Özel Karmaşık ağları (uygulamalar, modeller ve araştırma geçmişi) anlamak için bir makale
(Daha büyük resmi görmek için tıklayın)
Önsöz
Son yıllarda karmaşık ağların teorisi ve uygulaması üzerine sürekli derinlemesine araştırmalarla, karmaşık ağları yansıtan Science, ature, RL, NAS vb. Gibi birinci sınıf dergilerde karmaşık ağlar üzerine çok sayıda makale yayınlandı. Fizikte yeni ortaya çıkan bir araştırma noktası haline geldi. İnsanlar bu yeni teorik aracı gerçek dünyadaki çeşitli büyük ölçekli ve karmaşık sistemleri incelemek için uygulamaya başladı. Karmaşık sistemlerin yapısı ve sistem yapısı ile sistem işlevleri arasındaki ilişki, insanların dikkat ettiği önemli konulardır. .
Doğada var olan çok sayıda karmaşık sistem, çeşitli ağlar tarafından tanımlanabilir. Tipik bir ağ, birçok düğümden ve düğümler arasındaki uçtan oluşur , Gerçek sistemdeki farklı bireyleri temsil etmek için düğümlerin kullanıldığı ve bireyler arasındaki ilişkileri temsil etmek için kenarların kullanıldığı yerlerde , Genellikle iki düğüm arasında belirli bir ilişki varsa, bir kenar bağlanır, aksi takdirde hiçbir kenar bağlanmaz. Bir uç ile bağlanan iki düğüm ağda bitişik olarak kabul edilir . Örneğin sinir sistemi, sinir lifleri ile birbirine bağlanmış çok sayıda sinir hücresinin oluşturduğu bir ağ olarak görülebilir. Bilgisayar ağı; optik kablolar, bükümlü çiftler, koaksiyel kablolar gibi iletişim araçlarıyla bağımsız çalışan bilgisayarların oluşturduğu bir ağ olarak kabul edilebilir. . Elektrik şebekesine benzer Sosyal ağ , Trafik Ağı , Sevk ağı ve daha fazlası.
Karmaşık ağların araştırılması, disiplinler arası ve karmaşık özellikleri nedeniyle birçok disiplinin bilgi ve teorik temelini içerir. Özellikle sistem bilimi, istatistiksel fizik, matematik, bilgisayar ve bilgi bilimlerinde vb. Yaygın olarak kullanılan analiz yöntemleri ve araçları arasında grafik teorisi, kombinatoryal matematik, matris teorisi, olasılık teorisi, stokastik süreç, optimizasyon teorisi ve genetik algoritmalar yer alır. Karmaşık ağların ana araştırma yöntemlerinin tümü, grafik teorisinin teorilerine ve yöntemlerine dayanmaktadır ve tatmin edici sonuçlar elde edilmiştir. Ancak son yıllarda, ağ yapısı entropisi kavramı gibi istatistiksel mekanik, kendi kendine organizasyon teorisi, kritiklik ve faz geçiş teorisi, sızma teorisi vb. Gibi karmaşık ağların modellenmesinde ve hesaplanmasında birçok istatistiksel fizik kavramı ve yöntemi başarıyla kullanılmıştır. Ve karmaşık ağların "sırasını" nicel olarak ölçmek için kullanın. Karmaşık ağ modelleri birçok bilimsel alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Referanslar:
Sun Xijing, Si Shoukui. Karmaşık ağ algoritmaları ve uygulamaları. National Defense Industry Press, 2015.
Watts D J, Strogatz S. H. 'küçük dünya' ağlarının kolektif dinamikleri .. Nature, 1998, 393 (6684): 440.
Faloutsos M, Faloutsos P, Faloutsos C. İnternet topolojisinin güç-yasası ilişkileri hakkında Acm Sigcomm Computer Communication Review, 1997, 29 (4): 251-262.
Hofman J M, Sharma A, Watts D J.Sosyal sistemlerde tahmin ve açıklama .. Science, 2017, 355.
Ebel H, Mielsch L I, Bornholdt S. E-posta ağlarının ölçeksiz topolojisi Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys, 2002, 66 (3 Pt 2A): 035103.
Wu Wenxiang, Huang Haijun. Genel Sistem Optimal Modeli ve Sabit Talepli Ulaşım Ağının Özellikleri. Yönetim Bilimi Dergisi, 2015, 18 (12): 58-67.
Xuan Qi, Wu Tiejun.Karmaşık açık atölye problemleri için ağ modeli ve zamanlama kuralı tasarımı.Zhejiang Üniversitesi Dergisi (Engineering Science Edition), 2011, (06): 961-968.
Albert R, Barabási A. Karmaşık ağların istatistiksel mekaniği, Review of Modern Physics, 2002, 74 (1): 47-97.
1. Karmaşık ağların araştırma geçmişi
1736, Euler: The Seven Bridges of Königsberg; 1950, Erdos, Renyi: Random Graph Theory; 1998, Strogatz, Barabasi: Small World and Scale-Free Networks.
