搜索

x

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

带有层级结构的复杂网络级联失效模型

袁铭

引用本文:
Citation:

带有层级结构的复杂网络级联失效模型

袁铭

A cascading failure model of complex network with hierarchy structure

Yuan Ming
PDF
导出引用
  • 针对现实世界的网络中普遍存在的层级结构建立一个级联失效模型, 该模型可用于优化金融、物流网络设计. 选择的层级网络模型具有树形骨架和异质的隐含连接, 并且骨架中每层节点拥有的分枝数服从正态分布. 级联失效模型中对底层节点的打击在不完全信息条件下进行, 也即假设打击者无法观察到隐含连接. 失效节点的负载重分配考虑了层级异质性, 它可以选择倾向于向同级或高层级完好节点分配额外负载. 仿真实验表明, 层级网络的拓扑结构随连接参数变化逐渐从小世界网络过渡到随机网络. 网络级联失效规模随隐含连接比例呈现出先增加后降低的规律. 负载重分配越倾向于高层级节点, 网络的抗毁损性越高. 同时, 由于连接参数会改变隐含连接在不同层级之间的分布, 进而对网络的抗毁损性产生显著影响, 为了提高网络抗毁损能力, 设计网络、制定管理控制策略时应合理设定连接参数.
    In this paper, we proposes a cascading failure model for the complex network with hierarchy structure which is common in real networks. This model can be used to optimize the financial or logistic network design. The hierarchy network has a tree-shape backbone and many random hidden linkages. The branches of each node in the backbone follow normal distribution. The attack on the network is from bottom layer under the condition of incomplete information, i.e., on the assumption that the attacker cannot observe the hidden linkages. The load redistribution of the failure nodes takes into consideration the hierarchy heterogeneity, of which the network tends to redistribute extra load to intact nodes of the same or higher hierarchies. Simulation experiment shows that the topology of hierarchy network changes from small world network into random network with the variation of linkage parameters. The size of cascading failure firstly increases and then decreases with the hidden linkage ratio increasing and the network shows higher robustness when the load of failure node is redistributed to the intact node with high hierarchy. The experiments also demonstrate that the linkage parameters play a significant role in the robustness of the network because these parameters can affect the hierarchy distribution of hidden links. Therefore, in order to achieve better robustness of network, we should reasonably choose parameters in topology design and network control strategies.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:71103126)资助的课题.
    • Funds: Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 71103126).
    [1]

    Watts D J, Strogatz S H 1998 Nature 393 440

    [2]

    Barabási A L, Albert R 1999 Science 286 509

    [3]

    Tabak B M, Takami M, Rocha J M 2014 Physica A 394 211

    [4]

    Heiberger R H 2014 Physica A 393 376

    [5]

    Zhang Y C, Liu Y, Zhang H F, Cheng H, Xiong F 2011 Acta Phys. Sin. 60 050501 (in Chinese) [(张彦超, 刘云, 张海峰, 程辉, 熊菲 2011 物理学报 60 050501]

    [6]

    Jalili M 2013 Physica A 392 959

    [7]

    Lei T, Yu Z W 2007 Com. Eng. Appl. 43 132 (in Chinese) [雷霆, 余镇危 2007 43 132]

    [8]

    Zheng X, Chen J P, Shao J L, Bie L D 2012 Acta Phys. Sin. 61 190510 (in Chinese) [郑啸, 陈建平, 邵佳丽, 别立东 2012 物理学报 61 190510]

    [9]

    Ling X, Hu M S, Long J C, Ding J X, Shi Q 2013 Chin. Phys. B 22 018904

    [10]

    Albert R, Jeong H, Barabási A L 2000 Nature 406 378

    [11]

    Motter A E, Lai Y C 2002 Phys. Rev. E 66 065102

    [12]

    Bao Z J, Cao Y J, Ding L J 2009 Physica A 388 4491

    [13]

    Moreira A A, Andrade J S, Herrmann H J, Indekeu J O 2009 Phys. Rev. Lett. 102 018701

    [14]

    Chen S M, Pang S P, Zou X Q 2013 Chin. Phys. B 22 058901

    [15]

    Mirzasoleiman B, Babaei M, Jalili M, Safari M 2011 Phys. Rev. E 84 046114

    [16]

    Zheng J F, Gao Z Y, Fu B B, Li F 2009 Chin. Phys. B 4754

    [17]

    McNerney J, Fath B D, Silverberg G 2013 Physica A 392 6427

    [18]

    Mantegna R N 1999 Eur. J. Phys. B 11 193

    [19]

    Dodds P S, Watts D J, Sabel C F 2003 PNAS 100 12516

    [20]

    Li P, Wang B H, Sun H, Gao P, Zhou T 2008 Eur. J. Phys. B 62 101

    [21]

    He D R, Liu Z H, Wang B H 2008 Complex System and Complex Network (in Chinese) [何大韧, 刘宗华, 汪秉宏 2008 复杂系统与复杂网络 (北京: 高等教育出版社)]

    [22]

    Duan D L, Wu X Y 2014 Acta Phys. Sin. 63 030501 (in Chinese) [段东立, 武小悦 2014 物理学报 63 030501]

  • [1]

    Watts D J, Strogatz S H 1998 Nature 393 440

    [2]

    Barabási A L, Albert R 1999 Science 286 509

    [3]

