以高等生物为关注点,从涵盖群智能和众智能的群体智能整体视角,对仿生计算中存在的问题进行分析并展开综合性评述,提出并阐释若干新的观点和见解。在对高等生物(涉及基本高等生物、常规高等生物和类人高等生物)仿生计算研究进展进行概要论述的基础上,针对群智能优化中以“动物园算法”为标志的造算法之风,发现研究中出现的回流现象,从仿生—计算维度和问题—方法维度对造算法之风的形成原因给予合理解读。进而给出解决问题的整体思路,提炼形成群体智能仿生计算的两个主要发展方向,强调仿生行为向合作行为方向的拓展在群体智能仿生计算发展方向上处于主导地位;针对群智能优化研究存在的困难,提出需要重点发力实现突破的5个瓶颈问题;基于“隐喻式仿生计算—规范仿生计算—复杂仿生计算”的整体视图,倡导复杂仿生计算的智能计算新范式,为高等生物仿生计算引领方向。

传统簇生长法时间复杂度高、对分形标度关系刻画不够精准,且关键节点在控制网络结构和功能方面具有重要作用。为选择具有代表性的节点来分析网络自相似分形问题,提出一种基于K-shell的复杂网络簇生长法,通过K-shell分解和节点信息熵选取核心层最具影响力节点作为簇生长法的种子节点计算网络的分形维数。实验结果表明所提方法对网络的分形性质刻画得更加细致,能够计算出更加准确的分形维数。

针对超网络中重要节点识别方法分辨率不足、识别结果不够具体和全面的问题,结合节点度、超度、邻接度和邻接超度利用信息熵公式提出识别超网络重要节点的复合信息熵。该方法设置了可动态调整的影响系数,通过分析节点度、邻接度、节点超度和邻接超度的影响程度,得到每个节点的复合信息熵。其优势在于考虑了节点和邻接节点的影响,且只利用节点的局部属性,致其复杂度较低。仿真实验部分在科研合作超网络和昆明普线公交线路超网络中进行验证。实验结果表明,该方法能有效识别超网络中的重要节点。

农产品贸易是实现全球“0”饥饿可持续发展目标的重要渠道,在世界变局的加速演进阶段,急需展开贸易网络布局及节点国家影响力的研究。基于复杂网络理论研究农产品贸易的演化,通过网络效率测度一国影响力。结果表明:1)农产品贸易网络日趋高效、紧密。2)节点国家影响力与其综合实力密切相关;影响力大的国家进出口强度大,而且一国出口强度与进口强度存在正相关。3)农产品贸易主要由少数几个大国主导,在自然灾害或地缘政治等不稳定性因素下,会加剧全球农产品供给的脆弱性。

开源社区关键开发者流失会造成剩余开发者心理和行为变化,引发系列级联效应。考虑跟随效应下关键开发者流失对剩余开发者工作强度和协作意愿的影响,设计负载容量变化的动态级联失效模型,并以开源设计平台AngularJS为例,探究开发者协作网络鲁棒性。研究发现:开源社区开发者协作网络抗干扰能力阈值存在最优区间;网络鲁棒性受初始负载分布的影响极大且在最高负载节点流失方式下最弱。研究结果为开源社区的管理运营提供了理论指导和支持。

为保证电力信息物理系统(Cyber-Physical Power System,CPPS)安全稳定运行,对其拓扑结构及鲁棒性进行研究。基于复杂网络理论,提出一种全方位CPPS鲁棒性评估框架,建立拓扑结构和功能级联故障模型,并给出相应的系统性能量化指标,实现对系统鲁棒性精准、高效评估。结合Louvain算法与重力引力中心性提出了考虑网络底层拓扑结构的节点重要性辨识方法,根据节点重要性对系统实施灾前保护,并对比不同保护策略下系统的鲁棒性。最后,用IEEE118网络构建CPPS模型,模拟系统在不同情况下的状态响应,结果验证了所提方法的有效性。

