相互依存网络的鲁棒性研究
批准号:
62066048
项目类别:
地区科学基金项目
资助金额:
37.0 万元
负责人:
赵娜
依托单位:
学科分类:
复杂性科学与人工智能理论
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
赵娜
中文摘要
鲁棒性研究对真实网络和复杂系统有着非常重要的现实意义,是复杂网络的热点问题。现有研究主要关注单层网络,较少关注相互依存网络。相互依存网络鲁棒性研究的挑战性与难点在于子网之间的影响关系复杂、抗毁性难以度量、研究成果难于在复杂的真实场景中进行验证。本项目将针对上述问题,研究建立相互依存网络鲁棒性的建模理论与新方法:(1)提出科学合理的相互依存网络鲁棒性的度量方法,构建相互依存网络鲁棒性评价指标体系;(2)提出一种基于修正的节点/边聚类系数的网络分层方法,并揭示子网的结构与鲁棒性的关系;(3)提出耦合边相连节点对的紧密程度及耦合边的重要性度量算法,探讨异质耦合情况下子网间耦合性对相互依存网络鲁棒性的影响机理;(4)提出相互依存网络鲁棒性优化算法,通过拓扑结构扰动来提高相互依存网络鲁棒性。本项目的研究成果将在云南电网的真实场景中进行实证研究,为相互依存网络的鲁棒性研究提供新的理论支撑和应用借鉴。
英文摘要
As a hot issue of complex networks, the research on network robustness is of great practical significance for real networks and complex systems. Existing researches mainly focus on single layer networks, but less on interdependent networks. The challenges and difficulties in the research on the robustness of interdependent networks lie in the complexity of the influence relationship between subnets, the difficulty of measuring the invulnerability and the difficulty of verifying the research results in complex real scenes. Aiming at the above problems, this project will study the modeling theory and new method of the robustness of the interdependent network: (1) proposing a scientific and reasonable method of measuring the robustness of interdependent networks; (2) revealing the relationship between the structure and robustness of subnets by proposing a hierarchical network method based on the modified node / edge clustering coefficients; (3) proposing an algorithm to measure the compactness and importance of the coupling edge, and discussing the influence mechanism of heterogeneous subnet coupling on interdependent network robustness; (4) proposing a robust optimization algorithm for interdependent networks and improving the network robustness by introducing topological structure disturbance. The research results of this project will be verified in the Yunnan Power Grid, providing a new theoretical support and application reference for the research on the robustness of the interdependent network.
本项目围绕相互依存网络的鲁棒性问题展开研究,提出了新的鲁棒性度量指标、网络分层方法、重要节点/边识别算法以及优化策略,进而提高相互依存网络在级联失效过程中的稳定性和可靠性。在本研究中,我们首先提出了一种基于最大连通子图相对效能的鲁棒性度量指标,与传统方法相比,这一新指标能更加准确地反映相互依存网络在级联失效中的鲁棒性变化。接着,我们建立了复杂网络分层方法的三阶段理论,提出了三种不同的网络分层方法,这些方法在不同应用场景中验证了其有效性,为网络结构优化提供了新的思路。针对相互依存网络的鲁棒性相关问题,我们提出了多种相互依存网络中重要节点/边的识别算法,并为不同场景下的鲁棒性优化提供解决方案。最后,我们将理论成果应用于电力网络的鲁棒性研究,构建了基于节点概率失效的相依网络级联失效模型。通过对电网数据的分析,我们验证了所提方法的合理性与有效性,并开发了基于复杂网络的电力与经济、社会数据协同分析软件。最后,本研究在国内外学术期刊上发表了12篇论文,授权3项发明专利。总体而言,本项目在学术上取得了一定成果,推动了相互依存网络鲁棒性研究的深入发展,同时也为实际应用提供了切实可行的技术支持,特别是在电力等相互依存网络的鲁棒性优化中取得了一定的进展,我们的研究成果未来可以进一步推广到更多领域,促进相关研究的深入发展。
基于相对重要性的复杂网络信息挖掘
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批准号:62366057
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项目类别:地区科学基金项目
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资助金额:32万元
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批准年份:2023
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负责人:赵娜
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依托单位:
国内基金
海外基金