ER随机网络中新型雪堆博弈模型的研究

基于传统的雪堆博弈模型,通过添加奖励因子和惩罚因子,并且结合复杂网络的结构的随机性,建立新型博弈模型,来探究网络结构的差异性对博弈模型的影响。基于新型奖惩机制的引入,每个个体的收益函数一经改变,就会迫使部分参与者改变其策略。仿真实验证明,ER网络中雪堆博弈模型的合作水平存在一个全合作平台,即在一个cost范围内,整体的合作水平不会随着cost值的改变而改变,当超出这个范围后,合作水平会随着cost值的增加而下降,并且奖励因子和惩罚因子可以有效地促进合作行为的涌现。考虑到网络结构差异性对博弈模型的影响,在网络中个体的连接度比较小时,全合作平台比较宽,当我们所设定的节点平均度增加时,合作水平下降的cost转折点会减小,但是合作水平的下降速度在减缓。

不均匀网络中的局域搜索免疫

当前研究的热点是怎么样用最小的代价对人群网络或计算机网络进行免疫。基于节点连接的不均匀性提出的目标免疫被认为是最好的免疫策略。在已知邻居节点度数的前提下,在不均匀网络中提出了局域搜索免疫。与目标免疫策略相比,该策略可以通过免疫相等或较少的节点来消灭病毒。实验使用SIS病毒传播模型在ER随机网络、BA无标度网络和两种实际网络中测试了局域搜索免疫策略,它的免疫性能随着聚类系数的增加而增加。

原图边与线图点扰动的相继故障仿真研究

提出基于BA无标度网络和ER随机网络拓扑的线图结构,继而进行线图点边扰动仿真实验.通过模拟故障的发生,对仿真结果中线图与原图间的阈值关系进行比较可知:不论攻击点还是攻击边,不论蓄意攻击还是随机攻击,在相同的扰动值下,原图引起的故障规模总是比线图大.

原图边与线图边扰动的相继故障仿真研究

本文将ER随机网络与BA无标度网络转化为线图结构,并将线图与原图的故障规模做归一化计算,提出基于BA无标度网络和ER随机网络拓扑结构的线图结构,继而进行线图边扰动的仿真实验,进行蓄意和随机两种方式的攻击,模拟相继故障的发生,并将其与原图边扰动的相继故障进行比较.通过对仿真结果中线图与原图间的阈值关系进行比较,实验结果表明:不论蓄意攻击还是随机攻击,在相同的扰动值下,原图引起的故障规模总是比线图大.

求解最小费用流的一种新算法

网络最小费用流问题是经典的双目标优化问题,其中利用的图论方法主要有负费用回路算法和最小费用路算法。最小费用路(Busacker-Gowan)算法每次增广流值之前都需要搜索一次最小费用路径,导致算法复杂度偏高,并且该算法是在剩余网络的基础上进行增广,使得该算法在计算预定流值最小费用流时有点冗余。针对这些不足,提出了一种求最小费用流的新算法。该算法首先利用改进的Dijkstra算法一次搜索出所有的源点至汇点费用路径,并且在余网络中增广流值。由于余网络比剩余网络构造简单,所以最终提高了算法的时间效率。仿真实验表明,在ER随机网络中提出算法和经典算法的计算结果相同,并且提出算法不管是在稀疏网络还是非稀疏网络中其运行时间比经典算法都要少,同时更适用于稀疏网络。

删除边的免疫策略

为了使用更少的免疫数量且更快地消灭病毒,提出了基于删除边的免疫策略。该策略根据边与重要节点之间的关系,对重要节点直接相连的边或任意两个重要节点与其共同邻居节点之间的边进行免疫。实验使用SIS病毒传播模型,分别在ER随机网络、BA无标度网络和几种实际网络中测试了该策略的免疫临界值以及对应网络的连通度,结果表明:删除边的免疫策略与目标免疫策略相比可以通过免疫较少的节点来消灭病毒,并且可以更好地保持网络的连通性。