Şekil 1 Königsberg'in Yedi Köprüsü
İki çığır açan makale, karmaşık ağ araştırmalarında yeni bir dönemin başlangıcının bir işareti olarak görülebilir:
Bunlardan biri, Cornell Üniversitesi Teorik ve Uygulamalı Mekanik Bölümü'nden doktora öğrencisi Watts ve onun danışmanı, doğrusal olmayan dinamikler konusunda uzman olan Profesör Strogatz, Nature dergisinde Haziran 1998'de yayınlandı. "Küçük Dünya" Ağının Kolektif Dinamikleri " ("Küçük Dünya" Ağlarının Kolektif Dinamikleri) makaleleri;
Diğeri, ABD'deki Notre Dame Üniversitesi Fizik Bölümü'nden Profesör Barabsi ve Ekim 1999'da Bilim Doktora öğrencisi Albert tarafından yazılan bir makale. "Rastgele Ağlarda Ölçeklerin Ortaya Çıkışı" (Rasgele Ağlarda Ölçeklendirmenin Ortaya Çıkışı) makale. Bu iki makale, sırasıyla karmaşık ağların küçük dünya özelliklerini ve ölçeksiz doğasını ortaya koydu ve bu özelliklerin üretim mekanizmasını göstermek için karşılık gelen modeller oluşturdu. Şimdiye kadar, insanlar yavaş yavaş karmaşık ağlar üzerine araştırma başlattılar.
Ağ araştırmasıyla ilgili olarak, matematikçiler iki yüz yıldan daha uzun bir süre önce başladılar Sistematik teoriler ve teknolojiler geliştirdiler, fizikçilerin ise sadece bir düzine yıllık geçmişi var! Fizikçileri bu çamurlu su havuzuna gelmeye motive eden şey nedir ve onların gelişi mantıklı mı?
Bizim bakış açımızdan, Özel ölçek etkisi Fizikçileri çağırmanın temel nedeni budur.
Matematikçilerin klasik ağ teorisi, sezgisel bir izlenim oluşturmak için bir kağıt parçası üzerine çizilebilen düzinelerce yüzlerce köşe içeren bir ağı analiz eder; veya sonlu ölçek etkileri olmadan doğru bir şekilde çözülebilen ağ özelliklerini tartışır. "Rastgele kaldırıldı Bir tepe Ağ performansı üzerinde ne gibi bir etkisi olacak? "Bu soru, sonlu kural ağları üzerinde çalışan matematikçiler için anlamlıdır. On milyonlarca düğüme ve karmaşık ve çeşitli bağlantı yöntemlerine sahip gerçek ağlar için," rastgele kaldırılabilir ". % 3 tepe Ağ performansı üzerinde ne gibi bir etkisi olacak? "Bu soru daha anlamlı. Bu ölçekteki ağlar, fizikçiler tarafından "yeterince büyük" ağlar olarak adlandırılır ve bunlar üzerinde yapılan araştırmalar, istatistiksel fizik yöntemlerinin kullanılmasını gerektirir.
Matematikçiler ve fizikçiler ağı dikkate aldıklarında, genellikle sadece düğümlerin kenarlarla birbirine bağlı olup olmadıklarıyla ilgilenirler. Düğümlerin konumu, uzun veya kısa, eğri veya düz, kesişip kesişmediklerini vb. Umursamazlar. nın-nin. Burada, ağın, düğümün belirli konumundan ve kenarın belirli şeklinden bağımsız olarak gösterebileceği özelliği çağırırlar. Ağın topolojik yapısı Karşılık gelen yapıya Ağ topolojisi .
Peki, gerçek sistemi tanımlamak için hangi tür topoloji daha uygundur? İki yüz yıldan fazla bir süredir, bu konudaki araştırmalar üç aşamadan geçti. İlk yüz yılda matematikçiler, gerçek sistemin çeşitli faktörleri arasındaki ilişkinin Kural yapısı İki boyutlu bir düzlemde Öklid ızgarası gibi, ekose bir tişört üzerindeki bir desene benzeyen araçlar; veya en yakın komşu halka ağı, size her zaman bir grup el ele tutuşarak bir kamp ateşinin etrafında bir daire içinde dans ettiğini hatırlatır. kız.
1950'lerin sonunda, matematikçiler yeni bir ağ kurma yöntemi buldular.Bu yönteme göre, iki düğümün bağlı olup olmadığı artık belirli bir şey değil, Olasılık kararı. Matematikçiler bu oluşturulan ağı Rastgele ağ Önümüzdeki kırk yıl içinde birçok bilim insanı tarafından gerçek sistemi tanımlamak için en uygun ağ olarak kabul edildi. Bilgisayar veri işleme ve bilgi işlem yeteneklerinin hızla gelişmesi nedeniyle son yıllara kadar, Bilim adamları, çok sayıda gerçek ağın ne normal ağlar ne de rastgele ağlar olduğunu keşfettiler. , Ancak istatistiksel özelliklere sahip bir ağ, önceki ikisinden farklı. Bu tür ağlar bilim adamları tarafından çağrılır Karmaşık Ağlar , Bunların incelenmesi, üçüncü aşamanın gelişini işaret ediyor.
