一种应用于含权无标度网络的全局路由算法

针对含权无标度网络提出了一种全局路由算法.该算法利用网络路径上的节点强度信息构建了一种全局路由代价函数,选择使该代价函数最小的路径来传输信息包,有效避开了网络中易发生拥塞的核心节点.实验结果表明,与最短路径算法相比,该算法以较小的平均路径长度的增加为代价,将网络容量提高了十多倍.     

无标度网络上的传播动力学

介绍了无标度网络上的传播动力学,在susceptible-infected-susceptible（SIS）模型的基础上考察了一般情况下无标度网络中疾病爆发的临界点问题,得出了关于临界点一般性的表达式.得到的结果在特殊情况下分别退化为已有的一些经典结论.同时分别讨论了这些情况的建模意义和可靠性. 关键词： 无标度网络 传播动力学 susceptible-infected-susceptible模型 临界点     

度关联无标度网络上的有倾向随机行走

有倾向随机行走是研究网络上数据包路由策略的有效方法. 由于许多真实技术网络包括互联网都具有负的度关联特征, 因此本文研究这种网络上的有倾向随机行走性质. 研究表明: 在负关联网络上粒子可以在连接度较大的节点上均匀分布, 而连接度小的节点上粒子较少; 负关联网络上随机行走的速度比非关联网络更快; 找到了负关联网络上的最佳倾向性系数, 在此情况下负关联网络上随机行走的速度远快于非关联网络. 负关联网络既可以利用度小的节点容纳粒子, 又可以利用度大的节点快速传输, 这是负关联网络上高行走效率产生的机制.     

小世界网络与无标度网络的社区结构研究

模块性(modularity)是度量网络社区结构(community structure)的主要参数.探讨了Watts和Strogatz的小世界网络(简称W-S模型)以及Barabàsi 等的B-A无标度网络(简称B-A模型)两类典型复杂网络模块性特点.结果显示，网络模块性受到网络连接稀疏的影响，W-S模型具有显著的社区结构，而B-A模型的社区结构特征不明显.因此，应用中应该分别讨论网络的小世界现象和无标度特性.社区结构不同于小世界现象和无标度特性，并可以利用模块性区别网络类型，因此网络复杂性指标应该包括 关键词： 模块性 社区结构 小世界网络 无标度网络     

考虑网络流量的无标度网络病毒免疫策略研究

考虑网络交通流量对病毒传播行为的影响,基于平均场理论研究无标度网络上的病毒免疫策略,提出一种改进的熟人免疫机理.理论分析表明,在考虑网络交通流量影响的情况下,当免疫节点密度较小时,随机免疫几乎不能降低病毒的传播速率,而对网络实施目标免疫则能够有效抑制病毒的传播,并且选择度最大的节点进行免疫与选择介数最大的节点进行免疫的效果基本相同.研究还发现,对于网络全局信息未知的情况,与经典熟人免疫策略相比,所提出的免疫策略能够获得更好的免疫效果.通过数值仿真对理论分析进行了验证. 关键词： 无标度网络 病毒传播 交通流量 免疫策略     

无标度立体Koch网络的建立及其结构性质研究

根据经典Koch曲线的构造,利用四面体作为迭代基元构造了一种立体Koch网络并对其结构性质做了研究,给出了该网络的度分布函数,计算了该网络的团簇系数、平均最短路径长度以及度关联函数.结果表明,所构建的网络是无标度网络,度分布临界指数γ≈3.32;其团簇系数趋向于常数值0.870435;平均路径长度与网络尺寸的对数呈正比关系,说明该网络具有小世界网络特性.另外,计算结果表明knn(k)随k的变化而变化,说明该Koch网络具有一定的度关联性.     

无标度立体Koch网络的建立及其结构性质研究

根据经典Koch曲线的构造,利用四面体作为迭代基元构造了一种立体Koch网络并对其结构性质做了研究, 给出了该网络的度分布函数,计算了该网络的团簇系数、平均最短路径长度以及度关联函数.结果表明,所构建的网络是无标度网络,度分布临界指数γ≈332;其团簇系数趋向于常数值0870435;平均路径长度与网络尺寸的对数呈正比关系,说明该网络具有小世界网络特性.另外,计算结果表明k_nn(k)随k的变化而变化,说明该Koch网络具有一定的度关联性.     

新节点的边对网络无标度性影响

分析新节点边对网络无标度性的影响.虽然亚线性增长网络瞬态平均度分布尾部表现出了幂律分布性质，但是，这个网络的稳态度分布并不是幂律分布，由此可见，计算机模拟预测不出网络稳态度分布，它只能预测网络的瞬态度分布.进而建立随机增长网络模型，利用随机过程理论得到了这个模型的度分布的解析表达式，结果表明这个网络是无标度网络.     

