两层复杂网络上的动态权重路由策略研究

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复杂网络的演化动力学及网络上的动力学过程研究

复杂网络演化动力学
复杂网络演化动力学
复杂网络的演化是一个包含多种相互作用和动态过程的系统工程。在网络演化的过程中，节点和边的动态变化会导致网络结构和功能的改变。典型的网络演化动力学包括自组织、相变和混沌等现象。
复杂网络演化动力学
自组织是指网络在演化过程中，通过局部相互作用和自适应机制，形成具有特定结构和功能整体的过程。在复杂网络中，自组织往往导致网络出现层次结构和模块化等特征。相变则是指网络在演化过程中，由于外部环境变化或内部相互作用改变，网络结构和功能突然发生剧变的现象。而混沌则是指网络演化过程中的不可预测性和敏感依赖性。
内容摘要
复杂网络，由许多节点和连接这些节点的边构成，在各种科学领域中都有广泛的应用。从生物学中的神经网络到社交网络，从互联网到电力网络，复杂网络的身影无处不在。而在这些网络中，各种动力学过程也在悄然进行。本次演示将探讨几种复杂网络上的动力学过程的研究进展。
一、传播动力学
一、传播动力学
在复杂网络中，信息的传播是一个重要的动力学过程。从疾病病毒的传播到谣言的扩散，从知识的学习到观点的形成，信息的传播都是在网络中进行的。研究这种传播过程，需要对网络的拓扑结构和传播机制有深入的理解。一种常用的方法是使用传染病模型，如 SIR模型，通过模拟疾病在人群中的传播，来预测和控制疾病的扩散。
未来研究方向
此外，随着大数据和计算能力的不断提升，未来的研究也可以更加深入地探讨复杂网络结构和动态演化过程对合作演化和博弈动力学的影响。
结论
结论
复杂网络上的合作演化和博弈动力学研究在理解自然、社会和技术系统中的合作行为方面具有重要的理论和实践价值。本次演示介绍了该领域的研究现状、主要方法、实验结果以及未来研究方向。通过深入探讨复杂网络背景下的合作演化和博弈动力学问题，我们可以更好地理解系统中各要素之间的相互作用和演化过程，并为解决现实问题提供有益的启示。

双层网、群落、级联事件等复杂网络研究---邹盛荣博士毕业论文资料

双层网、群落、级联事件等研究（申请扬州大学理学博士学位论文）邹盛荣导师：何大韧教授培养单位：扬州大学专业名称：基础数学研究方向：复杂网络的理论与应用2010年11月Research of Bi-layer Network、Community andCascade Event(Applying for the Degree of Doctor of Science)BySheng-Rong ZouUnder the guidance and supervision ofProfessor Da-Ren HeThesis Submitted toYangzhou UniversityYangzhou University, Yangzhou, P. R. China,November, 2010摘要I摘要以还原论方法论为基础的近代物理学取得了极大的成功，并且导致了一系列现代科学技术的产生与发展。

然而，典型的复杂系统，例如生命系统和社会系统，由于存在自组织和自适应的特点，全体不等于部分的简单组合，从根本上不适用于还原论。

如何建立复杂系统的定量科学系统，是整个科学界长期以来的关注热点之一。

近二十年来，复杂系统研究受到了分外的重视。

上世纪末作为复杂系统描述工具出现的复杂网络的研究热潮对此也起了推动作用。

我们课题组也从事了复杂系统和复杂网络的研究。

本论文的前两部分报告我们对复杂网络中的两个热点问题，即关联双层网和群落划分的研究；后两部分分别报告我们对一类复杂系统中的重要现象——雪崩，以及一个重要复杂系统——科研论文发表系统的研究。

