几族3-优图

一个图 G中含有的三个结点的导出连通子图的个数 S3( G)在网络可靠性中起着重要作用 .在同点数同边数图类中具有最大 S3( G)的图称为 3-优图 ,它所代表的网络是点故障概率接近 1时的最可靠网络 .本文在已有的结果上进一步证明补图为 a K3∪ b K2 ∪ K1和 a K3-x的图分别是各自图类中唯一的 3-优图 ;补图为 a K3∪ ( b-1 ) K2 ∪ 2 K1和 ( a-1 ) K3∪ b K2 ∪ P3的图是该图类中仅有的两个 3-优图 .     

不确定性自私路由模型的理论和应用

为了更加准确地描述现实生活中的交通情况,以经典的自私路由模型为基础,在边的费用函数上引入不确定性,从而定义了具有不确定性的自私路由模型.对于不确定性自私路由模型,采用三种费用衡量标准,风险厌恶型（保守型）、风险折衷型（理智型）、风险偏好型（乐观型）,分别对应着不同人群在现实中的选择.进而定义了在不同衡量标准下所形成的稳定策略,即纳什均衡策略,并且证明了在任何一种衡量标准下,纳什均衡策略总是存在并且本质是唯一的.接着对三种费用衡量标准下的纳什均衡费用进行了比较,发现了一种反直观的现象：风险厌恶型（保守型）衡量标准下的纳什均衡费用可能严格低于风险偏好型（乐观型）衡量标准下的纳什均衡费用,即有可能会出现高风险低回报,低风险高回报的情况,这与经济学中高风险高回报,低风险低回报的原则是相违背的.以此为基础,进而提出了一种自私路由风险性悖论,并证明了这种自私路由风险回报悖论本质上是传统布雷斯悖论的推广.最后,刻画出了不会发生自私路由风险回报悖论的网络结构,证明了一个单对始终点网络不会发生自私路由风险回报悖论当且仅当它是序列-平行网络.     

创新网络合作密度影响因素及其仿真分析

合作创新模式使得创新主体之间构成具有拓扑结构特性的创新网络,创新主体合作行为会影响创新网络的可持续发展。为探究不同影响因素作用下创新网络合作密度的变化,基于演化博弈理论和BA无标度网络理论,运用仿真方法,分析了网络规模、聚类系数、偏好性仿真、利益分配对创新网络合作密度的影响。结果表明:小规模的创新网络具有较低的聚类系数有利于网络合作密度的提升,大规模的创新网络具有较高的聚类系数有利于网络合作密度的提升;无论是大规模还是小规模创新网络,适度的偏好性模仿均能促进网络合作密度的提升;对于利益分配而言,无论是大规模还是小规模的创新网络,按劳分配是提升网络合作密度的最佳利益分配形式。     

基于FDI收益分成视角的FTA网络演化

本文假定双边自由贸易协定(bilateral free trade agreement,简称FTA)包含着无限制对外直接投资(foreign direct investment,简称FDI),并且通过FDI销售到非FTA伙伴国的收益按照一定比例在母国和东道国之间进行分配。基于Goyal和Joshi^[1],本文构建了FTA网络形成博弈模型。本文发现,FTA网络演化过程分为两个阶段:第一阶段,从空FTA网络到星状FTA网络,存在一条路径使得个体国家福利、世界总福利均改善,在此过程中,国家福利存在不对称性;第二阶段,从星状FTA网络到全连接FTA网络,存在一条路径使得个体国家福利改善,在此过程中,世界总福利不变,国家福利不对称性逐步消除。     

