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复杂网络建模与典型网络上的动力学过程研究

作　者: 郑建风
导　师: 高自友
学　校: 北京交通大学
专　业: 系统分析与集成
关键词: 复杂网络用户均衡流量分布级联失效同步
分类号: O157.5
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
下　载: 1118次
引　用: 3次
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内容摘要

在过去的几年中,有关与网络刻画和理解的研究工作非常活跃。事实上,在许多自然和人造系统中都存在着大量的大规模复杂网络。本论文运用统计物理、运筹学以及计算机模拟等方法,从复杂网络建模和典型复杂网络(即随机网络、小世界网络和无标度网络)上的动力学过程这两个方面进行了相关的分析与研究。重点研究了典型复杂网络上的流量分布与阻塞、级联失效行为以及基于离散时间和离散状态的同步行为。本论文的主要工作和创新点如下：(1)在复杂网络建模方面,首先介绍了三个典型的复杂网络模型,即Erdos-Renyi随机网络模型、Watts-Strogatz小世界网络模型和Barabasi-Albert无标度网络模型。然后,提出了非对称演化网络模型和基于交通流演化的加权网络模型。在非对称演化网络模型中,引入了节点效用的概念,并且新节点在选择网络中已有节点进行连结时遵从效用偏好的机制,对建立连结的两个节点的效用值以不同概率增长来表征网络的非对称特性。理论分析和数值模拟均表明网络中节点的效用分布服从幂律分布,而度分布则介于指数分布和幂律分布之间。在基于交通流演化的加权网络模型中,交通流的状态被认为是网络中的节点,如果某一个交通流状态能够在一个时间步演化成另一个交通流状态,则在这两个交通流状态(即节点)之间建立连边,而交通流状态在演化过程中传输的交通流量被认为是边上的权重。从理论分析和数值模拟的角度,研究了节点强度和度之间的非线性相关关系。(2)基于用户均衡模型,研究典型复杂网络(特别是无标度网络)上流量分布的规律,研究发现无标度网络上的流量分布在这种情况下可以呈现出指数分布或者幂律分布的形式。基于元胞传输模型,分析了梯度网络上的阻塞特性,研究发现,随着网络中阻塞程度的增加,阻塞程度在随机网络和无标度网络之间的差值呈现出先增加,后减小,最后又增加的趋势。此外,基于一定的流量演化规则,类似于拥挤条件下的随机游走行为,研究了典型复杂网络上的阻塞消散和流量波动特性,并引入了截流以及截流和诱导两种拓展方式来缓解网络中的局部阻塞,研究发现这两种拓展方式并不会加重网络中的全局阻塞；截流和诱导的方式可以在一定程度上缓解无标度网络(即异质网络)中的全局阻塞,并且可以减少网络中流量的波动特性。(3)在级联失效方面,本论文将一个基于简单网络的光纤束模型拓展到无标度网络,研究了网络上的边失效行为。理论分析表明,当节点流量和度之间的幂律指数大于度分布的幂律指数时,网络中的平均边失效比例与网络规模之间存在幂律关系,且幂律指数为-1,与度分布的幂律指数无关。基于用户均衡模型,研究了拥挤效应和网络结构对级联失效的影响。研究发现,拥挤效应对级联失效具有一定的正效应,而网络的异质结构对级联失效是负效应。即：适当地增加网络中的拥挤,可以提高网络抗级联失效的能力；度分布指数较小的无标度网络上的级联失效将更加严重。最后,提出了一个较符合城市交通网络中拥堵传播消散特性的级联失效模型,并探讨了反馈效应对级联失效的影响。研究表明,反馈效应可以减少随机网络和无标度网络在抗级联失效方面的差异。(4)提出了基于离散时间和离散状态的同步模型。为了刻画网络中节点状态的自驱动函数,引入了节点的状态转移矩阵。通过针对典型复杂网络上的数值研究表明,同步指标把耦合强度划分为四个区：递增区、最大区、递减区和振荡区,为复杂网络上同步行为的研究提供了新的视角。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-8
ABSTRACT  8-12
1 绪论  12-32
  1.1 研究背景及意义  12-15
  1.2 复杂网络中的基本统计特征  15-17
    1.2.1 平均最短距离  15
    1.2.2 聚类系数  15-16
    1.2.3 度与强度及分布  16
    1.2.4 度相关系数  16-17
  1.3 国内外研究现状  17-29
    1.3.1 复杂网络实证和建模的研究现状  17-21
    1.3.2 复杂网络上的动力学过程的研究现状  21-29
  1.4 本论文的主要研究内容及结构  29-32
2 网络上的流量加载机制  32-38
  2.1 最短路算法  32
  2.2 用户均衡模型及求解算法  32-34
    2.2.1 用户均衡模型  33-34
    2.2.2 Frank-Wolfe算法  34
  2.3 元胞传输模型  34-38
    2.3.1 CTM的路段模型  34-35
    2.3.2 CTM的网络模型  35-38
3 复杂网络建模  38-52
  3.1 三个典型的网络模型  38-40
    3.1.1 ER模型  38-39
    3.1.2 WS模型  39
    3.1.3 BA模型  39-40
  3.2 非对称演化网络及其性质  40-45
    3.2.1 模型构造  40-41
    3.2.2 模型分析  41-45
  3.3 基于交通流演化的网络模型及其性质  45-51
    3.3.1 GL模型  45-46
    3.3.2 GWGL模型  46-51
  3.4 本章小结  51-52
4 典型复杂网络上的流量分布与阻塞  52-74
  4.1 典型复杂网络上的流量分布  52-61
    4.1.1 不考虑拥挤效应  52-53
    4.1.2 考虑拥挤效应  53-61
  4.2 梯度网络上的阻塞特性  61-66
    4.2.1 梯度网络的概念及性质  61-63
    4.2.2 梯度网络上的流量演化  63-66
  4.3 典型复杂网络上的阻塞消散  66-71
  4.4 本章小结  71-74
5 基于流量容量模型的级联失效  74-92
  5.1 级联失效的基本模型及性质  74-76
  5.2 FBM模型及其在无标度网络上的推广  76-80
    5.2.1 FBM模型  76
    5.2.2 无标度网络上的FBM模型  76-80
  5.3 基于拥挤效应的ML模型  80-84
  5.4 城市交通网络中的级联失效  84-91
    5.4.1 模型构造  84-85
    5.4.2 数值模拟和分析  85-87
    5.4.3 反馈效应  87-91
  5.5 本章小结  91-92
6 典型复杂网络上的离散同步模型  92-100
  6.1 同步行为的基本模型及性质  92-93
  6.2 离散同步模型  93-95
  6.3 数值模拟和分析  95-98
  6.4 本章小结  98-100
7 总结与展望  100-102
  7.1 研究总结  100-101
  7.2 工作展望  101-102
参考文献  102-112
作者简历  112-116
学位论文数据集  116

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