为了探究供应链网络节点企业间合作演化的规律,本文在研究现实复杂网络度分布指数的基础上引入了双段幂律分布概念,并结合适应度和噪声涨落两方面因素构建了复杂网络环境下基于双段幂律分布的供应链网络企业合作演化模型。利用数值仿真对该模型进行分析,结果表明适应度是双段幂律分布产生的主导因素;而噪声涨落因素对企业度值影响很小,但可以影响幂指数。最后,以中国汽车制造业供应链网络为实证对象,利用演化模型得出双段幂律分布的幂指数γ₁为0.59、γ₂为3.4,与中国汽车制造业供应链网络演化的契合程度较高,验证了模型的有效性,并对供应链网络企业合作演化的机理进行了阐释。

电力网络和信息网络深度融合,虽然促进网络间的交流,但也带来故障大规模传播的风险。基于电网结构和负载特性,结合信息网调度功能,构建电力信息相互依存网络模型。使用最高负载、最低负载和最高容量比3种节点攻击方式攻击电网单一节点,并与单层电网故障进行比较。研究表明,在最高负载节点攻击下,初始负载较小时,电力信息相互依存网络的鲁棒性比单层电网弱,当初始负载较大时,两种网络鲁棒性接近;在最低负载和最高容量比节点攻击下,两种网络的鲁棒性差异并不明显;在相互依存网络上,最高负载节点攻击的级联故障最难完全消除。

比较东西方两种对个体行为的基本假设,将利他的社会偏好引入效用函数,研究如何通过激励机制设计,促进社会中利他行为程度和供给量的提升,同时实现个体利益和社会总体福利的最大化。将社会群体按照利他程度的不同分为异质性个体,并分别分析不同激励机制对异质性个体的影响。最后,结合群体中利他程度不同个体占比对总利他行为供给量的影响,给出不同制度状态的比较分析。

网络科学研究发展迅猛,已经对物理,计算机和管理等学科产生了深远的影响。然而,中国国内目前最新的网络科学主题发展态势一直缺乏直观的分析。以2017年第十三届全国复杂网络大会的会议摘要为研究对象,从基于文本挖掘的主题提取与聚类的角度分析了网络科学最具代表性的复杂网络会议的研究趋势,该会议的研究趋势一定程度上可以反映出国内网络科学领域最新的研究态势。首先对会议摘要的文本信息进行预处理,通过自建词典和停用词库对文本进行jieba分词。然后使用LDA主题模型对摘要的主题分布进行识别,基于摘要间的JS距离进行凝聚层次聚类,得到10类会议主题。研究拓展了主题模型在学术会议研究态势与研究热点挖掘上的应用范围,丰富了学术会议主题挖掘与研究热点分析的思路,能为其他学术会议快速挖掘研究态势提供借鉴;同时提出一种基于主题模型和社交网络分析相结合来挖掘机构关联关系的研究方法,以机构研究主题相似度为参考指标,为机构寻找合适的科研合作单位提供参考建议。

为探讨微观层面下社会化媒体虚假口碑信息控制策略,构建了社会化媒体平台与电商平台、社会化媒体平台与消费者两个演化博弈模型,求解确立了各方行为策略趋于理想稳定状态的参数条件。研究表明,虚假口碑信息控制与社会化媒体平台控制力度、电商平台主动协助控制概率、消费者对虚假口碑信息误认概率等因素密切相关,且依赖于三方的积极互动。应合理控制社会化媒体短期收益与治理力度,倡导其良性竞争;加强正向舆论导向,降低电商平台虚假口碑识别成本,督促其协助治理;提高消费者信息素养,完善奖励机制,激励其参与治理。

分形维数是度量复杂网络分形特性的最重要的一个指标,其中体积维数被广泛应用于度量无权网络的分形特性。沿着无权网络体积维数的思想进一步考虑,以在给定盒子长度下覆盖到的节点强度和来定义加权网络体积维中“体积”的概念,提出了基于节点强度的加权网络体积维数,并称这种度量加权网络分形特性的维数为强度体积维。首先,利用强度体积维分析了两类具有规则分形结构的谢尔宾斯基(Sierpinski)加权分形网络和康托三角尘(Cantor Dust)加权分形网络,结果表明强度体积维数的值与理论计算的维数值具有非常小的误差。然后,利用强度体积维分析了3个实际加权网络的分形特性,并将结果与利用盒维数得到的结果进行比较,结果表明强度体积维也能够较好地度量实际加权网络的分形特征。

为探究危险品道路运输网络拓扑特性及优化策略,以大连市危险品道路运输网络为例,根据复杂网络理论,构建基于原始法的赋权无向连通的危险品道路运输复杂网络模型,基于此,研究了网络拓扑特性。通过对复杂网络模型的平均节点的度、度分布、特征路径长度和网络平均聚集系数等特征数值的计算分析结果表明:大连市危险品道路运输网络节点度分布极不均匀,累积节点的度服从指数分数,网络表现为随机网络特征;网络具有较小的特征路径长度和较大的网络聚集系数,是一种典型的小世界网络;通过降低危险品道路运输网络平均路段长度、相近条件下(网络规模和网络特征路径长度等)降低网络平均路段大小、扩大局部网络规模和采用疏密结合的布局方法等都可提高网络小世界特性。结果为网络规划和改善危险品道路运输网络提供了新的参考和依据。

针对实际复杂物流配送过程中,由于天气条件的变化、路况的变化等不可测因素导致按时完成配送任务存在着风险,从而为企业带来损失的实际情况,本文对带有拖期风险的第四方物流路径优化问题展开研究。通过引入在险值(Value-at-Risk,VaR)来度量时间风险,建立以最小化拖期风险为优化目标、物流配送费用为约束的数学模型。针对问题的非线性和NP-Hard特点设计嵌入删除算法的和声搜索算法,通过对不同规模的实例进行求解,验证了模型和算法的有效性。

为提升投资组合的有效性,首先构建了分形期望和分形方差两个分形统计测度,给出了两个分形统计测度的运算规则;随后基于分形统计测度构建了分形投资组合模型,给出了分形投资组合模型的解析解;最后以上海证券交易所的所有行业指数为样本,实证分析了分形投资组合模型的有效性。结果发现,分形统计测度弥补了非分形统计测度难以准确测量证券收益和风险的缺陷,分形投资组合模型在确保收益的同时更好地分散了风险,更加有效。

为了增强对彩色图像的有效保护,通过Lyapunov指数谱和分岔图分析了一种四维磁控忆阻模型的多稳态特性,并利用Python编程环境实现了基于该系统的彩色图像加密。像素直方图、相邻像素相关性、抗攻击能力和密钥敏感性等分析表明,忆阻系统混沌态的加密性能要优于其周期态,该特性的分析为选择适合的密钥提供了方法和支持。

利用自适应最优加权随机汇池网络对随机参数估计进行了理论和实验分析。将随机噪声优化的随机汇池网输出向量进行最优线性加权优化,给出了具有任意节点数目的随机汇池网络最优权向量以及估计信号与真实信号之间均方误差表达式。同时,在实际信号处理任务中,待估参数和噪声的统计信息经常是未知的,本文给出了基于观测数据的最优权向量和均方误差近似估计算法。理论和实验都验证了随机噪声对于随机汇池网络的优化能力,也展现了自适应最优加权随机汇池网络良好的估计性能。