Yerli bilim adamlarının yabancı karmaşık ağ teorisi araştırmalarına giriş ilk olarak Wang Xiaofan (2002) tarafından yabancı bir dergide yayınlanan bir makaleyle başladı. Makale, ortalama yol uzunluğu, toplama katsayısı, derece dağılımı, İnternet gibi gerçek sistemler, www ve bilimsel işbirliği ağları, normal ağlar, rastgele ağlar ve küçük dünyalar gibi ağ ölçümleri dahil olmak üzere son yıllarda yabancı karmaşık ağ araştırmalarının önemli başarılarını gözden geçiriyor. Ağlar gibi ağ modelleri, ölçeksiz ağlar ve karmaşık ağlarda senkronizasyon.
Yurtiçi yayınlarda yabancı karmaşık ağ teorisinin tanıtımı Zhu Han'a (2003) kadar izlenebilir. "Physics" dergisinde yayınlanan "Network" Architecture ", makale Küçük dünya, gruplama ve ölçeksizlik gibi kavramlara odaklanın , Karmaşık ağların araştırma sürecini tanıttı.
Bundan sonra Wu Jinshan bekledi Karmaşık ağların temel araştırma sonuçlarını istatistiksel fizik perspektifinden özetler Yönlendirilmemiş ağ, yönlendirilmiş ağ ve ağırlıklı ağ gibi üç farklı ağ istatistiksel özelliğinin mevcut araştırma durumunu özetler, normal ağ, tamamen rastgele ağ, küçük dünya ağı ve ölçeksiz ağ gibi ağ mekanizması modellerini özetler Ayrıca, ağ evriminin istatistiksel yasasını ve ağdaki dinamik özelliklerin çalışmasını özetler.
Zhou Tao ve diğerleri (2005) Küçük dünya etkileri ve ölçeksiz özellikler gibi karmaşık ağların istatistiksel özelliklerine ve karmaşık ağlardaki fiziksel süreçlere odaklanın , Karmaşık ağların araştırma sürecine genel bir bakış.
Liu Tao ve diğerleri Ortalama yol uzunluğu, toplama katsayısı ve derece dağılımı gibi karmaşık ağların istatistiksel özelliklerinden, küçük dünya ağları ve ölçeksiz ağlar gibi ağ modellerine kadar. Karmaşık ağlar alanındaki ilgili araştırmaları kısaca açıklayın .
Shi Dinghua Ağ düğümlerinin derece ve derece dağılımını anlayarak başlayın, Ağ sınıflandırmasında, ağ evrim mekanizmasında ve model ve yapı oluşumunda kaydedilen ilerlemeyi özetler .
Ne yazık ki, şu anda, bilim adamları karmaşık ağın kesin ve katı bir tanımını vermemişlerdir.On yılı aşkın bir süredir yapılan araştırmalardan, karmaşık ağ olarak adlandırılmasının nedeni en azından şu anlamları içermektedir: Birincisi, Evet Çok sayıda gerçek karmaşık sistemin topolojik soyutlaması İkincisi, en azından Normal ağlardan ve rastgele ağlardan daha karmaşık hissediyor , Çünkü kolayca kurallar ve rastgele ağlar oluşturabiliyoruz, ancak şimdilik Gerçek istatistiksel özelliklere tam olarak uyan bir ağ oluşturmanın basit bir yolu yoktur. Son olarak, karmaşık ağlar çok sayıda karmaşık sistemin varlığının topolojik temeli olduğundan, bu araştırmanın anlaşılmasına yardımcı olduğu düşünülmektedir. " Karmaşık sistemler karmaşıktır " Bu hayati sorun.
Referanslar:
Watts D J, Strogatz S. H. 'küçük dünya' ağlarının kolektif dinamikleri .. Nature, 1998, 393 (6684): 440.
Barabási A, Albert R. Rastgele Ağlarda Ölçeklendirmenin Ortaya Çıkışı. Science, 1999, 286 (5439): 509-512.
XIAO FAN WANG. KOMPLEKS AĞLAR: TOPOLOJİ, DİNAMİK VE SENKRONİZASYON Uluslararası Bifurkasyon ve Kaos Dergisi, 2002, 12 (5): 885-916.
Zhu Han, Wang Xinran, Zhu Jianyang. Ağ "Mimarlık". Fizik, 2003, 32 (6): 364-369.
Wu Jinshan, Di Zengru.İstatistik fizikten karmaşık ağlar üzerine araştırma.Progress in Physics, 2004, 24 (1): 18-46.
Liu Tao, Chen Zhong, Chen Xiaorong.Karmaşık ağ teorisine ve uygulama araştırmalarına genel bakış. Sistem Mühendisliği, 2005, 23 (6): 1-7.
Shi Dinghua. Network-Karmaşıklığı Keşfetmenin Yeni Bir Yolu. Journal of Systems Engineering, 2005, 20 (2): 115-119.
