復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)與重構(gòu)研究.pdf

1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是復(fù)雜系統(tǒng)的抽象，人類社會(huì)和自然界中的諸多系統(tǒng)都以網(wǎng)絡(luò)的形式存在，這些網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)綜復(fù)雜，變化多樣。比如生物網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人事關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等。其中，復(fù)雜系統(tǒng)中的個(gè)體對(duì)應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，系統(tǒng)中個(gè)體之間的關(guān)系對(duì)應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的邊。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步研究不僅對(duì)人們的工作和生活具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義，而且對(duì)整個(gè)人類社會(huì)和自然界的發(fā)展具有深遠(yuǎn)的科學(xué)意義。
　　研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的最終目的包括：一方面理解網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如何影響發(fā)生在網(wǎng)

2、絡(luò)上的各種動(dòng)力學(xué)過程，另一方面理解網(wǎng)絡(luò)的演化動(dòng)力學(xué)過程如何決定網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。本文中，我們首先深入研究了網(wǎng)絡(luò)中的耦合同步過程，并在基于對(duì)同步實(shí)現(xiàn)原理的理解的基礎(chǔ)上，引入了相位聚類模型，該模型很容易達(dá)到同步中的集群現(xiàn)象。然后將該相位聚類模型與局部搜索算法相結(jié)合用于解決圖著色問題。接著我們對(duì)動(dòng)力學(xué)過程中的網(wǎng)絡(luò)博弈，特別是囚徒困境博弈進(jìn)行了深入的研究，并對(duì)博弈數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的分析。最后將博弈動(dòng)力學(xué)結(jié)合進(jìn)化算法、提出的移動(dòng)算子用于網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)。具體工

3、作如下：
　　1.基于相位聚類模型的圖著色混合算法。本文利用相位聚類模型中相位同步的原理和圖論中補(bǔ)圖的理論，使補(bǔ)圖中相鄰的節(jié)點(diǎn)相位越來越接近，不相鄰的節(jié)點(diǎn)的相位越來越遠(yuǎn)離，從而達(dá)到初始分組的目的。同時(shí)引入了局部搜索算法—桶排序法，將初始分類結(jié)果中分類錯(cuò)誤的節(jié)點(diǎn)重新分類正確，從而提高該算法的正確率。實(shí)驗(yàn)表明，只要網(wǎng)絡(luò)演化的參數(shù)設(shè)置合理，該算法具有很好的集群效果，而且可以得到正確的著色結(jié)果和最優(yōu)的著色數(shù)。
　　2.博弈動(dòng)力學(xué)和博

4、弈數(shù)據(jù)分析。本文在理解博弈動(dòng)力學(xué)的基礎(chǔ)上，將經(jīng)典的囚徒困境博弈和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)問題聯(lián)系起來。然后從理論出發(fā)，對(duì)具體的博弈數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，說明了什么情況下博弈數(shù)據(jù)足夠重構(gòu)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，什么情況下博弈數(shù)據(jù)只能重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的部分邊。
　　3.基于博弈動(dòng)力學(xué)的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)。在系統(tǒng)生物學(xué)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中，專家和學(xué)者們提出了許多基于觀察到的數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的啟發(fā)式算法。本文是將囚徒困境博弈理論與進(jìn)化算法相結(jié)合來重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，重構(gòu)時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)按照度從小