为探寻航班延误扰动下空铁联运网络的可靠性变化规律,通过构建空铁联运加权超网络模型,剖析航班延误对空铁联运超网络的扰动机理,仿真分析了偶发延误与多发延误2种情景下东航空铁联运超网络的可靠性。结果表明:偶发延误情景下,东航空铁联运超网络的可靠性较强,单个机场节点失效对联运网络效率存在有限影响,对网络连通性的影响甚微;多发延误情景下,东航空铁联运超网络在随机性扰动攻击下的可靠性较强,而在选择性扰动攻击下的可靠性较弱;无论是偶发延误还是多发延误,无论是随机性扰动攻击下还是选择性扰动攻击,东航空铁联运超网络的可靠性均优于其机场网络。增扩联运城市数量、加强枢纽节点的保护、加强信息共享等措施有利于保障空铁联运网络的可靠运行。

考虑到计算机网络结构以及计算机病毒传播情况对用户意识的影响,建立了两类复杂网络(包括同质网络和异质网络)中具有非线性感染率的WSI(Weakly-protected Strongly-protected Infected)计算机病毒传播模型。分别计算了两类传播模型的平衡点和基本再生数,给出了稳定性证明。最后通过数值仿真实验验证了两类模型的稳定性,分析了非线性感染率对计算机病毒传播的影响,以及将两类模型的计算机病毒传播情况和基本再生数进行对比,发现网络的异质性能加剧计算机病毒传播。

为合理配置劳动力资源及实现各区域协调发展,运用复杂网络理论,从系统、节点及路径3个方面提取和分析了中国省际劳动力流动(Inter-provincial Labor Flow, ILF)网络的时空演化特征。结果表明,ILF网络具有明显的集聚性、层次性和路径依赖性,以区域为中心的非均衡性流动逐步凸显。地区对劳动力的虹吸及溢出效应具有显著的异质性,东部沿海仍是流入的核心方向,中西部部分地区出现劳动力回流,然规模较小,劳动力供给地重心则由中部向西部逐渐偏移。关键路径分析表明ILF具有一定的路径依赖效应,劳动力流动存在地域临近偏好性。

为了探索新混沌现象及其产生机制,从而便于更好地了解和应用混沌。通过混沌理论对一类新型混沌系统进行数学建模,发现它具有丰富的非线性动力学特性。利用非线性系统理论和数值仿真技术,研究了这类混沌系统的混沌吸引子及其维数、李雅普诺夫指数、初值敏感性、耗散性、分岔图和全局吸引域等性质,丰富和发展了混沌理论。此混沌系统具有广阔的应用潜力,可以用于保护数据安全和图像加密。

以一类具有Farey Tree特性的概周期驱动非光滑系统为研究对象,证实了奇异非混沌吸引子的存在性,并进一步分析了它的统计学特性。首先,利用相图和功率谱定性方法分析奇异非混沌吸引子的分形特性。再利用最大李雅普诺夫指数、相敏感指数、功率谱、递归图和有限时间李雅普诺夫指数分布定量方法进一步描述奇异非混沌吸引子的性质。结果表明,该系统存在奇异非混沌吸引子,该奇异非混沌吸引子表现出多种不同于其他类型吸引子的统计学特性。

针对区间毕达哥拉斯模糊集现有熵公式中犹豫度缺失及属性客观权重未知等问题,根据该模糊集的特点定义模糊度,基于模糊度和犹豫度给出区间毕达哥拉斯模糊集熵的新公理化定义,提出改进的熵公式计算属性客观权重,并将双向投影法拓展到区间毕达哥拉斯模糊环境下,构建基于改进熵和双向投影的多属性决策方法。通过理论证明和算例分析验证相关性质与所提方法的合理性、有效性,为解决此类客观权重未知的多属性决策问题提供了新思路。

为研究含有等容胞腔的多智能体系统的能控性问题,基于等容胞腔中的等势节点,区分了等势节点与自同构节点,发现等势节点是自同构节点的扩展。通过选取等势节点和非等势节点作为领导者,分析了系统的能控性,并提出了一种根据等容胞腔数量决定领导者数量的新方法。最后通过分析拉普拉斯矩阵,揭示了其秩与拓扑结构的之间的关系。研究结果表明,提出的领导者选择方式能有效提升系统的能控性。