2. Karmaşık ağların istatistiksel özellikleri
2.1 Ortalama yol uzunluğu L
Ağda, iki nokta arasındaki mesafe, iki noktayı birbirine bağlayan en kısa yolda bulunan kenarların sayısıdır. Ağın ortalama yol uzunluğu, ağdaki tüm düğüm çiftlerinin ortalama mesafesini ifade eder, ağdaki düğümler arasındaki ayrılma derecesini gösterir ve ağın küresel özelliklerini yansıtır. Farklı ağ yapıları L'ye farklı anlamlar verebilir. Örneğin, hastalık aktarım modelinde L, hastalık bulaşma süresi olarak tanımlanabilir ve iletişim ağı modelinde L, istasyonlar arası mesafe olarak tanımlanabilir.
2.2 Kümeleme katsayısı C
Ağda, bir düğümün kümelenme katsayısı, düğüme bitişik tüm düğümler arasındaki kenar sayısının bu bitişik düğümler arasındaki olası maksimum kenar sayısına oranına karşılık gelir. Ağın kümeleme katsayısı, ağdaki tüm düğümlerin kümelenme katsayılarının ortalamasını ifade eder Ağdaki düğümlerin kümelenmesinin ağın kümelenmesi olduğunu gösterir, bu da aynı düğümün iki bitişik düğümünün hala bitişik düğümler olduğu anlamına gelir. Olasılık ne kadar yüksekse, ağın yerel özelliklerini yansıtır.
2.3 derece ve derece dağılımı
Ağda, bir noktanın derecesi, düğüme bitişik düğümlerin sayısını, yani düğümü bağlayan kenarların sayısını ifade eder. Ve ağın derecesi < k > Ağdaki tüm düğümlerin derecelerinin ortalamasını ifade eder. Derece dağılımı P (k), ağda keyfi olarak seçilen bir düğümün derecesinin tam olarak k olması olasılığını ifade eder.
2.4 Arasılık
Düğüm arası ve kenar arası dahil. Düğüm arasılık, ağdaki en kısa yoldan geçen düğüm sayısının oranını, kenar arası ise ağdaki en kısa yoldan geçen kenarların sayısının oranını ifade eder. Aradakilik, tüm ağdaki karşılık gelen düğümün veya kenarın rolünü ve etkisini yansıtır.
2.5 Küçük dünya etkisi
Karmaşık bir ağın küçük dünya etkisi, ağ ölçeğinin büyük olmasına rağmen (ağdaki düğüm sayısı büyük), iki düğüm arasındaki mesafenin düşündüğümüzden çok daha küçük olduğu anlamına gelir. Yani, ağın ortalama yol uzunluğu L, ağın boyutuyla, yani L In N ile logaritmik olarak artar. Çok sayıda ampirik çalışma, neredeyse tüm gerçek ağların küçük dünya etkilerine sahip olduğunu göstermiştir.
2.6 Ölçeksiz özellikler
Rastgele ağlar ve normal ağlar için, derece dağıtım aralığı çok dardır ve çoğu düğüm, düğüm derecesi ortalamasında yoğunlaşmıştır. < k > Yakın, düğümlerin homojen olduğunu gösterir. < k > Düğüm derecesinin karakteristik bir ölçeği olarak kabul edilebilir. Düğüm derecesinin güç yasası dağılımına uyduğu ağda, çoğu düğümün derecesi çok küçükken, birkaç düğümün derecesi çok büyüktür, bu da düğümlerin heterojen olduğunu ve özellik ölçeğinin kaybolduğunu gösterir. Düğüm derecelerinin bu güç yasası dağılımı, ağın ölçeksiz özelliğidir.
3. Çeşitli ağ modelleri
3.1 Kural ağı
En basit ağ modeli kural ağıdır; bu, sistemdeki öğeler arasındaki ilişkinin bazı kuralların yapısında ifade edilebileceği anlamına gelir, yani ağdaki herhangi iki düğüm arasındaki bağlantı, genellikle her düğüm olmak üzere yerleşik kuralları izler. Komşuların sayısı aynı. Düzenli topolojik yapılara sahip ortak ağlar arasında küresel bağlantı ağları (tam grafikler olarak da adlandırılır), en yakın komşu bağlantı ağları ve yıldız bağlantı ağları bulunur.
Şekil 2 Kural ağ şeması
3.2 Rastgele ağ
Bir bakıma, normal ağlar ve rastgele ağlar iki uç noktadır ve karmaşık ağlar ikisinin arasındadır. Düğümler, tamamen rastgele bağlantı gibi belirli kurallara göre bağlanmaz, ortaya çıkan ağa rastgele ağ denir. Düğümler belirli bir kendi kendine organizasyon ilkesine göre bağlanırsa, çeşitli ağlara dönüşeceklerdir.
Şekil 3 Rastgele ağ diyagramı
3.3 Küçük Dünya Ağı
Normal en yakın komşu bağlantı ağı, yüksek kümeleme özelliklerine sahiptir, ancak küçük bir dünya ağı değildir. Öte yandan, ER rastgele ağı küçük bir ortalama yol uzunluğuna sahip olmasına rağmen, yüksek kümeleme özelliklerine sahip değildir. Bu nedenle, bu iki tür ağ modelinin hiçbiri gerçek ağların bazı önemli özelliklerini yeniden üretemez Sonuçta, çoğu gerçek ağ ne tamamen düzenli ne de tamamen rastgele değildir. Tamamen normal bir ağdan tamamen rastgele bir ağa geçiş olarak, Watts ve Strogtz 1998'de WS küçük dünya modeli adı verilen küçük bir dünya ağ modelini tanıttı.
