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基于级联失效的有向无标度网络中节点重要性评估模型

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简介:
本研究提出了一种针对有向无标度网络中节点重要性的评估方法,通过模拟级联失效过程,量化各节点在系统稳定性中的作用。该模型有助于识别关键节点并优化网络结构。 为了准确评估有向无标度网络中节点的重要程度,并制定有效的保护策略以增强网络的抗毁性,在考虑级联失效前后的节点负载量及连通性的变化基础上,提出了一种基于级联失效机制的评价模型来衡量节点重要度。首先构建了描述有向网络内级联失效过程的数学框架,推导出在某一特定时间点各节点所承担的数据传输任务(即负载)。随后结合每个节点在网络数据流中的位置因素,建立了一个用于评估其关键性的量化指标体系。 实验结果显示,在面对选择性攻击时,利用该模型确定的关键节点一旦发生故障后,会导致网络分裂成更多独立的子图,并且显著影响整个系统的稳定性。这些发现为实际应用提供了重要的参考依据和实证数据支持。

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    本研究提出了一种针对有向无标度网络中节点重要性的评估方法,通过模拟级联失效过程,量化各节点在系统稳定性中的作用。该模型有助于识别关键节点并优化网络结构。 为了准确评估有向无标度网络中节点的重要程度,并制定有效的保护策略以增强网络的抗毁性,在考虑级联失效前后的节点负载量及连通性的变化基础上,提出了一种基于级联失效机制的评价模型来衡量节点重要度。首先构建了描述有向网络内级联失效过程的数学框架,推导出在某一特定时间点各节点所承担的数据传输任务(即负载)。随后结合每个节点在网络数据流中的位置因素,建立了一个用于评估其关键性的量化指标体系。 实验结果显示,在面对选择性攻击时,利用该模型确定的关键节点一旦发生故障后,会导致网络分裂成更多独立的子图,并且显著影响整个系统的稳定性。这些发现为实际应用提供了重要的参考依据和实证数据支持。
  • PythonBA
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    本研究构建了一个基于Python编程语言的BA无标度网络级联失效模型,用于分析和预测复杂网络在遭受节点或链路故障时的鲁棒性和稳定性。 代码使用Python的NetworkX工具实现的内容包括:构造了两个BA无标度网络的耦合模型,并基于此构建了网络级联失效模型。耦合模型建立方法为同配或异配,节点一一对应。级联失效流程如下:首先确定被攻击的节点,移除该节点及其对应的耦合节点,然后递归判断是否有脱离最大连通子图的点需要处理。所需下载的库包括NetworkX和Matplotlib。
  • 复杂脆弱分析_程光权.zip_复杂_脆弱__
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    本研究探讨了复杂网络中的节点重要度评估方法及其在网络脆弱性分析中的应用,着重于识别和量化关键节点的重要性,以增强网络的鲁棒性和安全性。 鲁棒性分析,复杂网络节点重要度评估及网络脆弱性分析由程光权撰写。
  • 城市交通加权方法
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    本研究提出了一种新的基于城市交通加权网络模型的方法来量化和评估节点的重要性。通过考虑道路连接性和流量数据,这种方法可以有效地识别城市中关键的交通枢纽,并为城市规划提供指导。 本段落讨论的知识点主要包括城市交通网络分析、复杂网络理论、加权网络模型以及节点重要性评价方法。 首先,城市交通网络分析涉及通过图论、运筹学等手段来研究如何优化城市的道路系统(包括公路、桥梁、隧道及轨道交通),以提高其效率和安全性。这一领域关注的焦点是如何减少拥堵并提升整体的城市生活质量与环境质量。 其次,复杂网络理论探讨了自然界和社会中的各种网络结构特性,如互联网或社交网络,并揭示它们的小世界性和无标度性等特征。这些研究为理解各类复杂的系统提供了基础框架。 接着,加权网络模型考虑现实生活中节点间连接强度的差异,通过引入权重来更好地描述这种关系。例如,在城市交通中,不同道路等级之间的流量和拥堵程度可以用作边上的权重参数。这一理论有助于更精确地模拟实际场景中的复杂情况。 最后,关于节点重要性评价方法的研究旨在开发新的指标以评估网络结构中的关键点位置及其在网络功能和服务能力方面的贡献。“权度”作为一种基于拓扑的新型衡量标准被提出,它结合了节点的位置信息和连接权重来量化其在系统中扮演的角色。这种方法对城市交通规划与管理具有重要的实际应用价值。 综上所述,本段落的研究旨在构建一种评估城市交通网络中关键节点重要性的新方法,并通过实证分析验证该模型的有效性。这为未来的城市交通决策提供了理论依据和技术支持。
  • 载荷容量分析.zip_复杂与matlab_在matlab研究_鲁棒分析
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    本研究探讨了无标度网络在面对级联失效时的鲁棒性,采用载荷容量模型进行仿真,并利用MATLAB软件开展详细分析。通过实验验证了不同参数对网络稳定性和结构的影响,为提升复杂网络系统的可靠性提供了理论支持和实践指导。 代码实现了BA网络的负载和容量级联失效,并计算了其鲁棒性。