为研究不确定需求下考虑激励相容理论的绿色供应链决策优化问题,运用博弈论,建立了两级再制造绿色闭环供应链模型,并研究了集中、分散、契约分散和差异补贴4种模型,分析两种碳税补贴决策下的最优方案。研究发现TE和AE模型都能优化供应链且AE模型利润更高,碳排放更少。研究既有助于高新技术制造企业构建再制造绿色供应链,也为政府制定差异化激励政策提供了理论支持。

为了探究环境信用联合奖惩背景下相关主体策略行为的影响因素,考虑公众环境关注度,构建地方政府、第三方治理企业及排污企业的三方随机演化博弈模型,通过借鉴It＾o随机微分方程理论分析了三方主体的行为策略的稳定性,并结合数值仿真方法对博弈主体策略演化进行研究。研究发现:第三方治理企业选择积极治污策略会带动排污企业选择环保守信策略,二者之间的策略选择存在相互影响;公众环境关注度对三方主体策略收敛均有促进作用,对于地方政府的策略选择,上级政府的处罚力度具有决定作用;奖惩分配系数对第三方治理企业与排污企业策略收敛具有方向性差异,且奖励的激励作用更显著。

为探究影响军民企业协同创新的因素,基于古诺模型和扩展式博弈理论,构建军、民企业技术创新合作四阶段博弈模型,并进行数值仿真分析。结果表明,合作研发时,技术溢出与研发效率提高均会提高双方企业的投入与收益,独立研发时,技术溢出和研发效率的提升却会降低企业的研发投入和收益;军、民企业存在异质性。因此出台有针对性的措施,提高研发效率和技术溢出水平,能够促进研发合作,提升军民融合技术创新合作效益。

机器学习方法在复杂工业过程中的故障诊断方面获得了很大的发展。然而,现有的大多数方法只考虑独立样本的特征,或者样本之间的二元关系,很少考虑样本之间的高阶关系以及结构多样性。因此提出一种基于多层超图卷积神经网络的故障诊断方法,该方法首先利用多种相似性指标构建出具有不同结构的多层超图,然后通过层内超图卷积以及层间图卷积的操作进行特征的提取与融合。在SEU的仿真数据集以及磨煤机组的真实数据集中进行实验,结果表明该方法可以有效地提高故障诊断的精度。

针对带有不可测外部扰动的复杂非线性多智能体系统(Multi-agent Systems, MASs)的二分一致控制问题,提出了一种动态事件触发型数据驱动控制方案。利用伪偏导数将带有外部扰动的MASs动力学模型转化为等效的数据模型,并借助径向基函数神经网络对外部扰动的变化量进行估计。基于上述数据模型,利用无模型自适应迭代学习算法并结合动态事件触发策略,提出动态事件触发型无模型迭代二分一致控制方案,并给出了所提控制方案的稳定性分析。仿真结果验证了控制方案的有效性。

为解决光伏MPPT实时跟踪问题,减少光伏阵列在局部遮阴时光伏系统输出功率的损失,提出基于改进蜣螂优化算法(IDBO)结合变步长扰动观察法(IP&O)的双层控制模型。在上层模型中将最优个体引导策略和Levy飞行引入蜣螂优化算法,动态调整区域边界,快速搜索全局最大功率点,减小跟踪波动;在下层模型采用IP&O进行局部跟踪,在保证精度的同时提高了算法收敛的实时性。通过3种复杂遮阴环境以及动态阴影环境下该算法与其他算法对比,验证了该算法在MPPTs中的有效性。

探究了一种新型的四维忆阻自激振荡系统,该系统的特点是将忆阻器引入到电路中,因此形成的系统混沌性更强。分别从相图、分岔图、Lyapunov指数谱等方面对该系统进行分析,研究结果说明该系统具有复杂的动力学行为,从而对图像加密有较强的应用性。在该系统基础上运用Arnold算法置乱,然后用扩散算法对图像进行加密。通过Matlab绘制出直方图、相邻像素图,并进行了多方面安全分析,该算法各项指标均接近理论值。结果表明该算法安全性很高。