Şekil 4 Küçük dünya ağ şeması
3.4 Ölçeksiz ağ
Birçok ağ (İnternet ve metabolik ağlar, vb. Dahil) değişen derecelerde aşağıdaki ortak özelliklere sahiptir: çoğu düğümün yalnızca birkaç bağlantısı varken, bazı düğümlerin diğer düğümlerle çok sayıda bağlantısı vardır.Derece dağılımının bir güç yasası formu vardır. Yani P (k) ~ k-. Çok sayıda bağlantıya sahip bu düğümlere "dağıtıcı düğümler" denir ve bağlantıların sayısı yüzlerce, binlerce ve hatta milyonlarca olabilir. Bu tür bir dağıtım düğümünü içeren ağa ölçeksiz ağ denir çünkü ağ düğümünün derecesinin belirgin bir karakteristik uzunluğu yoktur.
Şekil 5 Ölçeksiz ağ diyagramı
3.5 Kendine benzer ağ
Öz-benzerlik, özel bir benzerlik durumudur ve sistemin tamamı ile parçası arasındaki benzerliği ifade eder.Bu benzerlik, iki ilgisiz şey arasındaki tesadüfi bir yaklaşım değildir, ancak sistemde görünmeli ve her zaman görünmelidir. Saklandı. Bu tür bir öz-benzerlik, hiyerarşik karmaşık ağların ortak bir topolojik özelliğidir ve öz-benzerlik, tiplemenin temel bir özelliğidir.Bu nedenle, karmaşık sistemler ve alt sistemler arasındaki öz-benzerlik, çeşitli seviyelerde fraktallar ile tanımlanabilir.
Şekil 6 Sierpinski üçgeni
4. Karmaşık ağların temel araştırma içerikleri ve uygulamaları
4.1 Ana araştırma içeriği
Karmaşık ağ modeli:
-
Tipik karmaşık ağ: rastgele ağ, küçük dünya ağı, ölçeksiz ağ, vb .;
-
Gerçek ağ ve sınıflandırması.
Ağ istatistikleri ve ağ yapısıyla ilişkisi:
-
Derece dağılımının tanımı ve önemi, toplama ve bağlanabilirlik istatistikleri ve bunların pratik önemi vb.
Karmaşık ağların doğası ve yapısı arasındaki ilişki:
-
Senkronizasyon, sağlamlık ve kararlılık ile ağ yapısı arasındaki ilişki.
Karmaşık ağların dinamikleri:
-
Bilgi yayma dinamikleri, ağ evrim dinamikleri, ağ kaotik dinamikleri.
Karmaşık ağın karmaşık yapısı:
-
Topluluk yapısı, hiyerarşik yapı, düğüm sınıflandırma yapısı vb.
Ağ kontrolü:
-
Anahtar düğüm kontrolünün, ana parametre kontrolünün ve kontrolünün kararlılığı ve etkinliği.
4.2 Karmaşık ağ uygulaması
-
Karmaşık ağ, organizmanın metabolik sistemi ve beynin sinir ağı ile birleştirilir;
-
Karmaşık ağların ve biyolojik bulaşıcı hastalıkların kombinasyonu, salgın yayılma ve bağışıklık kontrolü üzerine araştırmalar;
-
Karmaşık ağlarda oyunlar;
-
Karmaşık ağın ulaşım ağında ve sosyal ekonomide uygulanması;
-
Karmaşık ağların iletişim ağında uygulanması;
-
Karmaşık ağların bilgisayar ağlarında ve internette uygulanması;
-
Algılayıcı ağlarda karmaşık ağların uygulanması;
-
Dil kelime ağlarında karmaşık ağların uygulanması ve sosyal görüşlerin yayılması.
Teknik ağ:
Şekil 7 İnternet
Bilgisayar ara bağlantı ağı devasa ve karmaşık bir sisteme dönüşmüştür.Ağın on milyonlarca son kullanıcısı ağ geçitleri ve yönlendiriciler (ağ düğümleri) aracılığıyla birbirine bağlanarak çok karmaşık düzensiz bir topolojik yapı ve daha fazla bilgi oluşturur. Anlaşmaya göre, çeşitli bilgi kaynakları İnternet üzerinden farklı son kullanıcılara iletiliyor (Kullanıcı ve ağ bağlantılarının sayısındaki hızlı artışla birlikte ağ topolojisi daha karmaşık hale geliyor, bu da ağ iletim hızında bir düşüşe ve daha uzun bir bekleme süresine neden olarak ağı sıkışık hale getiriyor. Tıkanıklık, insanların ağ protokollerini ve işletim sistemlerini sürekli olarak iyileştirmesine, ağ bant genişliğini artırmasına, ağ kaynaklarını artırıp optimize etmesine ve böylece ağın daha etkili ve makul kullanımını kolaylaştırmasına neden oldu.