典型的复杂系统可以被划分为许多层次和子系统，每个层次和子系统中存在许多种互相作用的基本单元，这些层次和子系统之间又存在复杂的关联。

这使得对系统整体的研究具有很大困难。

人们自然地首先研究一种基本单元及其相互作用，暂时抛开它们与其它基本单元的相互作用。

这就是为什么到目前为止大多数研究的复杂网络都仅包括一种节点及其相互作用。

动态路由算法在互联网中的应用研究

动态路由算法在互联网中的应用研究互联网作为当今世界上最重要的通信网络之一，连接了全球数以亿计的计算机和设备。

为了实现互联网的高效运行和及时响应，动态路由算法被广泛应用。

本文将探讨动态路由算法的基本原理、分类以及在互联网中的具体应用，并讨论其优势和挑战。

一、动态路由算法的基本原理与分类动态路由算法是指根据当前网络拓扑和负载情况自动计算并选择合适的路径传输数据包的算法。

与静态路由算法相比，动态路由算法可以根据网络状况自动更新路由表，适应网络拓扑变化和负载波动。

动态路由算法主要有以下几种分类：1. 距离矢量路由算法：此类算法基于每个节点相对于其他节点的距离来评估最佳路径。

其中，最著名的算法是RIP（Routing Information Protocol）和IGRP（Interior Gateway Routing Protocol）。

2. 链路状态路由算法：此类算法以每个节点感知到的网络链路状态为基础来计算最佳路径。

其中，最著名的算法是OSPF（Open Shortest Path First）。

3. 路径向量路由算法：此类算法通过共享到达目的地的路径上的向量信息来选择最佳路径。

最著名的算法是BGP（Border Gateway Protocol）。

这些算法在不同的场景和网络环境中具有不同的适用性和优势。

例如，距离矢量算法适用于小型网络，链路状态算法适用于大型网络，而路径向量算法适用于网络间的路由选择。

二、动态路由算法在互联网中的应用动态路由算法在互联网中广泛应用于确保数据的高效传输和网络的可靠性。

以下是动态路由算法在互联网中的几个主要应用场景：1. 负载均衡：互联网中的服务器集群经常面临负载不均的问题。

通过动态路由算法，可以根据服务器的负载情况和网络拓扑，智能分配用户请求，以实现负载均衡。

例如，在BGP协议中，可以使用路由属性（如AS路径长度、中继个数等）来选择负载较轻的路径，从而平衡流量负载。

2. 容错和恢复：互联网中的数据包传输经常面临链路故障和网络拥塞等问题。

计算机网络动态路由算法研究

计算机网络动态路由算法研究一、前言计算机网络是人类信息交流的重要基础设施，而动态路由算法是计算机网络中实现网络互联互通的关键。

随着网络规模的不断扩大、网络架构的不断演化以及网络功能的不断提升，动态路由算法的研究和应用成为网络技术发展中的重要方向。

二、动态路由算法的概述动态路由算法是指在计算机网络中，通过动态计算网络拓扑、流量负载等信息，动态调整路由方式，使得网络中的数据包能够以最短、最快的方式传递。

动态路由算法由于具有自适应性、可扩展性、灵活性等优点，已成为当前计算机网络中最为常用的路由方式之一。

三、动态路由算法的分类目前常见的动态路由算法包括以下几种：1. 距离矢量路由算法(Distance Vector Routing Protocol，DVR)DVR算法是一种分布式、基于距离度量的路由算法，其核心思想是通过向相邻节点广播本节点与相邻节点的距离信息，以此计算到达目的地的最短距离。

DVR算法具有简单、易于实现、能够应对链路故障等优点，适用于小型网络。

2. 链路状态路由算法(Link State Routing Protocol，LSR)LSR算法是一种集中式的路由算法，其核心思想是将网络拓扑及链路状态信息收集后，通过计算路径最短的方式确定路由。

LSR算法具有计算复杂度低、快速收敛等优点，适用于中型到大型网络。

3. 路由信息协议(Routing Information Protocol，RIP)RIP是一种基于距离向量的路由协议，其核心思想是通过广播距离向量信息，计算路由。

