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面向级联失效的复杂网络加权策略

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成果类型:
期刊论文
作者:
丁琳;张嗣瀛
通讯作者:
Ding, L.(linding1981@163.com)
作者机构:
[张嗣瀛; 丁琳] Institute of Complexity Science, Qingdao University, Qingdao 266071, China
[丁琳] School of Computer Science and Technology, University of South China, Hengyang 421001, China
通讯机构:
Institute of Complexity Science, Qingdao University, China
语种:
中文
关键词:
级联失效;复杂网络;加权策略;鲁棒性
关键词(英文):
Cascading failures;Flow redistribution;Real-world networks;Weight parameters;Weighted complex networks;Weighting methods;Weighting strategies;Complex networks;Computer simulation;Robustness (control systems);Control
期刊:
控制与决策
ISSN:
1001-0920
年:
2013
卷:
28
期:
9
页码:
1399-1402+1408
基金类别:
国家自然科学基金项目(61104075);
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
计算机科学与技术学院
摘要:
针对加权复杂网络抵制级联失效的鲁棒性问题,提出一种介数相关的节点加权方法,并应用加权流局域重新分配原则构建了带有可调权重参数的级联模型.在典型模型网络和真实网络上探讨了级联行为.数值模拟和理论分析结果给出了网络达到最强鲁棒性水平时所对应的权重参数值.与现有的度相关加权策略对比,介数相关加权策略使得网络鲁棒性更强.
摘要(英文):
In order to discuss the robustness of weighted complex networks against cascading failures, this paper proposes a betweenness-dependent node weighting method, and constructs a cascading model with tunable weight parameters by applying the local weighted flow redistribution rule. Cascading behaviors on both model and real-world networks are studied. The numerical simulation and theoretical analysis results give a value of the weight parameter corresponding to the strongest robustness level for the networks. The betweenness-dependent weighting strategy makes the...

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