  • 复杂链路预测方法
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    本研究提出一种新颖的方法,利用复杂网络中的节点重要性进行链路预测。通过分析节点特性优化预测准确度,为社交网络、生物信息学等领域提供有力工具。 链路预测精度的提升是复杂网络研究中的一个核心问题之一。当前基于节点相似性的算法未能充分考虑网络节点的重要性,即它们在网络结构中的影响力。针对这一挑战,本段落提出了一种新的基于节点重要性的链路预测方法。 该方法在传统的局部相似性链路预测技术(如共同邻居(CN)、Adamic-Adar(AA) 和资源分配(RA) 指标)的基础上进行了改进,加入了度中心性、接近中心性和介数中心性等信息。从而提出了新的考虑节点重要性的CN、AA和RA指标。 我们在四个真实的数据集上对这一新算法进行了实验验证,并使用了AUC值作为链路预测精度的评价标准。结果显示,在这四个数据集中,改进后的算法都优于传统的共同邻居及其他对比方法,显示出在复杂网络结构分析中的更高准确性。
  • MATLAB源代码-算法_计算_matlab_分析_关键_
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    本资源提供了一套基于MATLAB编写的节点重要度算法源代码。该程序能够有效计算网络中各节点的重要性,通过节点权重分析识别出关键节点,为研究复杂网络结构和功能提供了有力工具。 节点重要度计算方法源代码详细介绍了算法的应用。
  • MATLAB代码
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    本简介提供了一段使用MATLAB编写的代码,用于构建和分析无标度(Scale-Free)网络模型。该代码有助于研究者模拟复杂网络现象并探索其特性。 无标度网络模型可以生成复杂网络,并且这类网络具有显著的异质性:各节点之间的连接情况(即度数)分布极不均匀。在这样的网络中,少数被称为Hub点的节点拥有大量的连接,而大多数其他节点只有少量的连接。这些少数的关键Hub点在网络运行中发挥着主导作用。从更广泛的意义上讲,无标度网络中的这种特性反映了大量复杂系统整体上的严重非均匀性分布这一内在属性。
  • BA(MATLAB)
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    本项目利用MATLAB实现BA无标度网络模型,模拟并分析复杂网络中的增长与优先连接机制,探究网络结构特性。 无标度网络是一种复杂网络的研究模型,其特性是节点的连接数目遵循幂律分布:大多数节点具有较低的连接数,而少数节点则拥有极高的连接数。BA(Barabási-Albert)模型则是构建这种类型网络的一种典型方法,它由Albert和Barabási于1999年提出,用于模拟现实中“优先连接”或“富者愈富”的现象。 在MATLAB环境中实现BA模型主要涉及以下步骤: 1. **初始化**:设定初始节点数N0以及每次添加的新节点数量m。通常情况下,N0较小(例如4),而m表示新加入的每个节点与现有网络中其他节点相连的数量(如1或2)。 2. **增长过程**:通过迭代的方式逐步增加网络中的节点数目。在每一步操作时,我们都会向现有的网络结构中添加m个新的节点,并让这些新增加的节点根据“优先连接”的原则与其他已存在的旧有节点建立联系。 3. **生成连接**:具体而言,在决定新加入的每个节点与哪个现有节点相连时,选择的概率是基于当前该旧有节点已经拥有的链接数。即概率P(k) = k/∑k(其中k代表某个特定节点的度数,而∑k则是所有已存在节点度数之和)。这使得拥有更高连接数量的老节点更容易被新加入的节点所选中,从而促进了无标度特性的形成。 4. **更新网络**:在每次添加新的节点之后,需要重新计算并记录下当前整个网络的新状态信息,包括但不限于平均度、最大度等统计量值的变化情况。 5. **输出结果**:可以生成可视化的图形表示来直观展示所构建的复杂网络结构。这通常通过矩阵形式(如邻接矩阵或度数矩阵)来实现,并利用MATLAB内置绘图函数进行图像绘制工作,以便于后续分析和理解。 在实际操作中,我们不仅会关注如何建立这样的无标度网络模型本身,还可能对研究该类网络的其他属性感兴趣。例如聚类系数、路径长度以及小世界特性等。通过深入探究这些特征可以帮助我们更好地理解和模拟现实世界的复杂系统(如互联网结构、社交互动模式或生物分子网路)。 总的来说,BA模型为无标度网络的研究提供了一个重要的工具,并且MATLAB环境能够有效地支持这一过程的实现与可视化操作。通过对这种理论框架的学习和应用,我们可以更加深入地理解复杂系统的生成机制及其特征,并将这些知识应用于解决各种实际问题之中。
  • BA构建算法
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    本研究提出了一种基于边添加策略(BA)的新型无标度网络模型构建算法,旨在探索并模拟复杂系统的拓扑结构特征。通过优化连接规则,该算法能更准确地反映现实世界网络的发展规律和特性。 BA无标度网络构造算法的起始网络是一个包含三个节点的完全图。每次添加一个新节点时,该节点会与现有网络中的三条边相连,因此初始参数M0和M都等于3。