RIP协议实现简单，但对网络中的数据包容易造成延迟的影响，适用于小型网络。

4. 开放最短路径优先协议(Open Shortest Path First，OSPF)OSPF是一种链路状态路由协议，其核心思想是将网络拓扑信息和链路状态信息收集后，以Dijkstra算法为基础计算最短路径。

OSPF协议具有高效的收敛速度、计算复杂度低等优点，适用于中型到大型网络。

复杂网络的结构分析和研究方法

复杂网络的结构分析和研究方法随着互联网和社交媒体的飞速发展，复杂网络已经成为研究的一个热点话题。

复杂网络的结构分析和研究方法也越来越受到重视。

本文将介绍复杂网络的结构特征、常用的分析方法以及其在不同领域的应用。

一、复杂网络的结构特征复杂网络是由大量节点和边组成的网络，节点和边之间的联系不仅仅是简单的二元关系，还可能包含权重、方向和时序等信息。

复杂网络有以下几个典型的结构特征：1.小世界结构：复杂网络中节点之间的距离很短，一般不超过6个节点。

这种结构类似于“六度分隔”理论，可以用于解释信息传播和社交网络中的熟人链。

2.无标度结构：复杂网络中存在少量的高度连接的节点（称为“超级节点”），这些节点的度数呈现幂律分布，呈现出“富者愈富”的特点。

这种结构特征可以用于解释互联网和社交媒体中一些热门话题的爆发。

3.聚类结构：复杂网络中的节点往往聚集在一起，形成一个个社群或组织，这种结构特征可以用于解释互联网上的各种社交群体。

以上三个结构特征是复杂网络中最为常见的，也是最为基本的结构特征。

但是，实际应用中，复杂网络的结构往往更加复杂，需要采用各种分析方法。

二、复杂网络的分析方法1.节点中心性分析：节点中心性反映了一个节点在网络中的重要程度。

常用的节点中心性指标包括度中心性、介数中心性、接近中心性等。

度中心性是指节点的度数，即与一个节点相邻的边数。

介数中心性是指一个节点在所有节点对之间的最短路径中经过的次数。

接近中心性是指一个节点到其他节点的平均距离。

这些指标可以用来寻找网络中的重要节点，进行节点排序和划分社群等。

2.社区检测算法：社区检测算法是一种将节点划分为不同社群的方法。

其中最著名的算法是Louvain算法，该算法通过最大化每个社群的内部连接和最小化不同社群之间的连接来实现社区划分。

3.网络度分布分析：网络度分布是指在一个网络中，单个节点的度数的分布情况。

度分布可以呈现出不同的形态，如泊松分布、幂律分布等，不同类型的度分布对应了不同的网络结构特征。

多层复杂网络理论研究进展——概念、理论和数据

多层复杂网络理论研究进展：概念、理论和数据
张欣
（）上海海事大学交通运输学院，上海２０１３０６
摘要：对多层复杂网络近期发展历程和代表性研究进行了回顾和梳理。从概念、理论模型和数据三方面入手，阐述了多层复杂网络的科学本质、理论瓶颈及现实应用。并指出多层复杂网络是网络科学发展的重要发向，未来亟待形成规范且具有普适性的概念体系和研究范式；理论模型将进一步体现多层网络依存性和交互性的优势而不是单个网络的简单叠加；现实应用层面将从模型验证更多地向优化现实系统的方向发展。关键词：网络科学；多层网络；多维型网络；依存型网络中图分类号：Ｎ９４文献标识码：Ａ
，：ＡＡｂｓａｅｒ．Ｔｈｅｃｏｎｃｅｔｉｖｅｎｉｎｔｈｉｓｔｒａｃｔｂｒｉｅｆｒｅｖｉｅｗａｂｏｕｔｍｕｌｔｉｌａｅｒｎｅｔｗｏｒｋｓｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｐｐｐｇｙ，ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｍｏｄｅｌａｎｄｄａｔａａｎａｌｓｉｓｏｆｍｕｌｔｉｌａｅｒｎｅｔｗｏｒｋｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｗｈｉｃｈｈｅｌｕｓｔｏｄｒａｗｙｙｐｕｅｓｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｆｕｔｕｒｅ．Ａｓｏｎｅｒａｃｔｉｃａｌｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋａｎｄｏｅｎｉｎｏｉｎｔｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｅｓｓｅｎｃｅａｓｗｅｌｌａｓｑｐｐｐｐ，ｏｆｖｅｒｉｍｏｒｔａｎｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｉｎｎｅｔｗｏｒｋｓｃｉｅｎｃｅｆｕｔｕｒｅｓｔｕｄｉｅｓｏｆｍｕｌｔｉｌａｅｒｎｅｔｗｏｒｋｓｓｈｏｕｌｄｆｏ－ｙｐｙ，ｃｕｓｏａｒａｎｔｈｒｅｅａｓｅｃｔｓ．Ｆｉｒｓｔｆｏｒｃｏｎｃｅｔｓｓｔｅｍ，ｆｏｒｍａｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄａｎｄｕｎｉｖｅｒｓａｌｒｅｓｅａｒｃｈ－ｐｐｐｙ，ｄｉｍ．Ｓｅｃｏｎｄｄｅｖｅｌｏｔｈｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｔｏｕｔｉｌｉｚｅｔｈｅｄｅｅｎｄｅｎｃｅａｎｄｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｌａ－ｇｐｐｙ，ｅｒｎｅｔｗｏｒｋｓｒａｔｈｅｒｔｈａｎｓｕｍｏｆｅｘｉｔｉｎｍｏｄｅｌｓｏｆｓｉｎｌｅｎｅｔｗｏｒｋ．Ａｔｌａｓｔｉｎｅｍｉｒｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈｉｔｇｇｐｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｔｏｔｒａｎｓｉｔｆｒｏｍｖｅｒｉｆｉｎｃｕｒｒｅｎｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｒｅａｌｄａｔａｔｏｉｍｒｏｖｅｒｅａｌｓｓｔｅｍｖｉａｙｙｇｐｙｔｈｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｍｏｄｅｌ．：；；；ｒｅｌＫｅｗｏｒｄｓｎｅｔｗｏｒｋｓｃｉｅｎｃｅｍｕｌｔｉｌａｅｒｎｅｔｗｏｒｋｓｍｕｌｔｉａｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｉｎｔｅｒｄｅｅｎｄｅｎｔｎｅｔ－－ｙｐｙｗｏｒｋｓ

基于移动Agent的双层卫星网动态路由算法

基于移动Agent的双层卫星网动态路由算法
张勇;王汝传
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2008(018)009
【摘要】新一代LEO/MEO卫星体系结构成为当今卫星网通信研究的热点.结合移动Agent技术解决卫星网动态路由问题,在LEO/MEO卫星网平台上构建了核心层功能,并较好地处理了受复杂的星际链路切换影响的数据包转发.在OPNET仿真软件下模拟了卫星节点受算法工作的影响,结果表明,卫星处理数据包时延在理想性上处理能力和合理的链路容量条件下是可以接受的,且数据包端到端时延是较小的.【总页数】5页(P26-29,33)
【作者】张勇;王汝传
【作者单位】南京邮电大学,计算机学院,江苏,南京,210003;南京邮电大学,计算机学院,江苏,南京,210003
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于蚁群算法的卫星网动态路由算法 [J], 马海滨;王汝传;饶元
2.基于移动Agent的双层卫星网QoS路由算法 [J], 林萍;王汝传;郑彦;饶元
3.基于流量预测的双层卫星网络动态路由算法 [J], 阎冬;汪路元
4.LEO/MEO双层卫星网的分层动态路由算法 [J], 苑喆;张军;柳重堪
5.一种基于移动Agent卫星网动态路由算法 [J], 饶元;王汝传;郑彦
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复杂网络中的控制与同步问题研究

