人数对传染病传播的影响。研究结果表明我国目前的防控措施都是及时有效的,同时发现控制特定人群的流动和提前免疫可有效实现疫情精准防控,为制定有效的传染病防控策略提供理论依据。

不同聚类系数无标度脉冲神经网络动态特性对比分析

拓扑结构可以影响脉冲神经网络的功能。聚类系数是反映网络连通性的重要拓扑性质之一,基于不同聚类系数拓扑进行脉冲神经网络的研究对于进一步理解网络拓扑性质对网络功能影响具有重要意义。以Izhikevich神经元模型为节点,突触可塑性为边,分别构建高、低聚类系数无标度拓扑的脉冲神经网络,评估并对比两种网络的动态特性。实验结果表明,两种网络动态特性随时间均先剧烈变化而后逐渐趋于稳定;在网络连接强度、局部和全局信息传输效率、小世界属性方面,高聚类均比低聚类无标度脉冲神经网络更具优势。

基于无标度性和资源分配的网络链路预测算法

链路预测是指根据网络结构中的已知信息来推测网络产生新链接的可能性.资源分配算法(RA)是一种简单高效的基于网络局部信息的链路预测算法,但RA算法中并未考虑被预测两节点自身的信息.在RA算法基础上考虑被预测节点间的链接偏好(PA),提出基于网络结构的资源分配RSF和RSW算法.在14个实际网络中进行链路预测实验,验证了所给算法的有效性和鲁棒性,并分析了网络结构的无标度性对算法预测性能的影响.

小世界无标度网络中考虑回音室的舆情演化

基于社会网络分析和确认偏见心理,提出了回音室度量方法,进而建立了考虑回音室效应的舆情演化模型,设计网络生成模型,在局域优先连接的可变集聚系数网络中引入节点的适应性.实验结果表明,提出的网络生成模型能够产生具有小世界特性的无标度网络,能较好地模拟现实世界网络:利用生成网络和实际网络进行舆情演化模拟,与Hegselmann-Krause模型对比,结果表明,检测个体陷入回音室的倾向能够消除群体意见极化对立现象,且提高网络的集聚系数有助于减轻稳定意见中的回音室现象.

基于无标度网络提升大学生学科竞赛能力的探讨

参加学科竞赛是“以赛促学”的重要途径,如参加数学建模、大学生程序设计大赛等。随着赛事的普及,参加学科竞赛的学生数量越来越多,但在学科竞赛队伍中学生对竞赛知识的掌握参差不齐,大部分未经筛选的新队员还没有开始系统学习,而少部分参加过比赛的老队员经过长时间的学习,积累了大量专业知识。根据这一规律,本文利用无标度网络来模拟学科竞赛队伍的现状,探究如何提高学生的竞赛水平。

双层关联无标度网络信息传播动力学研究

当前空间信息网络不断发展,各类空间实体数量不断增加,不同空间实体之间组网可以形成不同系统,提供不同能力。而完成一项任务往往需要多种能力的配合,这要求多系统间能够互联互通。考虑空间信息网络实体异质性,将每个系统视为一个无标度网络,通过研究两个无标度网络间信息传播动力学,揭示影响双层无标度网络信息传播的相关因素。以未知状态(Susceptible)-已知状态(Infected)-移除状态(Removed)信息传播模型(SIR)为研究对象,考虑信息在层间和层内协同传播,对双层无标度关联网络信息传播动力学进行数学建模。进一步推导双层网络传播阈值,分析影响信息传播相关因素,证明双层网络传播阈值小于单层网络传播阈值。仿真结果表明,双层关联无标度网络层间存在连边情况下,阈值会变小,且增加层间连边或者增大信息有效传播率均能有效提高网络稳态信息传播规模。

能耗均衡的无线传感器网络无标度容错拓扑模型

网络生命期是衡量无线传感器网络性能的重要指标,无标度拓扑对节点随机失效的强容错性在一定程度上能够延长网络生命期,但是其拓扑结构的不均匀会造成网络能耗的不均衡.为此,针对无标度拓扑能耗不均衡导致网络生命期缩短的问题,该文考虑节点剩余能量和节点间距离,建立能耗模型,根据此模型评估网络的生命期,分析节点能量和节点间距离对网络生命期的影响,得出网络生命期与节点能量正相关,与节点间距离负相关的关系.将此关系应用于无标度拓扑演化规则的择优连接机制中,提出一种能够均衡网络能耗的无线传感器网络容错拓扑动态演化模型.在建模过程中,将节点剩余能量与节点间距离的比值作为适应度函数,并考虑网络拓扑变化时存在的链路增减的动态行为,利用平均场理论分析此演化模型节点度分布的幂率特性,最终得到一个具有无标度特性的容错拓扑.在MATLAB仿真平台下,分析由所提演化模型形成拓扑的度分布形式,验证出该拓扑的度分布服从幂率特性.同时,将此模型与其他经典模型进行网络性能对比分析,验证出该模型不仅能够均衡节点和网络的能量消耗,延长网络的生命期,还能够增强网络的容错和容侵能力.