Şekil 8 Güç ızgarası
Gerçek dünyadaki birçok sistem karmaşık ağlarla tanımlanabilir.Güç sistemleri, insanlar tarafından yaratılan en karmaşık ağ sistemlerinden biridir. Mevcut klasik ağ modeli, gerçek güç ağından oldukça farklıdır. Güç ağının evrim mekanizmasından başlayarak, güç ağının evrimini simüle edebilen yeni bir yerel dünya ağı evrimi modeli önerilmiş ve incelenmiştir.
Sosyal ağ:
Şekil 9 Arkadaşlar ağı
Tipik bir sosyal ağ olan arkadaşlık ağı, karmaşık ağlar alanındaki birçok akademisyenin dikkatini çekmiştir. Arkadaş ilişkileri ağı, adından da anlaşılacağı gibi, insanlar arasında, düğüm olarak insanlarla arkadaşlık ilişkisine dayalı olarak kurulan bir ağdır ve iki kişi arasında bir arkadaşlık ilişkisi varsa, bir uç bağlarlar. Bazı akademisyenler, arkadaşlık ağıyla ilgili önceki araştırmalarında da birçok sonuç elde ettiler.
Şekil 10 Science Citation Network
Atıf ağı, bilgi üretimi ve yayılması sürecinin önemli bir yönüdür. Bilginin hızla artmasıyla atıf ağı, süper geniş ölçekli bir ağ sistemi oluşturdu. Bununla birlikte, scientometrics alanında geniş ölçekli atıf ağları üzerine hala çok az çalışma vardır ve atıf ağlarında bilgi üretimi ve yayılması süreci üzerine çok az çalışma vardır.
Bilimsel atıf ağına dayanan bu makale, karmaşık ağ teorisi ve sosyal ağ analizi yöntemlerini bütünleştirir ve üç seviyeden makro, mikro ve mezo bilim atıf ağını inceler ve ağın yapısını ve bilgi akışı üzerindeki etkisini araştırır. etkiler. SCI'dan indirilen verilerin otoriter kontrolü ve hata düzeltme, araştırmayı gerçek duruma en yakın hale getirmek için yapılır. Bu temelde, bilim atıf ağının genel yapısı incelenir ve bilim atıf ağının "ölçeksiz", "küçük dünya" ve karmaşık ağların "yüksek konsantrasyonu" özelliklerine sahip olduğu bulunmuştur. Bilimsel atıf ağının genel yapısı hızlı bilgi akışı için uygundur, ancak bilgi yayma yolunun daha da optimize edilmesi gerekir.
Ulaşım ağı:
Şekil 11 Karayolu trafik ağı
Kentsel karayolu trafik ağında, şiddetli hava koşulları, trafik olayları, vb., Bir veya birkaç önemli yol bölümünün veya kavşakların başarısız olmasına (tıkanma gibi) neden olabilir. Başarısız olan bazı yol bölümleri veya kavşaklar, yol bölümleri ve kavşaklar arasındaki karşılıklı ilişki nedeniyle diğer yol bölümlerinin veya kavşakların başarısız olmasına neden olur. Zincir etkisi sonunda tüm ağa veya kademeli başarısızlık olan kısmi çökmeye yol açacaktır.
Şekil 12 Havacılık Ağı
Tüm hava taşımacılığı ağına bağlı olarak, uçuş gecikmelerini ve ikincil türev acil durumların zincir etkilerini inceliyoruz. Uçuş gecikmelerine odaklanın, uçuş gecikmelerinin oluşumunu ve gelişim sürecini ve etkilerini tartışın ve aşama dağılımına dayalı bir uçuş gecikme yayılma modeli oluşturun;
Uçuş gecikmelerine yol açan nedenlere ve ikincil türev olayların zincir etkisi yasasına dayanarak, uçuş gecikmeleri ve bunların aşağı havza uçuşları veya aşağı havalimanı uçuş gecikmeleri üzerindeki etkileri gibi bir dizi ikincil türev olay zinciri, uçuş gecikmesi ikincil türev olaylardan oluşan bir zincir ağ oluşturur.
Hava taşımacılığı ağ yapısının oluşturulmasıyla, önerilen uçuş gecikmesinin zincir etkisinin yayılması ve yayılması süreci ve ikincil türev olayları, uçuş gecikmesinin neden olduğu ikincil türev olaylar doğru bir şekilde tahmin edilebilir ve uçuş gecikmesi dalgalanma etkisinin etkisi nicel olarak analiz edilebilir. Sivil havacılık acil durum yönetimi departmanının, uçuş gecikmeleri nedeniyle oluşabilecek ikincil türev olayları hedefli bir şekilde önlemesine ve kontrol etmesine, uçuş gecikmelerinden kaynaklanan ikincil türev olayların sonuçlarını ve etkilerini etkin bir şekilde hafifletmesine ve uçuş gecikmelerinin kaybını azaltmasına yardımcı olur.
Şekil 13 Kentsel toplu taşıma ağı
Kentleşmenin hızlanmasıyla birlikte, insanların gezileri artıyor ve kentsel trafik sıkışıklığı sorunu gittikçe daha ciddi hale geliyor. Toplu taşıma, kentsel trafik sıkışıklığı sorununu çözmenin en etkili yoludur ve kentsel toplu taşıma ağının kapasitesi, kentsel toplu taşımanın önemli bir araştırmasıdır. Kentsel toplu taşıma ağının kapasitesinin nasıl tanımlanacağı; etkileyen faktörlerin nasıl belirleneceği ve kapasite büyüklüğünün nasıl hesaplanacağı gibi birçok araştırma.