复杂网络中的控制与同步问题研究随着科技的不断进步，人们之间的联系也越来越紧密，从而形成了各种复杂的网络结构，如社交网络、交通网络、物流网络、生态网络等等。

在这些网络中，人们彼此交流、物品运输、生物种群互动，所涉及到的节点和边都构成了一个庞大的系统。

如何控制和同步这些节点，保证系统正常运行，成为一个重要的研究问题。

复杂网络中的控制问题在复杂网络中，我们需要通过对节点进行控制来实现对整个网络的控制。

理论上，我们可以通过对网络中任何一个节点进行控制，就可以控制整个网络，但是实际情况并非如此。

这是因为，对于一个复杂网络，它通常是非线性的、动态的以及带有噪声的，这将对控制带来一定的挑战。

在复杂网络求解控制问题时，我们需要应用控制论的方法。

其中，网络控制的方法主要可以分为两种：节点控制和边控制。

即，通过调整节点的状态或者边的权重，来实现对网络的控制。

节点控制节点控制策略是指通过改变网络中的某个节点状态来实现对网络的控制。

目前，节点控制的方法通常有以下几种：1.基于最小控制节点这种方法是指通过寻找一个最小的子集，对它们进行控制，从而实现对整个网络的控制。

在这种方法中，我们需要将复杂网络转化为一个有向图，然后将其转化为一个适合进行求解的矩阵形式，最后求出使控制节点总数最小的节点集合。

2.基于马尔可夫链这种方法是指通过构建一个马尔可夫链，来实现对网络的控制。

在这种方法中，我们需要对复杂网络进行建模，即将节点和边表示为一个状态和转移概率。

然后，我们依据控制的目标，来求解状态的概率分布，并得到控制措施。

边控制边控制策略是指通过改变网络中的某些边的权重来实现对网络的控制。

目前，边控制的方法通常有以下几种：1.基于边加权这种方法是指通过对复杂网络的边进行加权，从而实现对其控制。

在这种方法中，我们可以通过改变边的权重，来实现对网络的控制，如增加某些边的权重，减小某些边的权重等等。

2.基于连通度这种方法是指通过调整网络的拓扑结构，来实现对网络的控制。

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０引言
自从小世界现象和无标度特性被发现以来，许多大规模通
拥塞的节点。这样流量负荷就从ＨＢ节点分散到网络中其他Ｕ节点上去了。仿真结果表明，果对有效路径进行优化选择，如
ｆｙｏｈ・。Ｃｉｇｆ
Ａｓａｔｈｓｐｐｒｒｐｓｄｔｅｄｎｍｃｗｉｔｕｉｇｓａｅｙ（ＷＲ）ｂｓｄｏｅｕｕｎｔｒｖｅｎｔｂｔｃ：ＴｉａｅｏｏｅｙａｉｅｇｅｒｔｒｔｒｐｈｈｄｏｎｔｇＤＳａｅｎｔｅｅｌｇｈｔｉｏｅｈｅｈｑｅｏｍｐｔ－
ＤＷＲＳ．
Ｋｅｙｗｏｒｓ：ｌｙｒｄｃｍｐｌｘｎｔｒｒｕｉｇｓｒｔｇ；ｎｔｒａａｉｙ；ｑｅｅｇｈｄａｅｅｏｅｅｗｏｋ；ｏｔｎｔａｅｙｅｗｏｋｃｐｃｔｕｕｅｌｎｔ
有最大连接度的ＨＢ节点，Ｕ而这些节点往往是网络中最容易
ｗｒａａｉｆｗ —ａｅｏｌｘｎｔｒｓａｈｌｇｃｌｅｇｓａｓｎｄａｗｅｇｔｖｌｅｔａａｅａｅｔｈｕｕｏｋｃｐｃｔｏｏｌｙｒｃｍｐｅｅｗｏｋ．Ｅｃｏｉａｄｅｗａｓｉｅｉｈａｕｈｔｗｓｒｌｔｄｗｉｔｅｑｅｅｙｔｇｈ