可变聚类系数无标度网络上的谣言传播仿真研究

在经典谣言传播模型的基础上,研究了具有幂律度分布和可变聚类系数的无标度网络上的谣言传播行为。目标是研究聚类系数对谣言传播的影响,通过改变特殊的参数调节网络的聚类系数来观察谣言传播的变化情况。仿真结果表明,聚类系数越高的网络,越能抑制谣言的传播,而聚类系数越低的网络,谣言传播将更加猖獗。

加权无标度网络的级联失效模型

在加权的无标度网络中,为了抵抗网络的级联失效,增强网络的鲁棒性,提出了一种参数可调的级联失效模型.该模型从全局和局域的角度,将节点介数、节点度、节点权重和邻居节点权重相结合构建节点的初始负载,并建立节点容量与初始负载的比例关系,当节点失效后,通过结合失效节点邻居的容量来制定负载重分配规则,进而通过对网络级联失效的分析,推导负载参数的演化过程,得出模型中的参数对网络鲁棒性的影响.最后,通过实验验证了所提方法的有效性.

基于节点蓄意攻击的无标度网络级联抗毁性研究

增强网络的抗毁性对于抵御级联故障具有重要的现实意义。为研究网络参数对级联抗毁性的影响,结合变幂律无标度网络和变聚类系数无标度网络模型,在最大负荷节点遭受蓄意攻击的情况下,研究了无标度网络的幂律指数、聚类系数和平均度与级联抗毁性的关系。结果表明,无标度网络的幂律指数和平均度与网络的级联抗毁性正相关,即网络越均匀、连接越稠密,级联抗毁性越强;但聚类系数对网络的级联抗毁性并没有显著影响。

基于遗传算法求解分形无标度区的方法

分形无标度区的求取是分形应用研究的前提和基础．文中指出了目前求解无标度区算法的缺点，提出了一种基于遗传算法截取无标度区的方法．它将无标度区的起点和终点位置在全部数据范围内进行编码，以完成从可行解空间到染色体空间的映射，并用数据的平均残差平方和构成适应度函数，采用改进遗传算法对最优的起点与终点进行全局搜索．将此方法应用于磨削表面的分形研究，证明在获得同等精度的计算结果的条件下，大大地缩短了无标度区计算时间．这为进一步分形的实时测量提供了有力的支持．

基于优化理论的社区无标度网络模型

当前建模社区无标度网络的研究多基于组合法,即先构造无标度特征再构造社区特征,或者先构造社区特征再构造无标度特征.基于组合法的模型能生成令人满意的社区无标度网络,但是该方法需要满足社区大小相等、社区特征和无标度特征间的顺序依赖等特定条件,而这些特定条件在真实网络的演化中往往并不存在.值得注意的是,多数学者同意社区网络起源于网络节点之间的类别距离,如地理距离、兴趣距离、偏好距离等,但现有研究尚未确证社区结构与类别距离之间的因果关系.针对组合法的缺点和社区特征起源的问题,该文建立了一个优化模型,该模型以无标度属性为优化目标,以类别距离为约束条件.仿真结果表明该模型揭示了类别距离与社区特征间的因果关系,能生成多种参数下的社区无标度网络,更好地拟合了现实世界中的社区无标度网络.

具有路径能耗优化特性的WSN无标度容错拓扑控制算法

针对数据传输型的大规模无线传感网络中路径能量损耗问题,建立在多跳模式下的网络路径能耗优化模型,得出可以使网络通信能耗最小的节点度取值规律。依据节点度的最优取值,通过控制网络平均节点度的适应度模型来构建网络拓扑,提出一种具有路径能耗优化特性的无标度容错拓扑控制算法EETA(energy efficiency topology algorithm)。动态性能分析表明,由该算法生成的网络拓扑,其节点的度分布服从幂律,具有无标度拓扑的强容错能力。仿真实验结果显示,该算法同时也降低了网络路径能量消耗,具有路径节能性。

内部演化的BA无标度网络模型

在BA(Barabási-A lbert)无标度网络模型的基础上,考虑网络节点增长的同时,网络已有节点连线也在增加。在这个BA网络改进模型中,引入了两个主要参数q1,q2,通过理论分析,导出了这个内部演化的增长网络的度分布,发现它仍然具有无标度网络的一般性质,BA无标度网络是它的一种特殊情形。数值仿真验证了理论分析的正确性。这个改进模型比BA网络模型具有更广泛的实际背景,利用它可以更真实地模拟与刻画现实中许多复杂网络的演化及其特征。

地铁网络无标度特性分析

以经过地铁车站的拓扑线路数目作为评价地铁网络度分布的量化标准,通过最小二乘法(OLS)对统计数据非线性回归拟合,得到地铁网络度分布函数.首先,定义了地铁网络拓扑线路;其次,提出节点度和节点度分布的计算方法;最后,对52个地铁网络样本做非线性回归拟合.结果显示,52个地铁网络节点度分布能够被漂移幂律函数拟合,且地铁车站数目大于300的地铁网络,标度系数-b在2～3之间,且常量a在0～1范围内,这表明地铁网络度分布介于指数分布和幂律分布之间,这一结果与实际现象相吻合.