Biyolojik ağ:
Şekil 14 Ekolojik ağ
Ekolojik ağ, ekosistemdeki malzeme ve enerji akışını simüle eden yapısal bir modeldir. Ekolojik ağ analizi, ekolojik ağları analiz etmek için yöntem ve teorileri ifade eder. On yılın sonlarında insanların dikkatini çekmeye başladı. Alanları ekolojik ağ akış analizi, bilgi analizi, stokastik analiz, yapısal analiz ve duyarlılık analizini içerir. Sistem ekolojisinin önemli bir dalıdır.
Şekil 15 Protein etkileşim ağı
İnsan genom diziliminin tamamlanmasıyla birlikte, proteomik araştırmaları yavaş yavaş yaşam bilimleri alanında bir araştırma noktası haline geldi ve araştırmaları, insanların biyolojik süreçlerdeki proteinlerin rolünü daha iyi anlamalarına yardımcı olacak. Protein etkileşim ağı, canlı bir organizmada birbiriyle etkileşim halinde olan tüm proteinlerin oluşturduğu karmaşık bir ağdır.
Şekil 16 Sinir ağı
İnsan beyni çok sayıda nöron hücresinden oluşur.Nöronların çalışması, insan beyninin zekasını üretir.İnsan beyninin araştırılması, sinir ağları konusunun doğmasına neden olmuştur.Beyin bilimi ve sinirbilimin gelişmesinin sinir ağları üzerinde etkisi olduğunu söylemek için Araştırmanın ilerlemesi çok yardımcı ve öncü bir rol oynadı. İnsanların veya diğer gelişmiş primatların, memelilerin, kuşların vb. Görsel, işitsel ve dil anlama işlevlerini simüle etme ilkesi, sinir ağı araştırmalarının asıl amacıdır, bu nedenle sinir ağları alanındaki araştırmalar genellikle beyin bilimi ve nöroloji ile birleştirilir. Biliş ve bilişsel bilim gibi alanlarda örtüşmeler vardır.
Bundan geliştirilen makine öğrenimi iki kategoriye ayrılabilir: denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme. Öğretmen gözetiminde öğrenme, öğrenilen veri örneklerinin etiketlendiğini ifade eder.Öğrenme modeli, öğrenirken öğrenme sonucunun ne olduğunu bilir ve daha sonra öğrenme sürecini ve modelin parametrelerini bilinen sonuçlara göre ayarlar. Denetimli öğrenme, veri örneklerinin etiketlenmediği ve öğrenme modelinin öğrenmenin nihai sonucunu bilemeyeceği ve belirli kurallara göre bilinmeyen sonuçları öğrenebileceği anlamına gelir.
5. Karmaşık ağ araştırmalarıyla ilgili kitaplar ve makaleler
Xie Fengjie. Karmaşık Ağlarda Oyun. Tsinghua University Press, 2016.
Jiang Zhongyuan, Liang Mangui.Karmaşık Ağ İletim Kapasitesinin Analizi ve Optimizasyonu. Beijing Jiaotong University Press, 2016.
Sun Xijing, Si Shoukui. Karmaşık ağ algoritmaları ve uygulamaları. National Defense Industry Press, 2015.
Li Fenghua, Xiong Jinbo. Karmaşık ağ ortamında erişim kontrol teknolojisi. Halkın Mesajları ve Telekomünikasyon Basını, 2015.
Su Housheng, Wang Xiaofan Karmaşık ağ bağlantılı sistemlerin sınırlama kontrolü: İngilizce baskısı Shanghai Jiaotong University Press, 2014.
Zhang Zike. Büyük Veri Altında Karmaşık Ağların Fırsatları ve Zorlukları. Science Press, 2014.
Fu Xinchu, MichaelSmall, Chen Guanrong ve diğerleri.Karmaşık ağ iletişim dinamikleri: model, yöntem ve kararlılık analizi. Higher Education Press, 2014.
Lu Zaizhen. Karmaşık ağ teorisine dayalı kentsel raylı ulaşım sistemi. 2013.
Guo Jinli. Karmaşık ağ ve insan davranışının dinamik evrim modeli. Science Press, 2013.
He Zheng.Yönetim alanında karmaşık ağların uygulanması üzerine araştırma.Çin Press Elektronik Bilimi ve Teknolojisi Üniversitesi, 2013.
Chen Guanrong, Wang Xiaofan, Li Xiang. Karmaşık Ağlara Giriş. Higher Education Press, 2012.
Guo Shize. Karmaşık Ağların Temel Teorisi. Science Press, 2012.
Wang Weihong. Uluslararası Ticaret Ağı Boyunca Finansal Krizin Ulusötesi Yayılımı Araştırması: Karmaşık Ağ Teorisine Dayalı Kurumsal Yönetim Basını, 2012.
Liu Ying. Karmaşık Ağlar Perspektifinden Bilgi Aktarımı Renmin University of China Press, 2012.
