【摘 要】
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复杂网络及其抗毁性研究在众多领域中具有广泛的应用,如在电力系统中的电网鲁棒性分析,在金融领域中的风险管控,在生物医学领域的致病基因研究,在疾病防控领域的免疫策略等等,表明复杂网络抗毁性研究极具现实意义。复杂网络抗毁性研究是研究网络抵抗节点或者边攻击的能力,由于网络性能对中心性节点或边的攻击敏感,其攻击方式即网络攻击策略通常体现在对网络的中心性节点或边的攻击。本文针对网络节点攻击策略及应用展开研究。
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复杂网络及其抗毁性研究在众多领域中具有广泛的应用,如在电力系统中的电网鲁棒性分析,在金融领域中的风险管控,在生物医学领域的致病基因研究,在疾病防控领域的免疫策略等等,表明复杂网络抗毁性研究极具现实意义。复杂网络抗毁性研究是研究网络抵抗节点或者边攻击的能力,由于网络性能对中心性节点或边的攻击敏感,其攻击方式即网络攻击策略通常体现在对网络的中心性节点或边的攻击。本文针对网络节点攻击策略及应用展开研究。研究表明复杂网络中的节点存在着聚集性,而在节点聚集的局部结构中存在着一些重要的节点却没有引起重视,本文结合网络的节点聚集局部特征提出了一种基于邻居节点度信息的节点中心性指标（BD——Base Degree of node）;另外,从网络社区结构的角度出发,定义了在社区边界起桥梁作用的节点,并结合指标BD进一步提出了一种基于社区结构信息的节点中心性指标（CBD——Community-Based Degree of node）。在提出BD和CBD的基础上,提出了基于BD的攻击策略和基于CBD的攻击策略,并在多种网络模型下进行了仿真实验和抗毁性分析。结果表明,与其他几种有效的攻击策略相比,基于BD的攻击策略能够使网络性能下降得更快;而在社区规模分布均匀且起桥梁作用节点较少的网络中,比起基于BD的攻击策略和其他的攻击策略,基于CBD的攻击策略破坏效果最佳。将网络抗毁性研究成果应用到疾病传播模型中,提出了基于BD的免疫策略和基于CBD的免疫策略,并在小世界网络模型和真实网络模型中进行了仿真实验。结果表明,与其他有效的免疫策略相比,基于BD的免疫策表现更佳;基于CBD的免疫策略在社区结构良好的网络中具有最佳的免疫效果,能在基于CBD指标识别出的少量节点接受免疫的情况下迅速将疫情控制。
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