新节点的边对网络无标度性影响

分析新节点边对网络无标度性的影响.虽然亚线性增长网络瞬态平均度分布尾部表现出了幂律分布性质,但是,这个网络的稳态度分布并不是幂律分布,由此可见,计算机模拟预测不出网络稳态度分布,它只能预测网络的瞬态度分布.进而建立随机增长网络模型,利用随机过程理论得到了这个模型的度分布的解析表达式,结果表明这个网络是无标度网络. 关键词： 复杂网络 无标度网络 小世界网络 度分布     

幂律指数在1与3之间的一类无标度网络

借助排队系统中顾客批量到达的概念，提出节点批量到达的Poisson网络模型.节点按照到达率为λ的Poisson过程批量到达系统.模型1，批量按照到达批次的幂律非线性增长，其幂律指数为θ(0≤θ<+∞).BA模型是在θ＝0时的特例.利用Poisson过程理论和连续化方法进行分析，发现这个网络稳态平均度分布是幂律分布，而且幂律指数在1和3之间.模型2，批量按照节点到达批次的对数非线性增长，得出当批量增长较缓慢时，稳态度分布幂律指数为3.因此，节点批量到达的Poisson网络模型不仅是BA模型的推广，也为许多幂律指数在1和2之间的现实网络提供了理论依据.     

Generalized minimum information path routing strategy on scale-free networks

This paper presents a new routing strategy by introducing a tunable parameter into the minimum information path routing strategy we proposed previously.It is found that network transmission capacity can be considerably enhanced by adjusting the parameter with various allocations of node capability for packet delivery.Moreover,the proposed routing strategy provides a traffic load distribution which can better match the allocation of node capability than that of traditional efficient routing strategies,leading to a network with improved transmission performance.This routing strategy,without deviating from the shortest-path routing strategy in the length of paths too much,produces improved performance indexes such as critical generating rate,average length of paths and average search information.     

Weighted scale-free networks with variable power-law exponents

We present a weighted scale-free network model, in which the power-law exponents can be controlled by the model parameters. The network is generated through the weight-driven preferential attachment of new nodes to existing nodes and the growth of the weights of existing links. The simplicity of the model enables us to derive analytically the various statistical properties, such as the distributions of degree, strength, and weight, the degree-strength and degree-weight relationship, and the dependencies of these power-law exponents on the model parameters. Finally, we demonstrate that networks of words, coauthorship of researchers, and collaboration of actor/actresses are quantitatively well described by this model.     

Robustness measurement of scale-free networks based on motif entropy

As a classical complex network model, scale-free network is widely used and studied. And motifs, as a high-order subgraph structure, frequently appear in scale-free networks, and have a great influence on the structural integrity, functional integrity and dynamics of the networks. In order to overcome the shortcomings in the existing work on the robustness of complex networks, only nodes or edges are considered, while the defects of high-order structure in the network are ignored. From the perspective of network motif, we propose an entropy of node degree distribution based on motif to measure the robustness of scale-free networks under random attacks. The effectiveness and superiority of our method are verified and analyzed in the BA scale-free networks.     

Traffic resource allocation for complex networks

In this paper, an optimal resource allocation strategy is proposed to enhance traffic dynamics in complex networks. The network resources are the total node packet-delivering capacity and the total link bandwidth. An analytical method is developed to estimate the overall network capacity by using the concept of efficient betweenness (ratio of algorithmic betweenness and local processing capacity). Three network structures (scale-free, small-world, and random networks) and two typical routing protocols (shortest path protocol and efficient routing protocol) are adopted to demonstrate the performance of the proposed strategy. Our results show that the network capacity is reversely proportional to the average path length for a particular routing protocol and the shortest path protocol can achieve the largest network capacity when the proposed resource allocation strategy is adopted.     

无标度网络中最大传染能力限定的病毒传播问题研究

传统的病毒传播模型在无限大无标度网络上不存在病毒传播阈值,即无论病毒的传播速率多么低,病毒始终能够在网络中传播.但研究发现,这个结论是在网络中存在超级传染者的假设下得到的,然而许多真实的无标度网络中并不存在超级传染者.因此,文章提出了一个最大传染能力限定的病毒传播模型,并从理论上证明了在最大传染能力限定的无限大无标度网络上,病毒传播阈值是存在的;同时,也分析了最大传染能力限定下非零传播阈值与有限规模网络下非零传播阈值的本质区别,并解释了为什么人们总是认为传统病毒传播模型对许多真实网络病毒感染程度估计过高的 关键词： 无标度网络 最大传染能力 传播阈值 感染程度     

具有局部结构的增长无标度网络中传染病传播机制研究

为了研究人群中的一些基本的社会关系结构,如家庭、室友、同事等,对传染病传播过程的影响机制,本文建立了一个具有局部结构的增长无标度网络模型.研究表明,局部结构的引入使得该网络模型能够同时再现社会网络的两个重要特征：节点度分布的不均匀性以及节点度之间的相关性.首先,该网络的节点度和局部结构度均服从幂律分布,且度分布指数依赖于局部结构的大小.此外,局部结构的存在还导致网络节点度之间具有正相关特性,而这种正相关正是社会网络所特有的一个重要特性.接着,通过理论分析和数值模拟,我们进一步研究了该网络结构对易感者-感染 关键词： 复杂网络 无标度网络 局部结构 传染病建模