Wen Lei. Karmaşık Ağa Dayalı Tedarik Zincirinin Modellenmesi ve Simülasyonu Üzerine Araştırma. Hebei University Press, 2012.
Liu Jian. Karmaşık Ağ Topluluk Yapısının Dinamikleri Yöntemi Araştırması, Peking Üniversitesi, 2011.
Li Anwei. Hücresel Otomat ve Karmaşık Ağlarda Uygulaması. Halk Mesajları ve Telekomünikasyon Basını, 2011.
Tan Li. Karmaşık ağ modeli ve uygulama araştırması. Central South University Press, 2010.
Wu Jianjun. Kentsel Ulaşım Sistemi Karmaşıklığı: Karmaşık Ağ Yöntemleri ve Uygulamaları. Science Press, 2010.
Tan Lingling.Çin Kömür Talep Kompleksi Ağ Yapısının Modellenmesi Araştırması Ekonomik Yönetim Basını, 2009.
Wang Xiaofan Karmaşık ağ teorisi ve uygulamaları Tsinghua University Press, 2006.
Guo Lei, Xu Xiaoming. Karmaşık ağ. Shanghai Science and Technology Education Press, 2006.
Hofman J M, Sharma A, Watts D J.Sosyal sistemlerde tahmin ve açıklama .. Science, 2017, 355.
Newman, Barabasi, Watts. Ağların Yapısı ve Dinamikleri. Princeton University Press, 2006.
S. Boccaletti ve diğerleri, Complex Networks: Structure and dynamics, Phys. Rep. 424 (2006) 175-308.
E. Ben-Naim ve diğerleri, Complex Networks, Springer, 2004.
S.N. Dorogovtesev, J. Mendes. Evolving of Networks, Oxford Un. Press, 2003.
Ebel H, Mielsch L I, Bornholdt S. E-posta ağlarının ölçeksiz topolojisi Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys, 2002, 66 (3 Pt 2A): 035103.
Albert R, Barabási A. Karmaşık ağların istatistiksel mekaniği, Review of Modern Physics, 2002, 74 (1): 47-97.
Barabási A, Albert R. Rastgele Ağlarda Ölçeklendirmenin Ortaya Çıkışı. Science, 1999, 286 (5439): 509-512.
Watts D J, Strogatz S. H. 'küçük dünya' ağlarının kolektif dinamikleri .. Nature, 1998, 393 (6684): 440.
Liu Feng, Ren Yong, Shan Xiuming İnternette veri paket iletimi için basit bir hücresel otomata modeli Açta Physica Sinica, 2002, 51 (6): 1175-1180.
Wang Guangzeng, Cao Yijia, Bao Zhejing, ve diğerleri.Yeni bir güç ağı yerel dünya evrimi modeli Açta Physica Sinica, 2009, 58 (6): 3597-3602.
Zhang Kai, Ma Zhongjun, Li Kezan. Arkadaşlık Ağları Üzerine Ampirik Bir İstatistiksel Çalışma. Journal of Electronic Science and Technology of China, 2014 (3): 336-341.
Zhang Meiping. Science Citation Network Analysis and Application Research. University of Electronic Science and Technology of China, 2015.
Wang Zhengwu, Wang Jie, Huang Zhongxiang. Kentsel karayolu trafik ağının kademeli arızasını kontrol etmek için kapatma stratejisi. Sistem Mühendisliği, 2016 (2): 103-108.
Jia Meng. Havacılık ağına dayalı uçuş gecikmesinin ikincil türev olaylarının zincir etkisi üzerine araştırma. Nanjing Havacılık ve Uzay Üniversitesi, 2015.
Liu Yan, Shao Yan, Wang Lijie ve diğerleri.Kentsel toplu taşıma ağı kapasitesi üzerine araştırma.Dalian Jiaotong Üniversitesi Dergisi, 2015, 36 (s1).
Han Boping.Ekolojik ağ analizinde araştırma ilerlemesi.Ekoloji Dergisi, 1993 (6): 41-45.
Han Yue, Ji Junzhong, Yang Cuicui.Çok etiket yayılma mekanizmasına dayalı protein etkileşim ağı fonksiyonel modüllerinin tespiti. Örüntü Tanıma ve Yapay Zeka, 2016, 29 (6): 548-557.
Zhao Guozhen. Kendi kendini organize eden sinir ağına dayalı karmaşık ağ topluluğu keşfi üzerine araştırma. Jilin Üniversitesi, 2015.
Yazar: Xie Wang, gönüllüleri göndermek için araştırma verileri, Mühendislik Yüksek Lisansı, Makine Mühendisliği Okulu, Xinjiang Üniversitesi okuma. Genel olarak karmaşık üretim sistemlerinin modellenmesi ve simülasyonu, risk tanımlama, yayılma dinamikleri araştırması, hata tahmini, programlama optimizasyonu ile uğraşan endüstriyel büyük veri ve akıllı üretimle ilgileniyorum.
Daha heyecan verici kuru ürünler için lütfen Tsinghua-Qingdao Veri Bilimi Enstitüsü "THU Data Pie" resmi WeChat hesabını takip edin.