卓越
（．１电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术重点实验室，成都６１３；．川电力试验研究院，成都６０７）１７１２四１０２
摘要：为了提高两层复杂网络处理数据包的网络容量，出了一种基于队列长度的路由策略，之为动态权提称
ｗ，ｈｎｄ１７１Ｃｉａ２ＳｈａｌｔｃＰｗｒＴｓ＆Ｒｓａｃｔｕ，ｈｎｄ１０２，ｈｎ）Ｃｅｇｕ６３，ｈｎ；．ｉｕｎＥｅｒｏｅｅ１ｃｃｉｔｅｅｒＩｉｔＣｅｇｕ６０７Ｃｉａｈｎｔｅｓ
Ｓｕｙｏｙａｃｗｅｇｔｄｒｕｉｇｓｒｔｇｏｗｏｌｙｒｃｍｐｅｅｗｏｋｔｄｆｄｎｍｉｉｈｅｏｔｎｔａｅｙｆｒｔ —ａｅｏｌｘｎｔｒｓ
ＺＨＵＯＹｕｅ， ’
（．ｅａｏａｏｙｏｒａｂｎｐｉｌｉｒＴａｓｓｉ１ＫｙＬｂｒｔｒＢｏｄａｄＯｔａｂｒｎｍｉｏｆｃＦｅｓｎ＆Ｃｍｎａｉｅｏｋ，ＵｉｒｔｏｌｃｏｉＳｉｃｏｍｕｉｔｎＮｔｒｃｏｗｓｎｖｓｙｆＥｅｔｎｃｎｅ＆ｅｉｒｃｅ
第２８卷第９期２１０１年９月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔ￣ｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｃｏ
Ｖｏ．８Ｎｏ９１２．Ｓｐ２１ｅ．０１
两层复杂网络上的动态权重路由策略研究
ｌｎｇｈｏｈｙｉａｏｅｎｎｍｉｄｅｈｉｈｃｏｄｎｇｔｈａｉｔｏｆｑｕｅｇｈ．Ｔｈｎｄｅｉｅｅｃｅｓｅｔｆｐｓｃｌｎｄｓａｄｄｙａｃｕｐａｔｔｅｗｅｇｔａｃｒｉｏｔｅｖｒａｉｎｏｕｅｅｌｎｔｅｌｖｒｄｐａｋｔ
ａｒｓｔｅｓｏｔｔａｓｆｈｅｈｅｇａｌｙｒｎｔｏｋｏｐｒｄｗｔｅｓｏｔｔａｕｎｔｔｙ（ＰＳｎｃｏｓｈｒｓｐｔｅｗｉｔｄｌｉｌａｅｅｒ．ＣｍａｅｉｔｈｒｓｐｔｒｔｇｓａｇＳＲ）ａｄｈｅｈｏｔｇｏｃｗｈｈｅｈｏｉｒｅｔｅｇｂｌｗｒｎｓｒｕｉｇｓａｇＧＲ）ｔｅｎｔｏｋｃｐｃｙｏｏｌｅｏｐｅｅｏｒａｌｅｈｎｅｙｔｅｈｌａａａｅｅｓｏｔｒｔｙ（ＡＳ，ｈｅｒａａｉｆｗ — ｙｒｍｌｎｔｒｉｇｅｔｎａｃｄｂｏｎｔｅｗຫໍສະໝຸດ ｔｔａｃｘｗｋｓｙｈ
关键词：分层复杂网络；由策略；网络容量；队列长度路
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９
文献标志码：Ａ
文章编号：１０ — ６５２１）９３１— ３０１３９（０１０ — ４１０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．９０９ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０１０．５ｓ
重路由策略，即逻辑层链路的权重与其映射的物理层节点队列长度有关，并按照队列长度的变化，态地更新链动
路权重，然后数据包按照权重最小路径路由。仿真结果表明，传统的最短路径路由策略和静态的全局意识路与由策略相比，态权重路由策略可以进一步地增强两层复杂网络的网络容量。动