基于复杂网络的能源互联网信息物理融合系统跨空间风险传递研究

能源互联网呈现物理信息深度融合的趋势,为电力系统管理研究定义了新的研究框架。作为一个先进的复杂系统,能源互联网信息物理系统(Energy Internet Cyber-Physical System,ECPS)在其发展过程中面临着一些新的挑战,其中一个就是耦合结构下的风险管理。本文结合复杂网络理论和风险传递理论,着重在拓扑层面分析了ECPS跨空间交互机理,并在此基础上定义了交互路径和交互系数;接着建立了ECPS跨空间风险传递模型,量化描述了风险的传递和演化过程,并进行了风险影响评估;最后,通过仿真实验分析了三种不同交互系数节点故障的风险传递过程和不同攻击模式下系统的崩溃过程。对仿真结果的讨论阐述了能源互联网风险跨空间传递的特点,为更深入地研究ECPS的风险管理提供了参考。     

面向远海岛礁群的双向物流网络规划

针对若干远海岛礁群系统封闭性的分布特点,将中心岛礁选址、各岛礁建设泊位数量和规模、仓库储存量、运输船型和数量以及航线设置、班期组织等作为规划内容,以整个运输网络系统总成本最低为原则,综合考虑了仓库存储理论,建立了兼顾“选址-库存-路径”的规划模型。结合所建模型特点,提出了双层并行搜索遗传算法,构建了以海上运输为基本交通方式的双向物流系统。最后,以我国南海为例进行建模并求解,采用不同算法并通过多组不同规模的算例进行演算比较,验证了所建模型和算法的有效性与合理性。     

基于ANP法的股权激励模式选择研究

本文对企业如何科学合理地选择股权激励模式问题进行研究探讨。不仅考虑到以往研究中的企业特征因素,同时也考虑了激励对象特征因素和外部实施环境因素,建立股权激励模式选择指标体系,并分析各指标间的依存关系,基于此构建了ANP网络结构模型,并选取两个代表性样本企业进行算例验证和应用,最终使得不同企业可根据自身的实际情况选择合适的股权激励模式,验证了该模型的合理性与可行性。     

基于罚函数方法的Leach协议

为延长无线传感器网络生存时长、减少网络能量消耗,首先将自适应粒子群优化算法应用于Leach协议,获得每一轮的最优簇头集;再基于罚函数方法,对集合中处于边缘位置的感知节点以及基站附近能量较低的感知节点进行惩罚,降低其当选为簇头的概率.通过大量仿真实验表明,协议对网络中簇头节点的选取更加合理,死亡节点分布由外而内,使节点能量负载更加均衡.     

基于PH服务的工作休假排队的流体模型

研究了带有单重工作休假的M/PH/1排队系统驱动的流体模型.首先,通过拟生灭过程和矩阵几何解法分别得到无穷小生成元和驱动过程的稳态队长分布.其次,建立并分析流体模型,根据平衡方程给出流体模型的稳态联合分布函数满足的矩阵微分方程组,利用Laplace变换（LT）和Laplace-Stieltjes变换（LST）的方法,推导出平稳缓冲器（库）容量的空库概率表达式和稳态条件下的缓冲器（库）容量的均值表达式.最后,给出模型在移动自组织网络（Ad Hoc）中的应用,并通过数值例子讨论系统参数对系统性能指标的影响.     

默认模式网络与任务正网络之间相互拮抗的神经动力学分析

任务正激活与任务负激活的工作机制是认知功能实现的基本要素.这一拮抗关系的失衡或者受损可能会引发一系列严重的退行性神经疾病，然而到目前为止，尚不清楚这种拮抗现象的神经机制.该文基于默认模式网络与任务正网络在突触层面上相互抑制的假设，并结合多种刺激条件下的工作记忆模型，进行了计算机数值模拟.研究结果表明: 1) 任务正网络与任务负网络之间在神经活动上呈现出拮抗关系； 2) 伴随着工作记忆刺激方向数目的增加，任务负网络神经活动的衰减程度会随之增大； 3) 当工作记忆相关的脑区其神经活动增加时，任务负网络的神经活动减少； 4) 并且随着工作记忆任务难度的增加，任务负网络的神经活动会迅速衰减.这些计算结果都与神经科学实验数据是匹配的.由于任务负激活是默认模式网络的主要特征，因此默认模式网络与任务正网络在突触层面上的相互抑制是这两种不同性质网络之间形成拮抗关系的根本原因.