    Tabak B M, Takami M, Rocha J M 2014 Physica A 394 211

    [4]

    Heiberger R H 2014 Physica A 393 376

    [5]

    Zhang Y C, Liu Y, Zhang H F, Cheng H, Xiong F 2011 Acta Phys. Sin. 60 050501 (in Chinese) [(张彦超, 刘云, 张海峰, 程辉, 熊菲 2011 物理学报 60 050501]

    [6]

    Jalili M 2013 Physica A 392 959

    [7]

    Lei T, Yu Z W 2007 Com. Eng. Appl. 43 132 (in Chinese) [雷霆, 余镇危 2007 43 132]

    [8]

    Zheng X, Chen J P, Shao J L, Bie L D 2012 Acta Phys. Sin. 61 190510 (in Chinese) [郑啸, 陈建平, 邵佳丽, 别立东 2012 物理学报 61 190510]

    [9]

    Ling X, Hu M S, Long J C, Ding J X, Shi Q 2013 Chin. Phys. B 22 018904

    [10]

    Albert R, Jeong H, Barabási A L 2000 Nature 406 378

    [11]

    Motter A E, Lai Y C 2002 Phys. Rev. E 66 065102

    [12]

    Bao Z J, Cao Y J, Ding L J 2009 Physica A 388 4491

    [13]

    Moreira A A, Andrade J S, Herrmann H J, Indekeu J O 2009 Phys. Rev. Lett. 102 018701

    [14]

    Chen S M, Pang S P, Zou X Q 2013 Chin. Phys. B 22 058901

    [15]

    Mirzasoleiman B, Babaei M, Jalili M, Safari M 2011 Phys. Rev. E 84 046114

    [16]

    Zheng J F, Gao Z Y, Fu B B, Li F 2009 Chin. Phys. B 4754

    [17]

    McNerney J, Fath B D, Silverberg G 2013 Physica A 392 6427

    [18]

    Mantegna R N 1999 Eur. J. Phys. B 11 193

    [19]

    Dodds P S, Watts D J, Sabel C F 2003 PNAS 100 12516

    [20]

    Li P, Wang B H, Sun H, Gao P, Zhou T 2008 Eur. J. Phys. B 62 101

    [21]

    He D R, Liu Z H, Wang B H 2008 Complex System and Complex Network (in Chinese) [何大韧, 刘宗华, 汪秉宏 2008 复杂系统与复杂网络 (北京: 高等教育出版社)]

    [22]

    Duan D L, Wu X Y 2014 Acta Phys. Sin. 63 030501 (in Chinese) [段东立, 武小悦 2014 物理学报 63 030501]

  • [1] 严玉为, 蒋沅, 杨松青, 余荣斌, 洪成. 基于时间序列的网络失效模型. 物理学报, 2022, 71(8): 088901. doi: 10.7498/aps.71.20212106
    [2] 潘倩倩, 刘润然, 贾春晓. 具有弱依赖组的复杂网络上的级联失效. 物理学报, 2022, (): . doi: 10.7498/aps.71.20210850
    [3] 潘倩倩, 刘润然, 贾春晓. 具有弱依赖组的复杂网络上的级联失效. 物理学报, 2022, 71(11): 110505. doi: 10.7498/aps.70.20210850
    [4] 蒋文君, 刘润然, 范天龙, 刘霜霜, 吕琳媛. 多层网络级联失效的预防和恢复策略概述. 物理学报, 2020, 69(8): 088904. doi: 10.7498/aps.69.20192000
    [5] 韩伟涛, 伊鹏, 马海龙, 张鹏, 田乐. 异质弱相依网络鲁棒性研究. 物理学报, 2019, 68(18): 186401. doi: 10.7498/aps.68.20190761
    [6] 韩伟涛, 伊鹏. 相依网络的条件依赖群逾渗. 物理学报, 2019, 68(7): 078902. doi: 10.7498/aps.68.20182258
    [7] 高彦丽, 陈世明. 一种全局同质化相依网络耦合模式. 物理学报, 2016, 65(14): 148901. doi: 10.7498/aps.65.148901
    [8] 韩忠明, 陈炎, 李梦琪, 刘雯, 杨伟杰. 一种有效的基于三角结构的复杂网络节点影响力度量模型. 物理学报, 2016, 65(16): 168901. doi: 10.7498/aps.65.168901
    [9] 韩忠明, 吴杨, 谭旭升, 段大高, 杨伟杰. 面向结构洞的复杂网络关键节点排序. 物理学报, 2015, 64(5): 058902. doi: 10.7498/aps.64.058902
    [10] 李钊, 郭燕慧, 徐国爱, 胡正名. 复杂网络中带有应急恢复机理的级联动力学分析. 物理学报, 2014, 63(15): 158901. doi: 10.7498/aps.63.158901
    [11] 段东立, 战仁军. 基于相继故障信息的网络节点重要度演化机理分析. 物理学报, 2014, 63(6): 068902. doi: 10.7498/aps.63.068902
    [12] 陈世明, 邹小群, 吕辉, 徐青刚. 面向级联失效的相依网络鲁棒性研究. 物理学报, 2014, 63(2): 028902. doi: 10.7498/aps.63.028902
    [13] 欧阳博, 金心宇, 夏永祥, 蒋路茸, 吴端坡. 疾病传播与级联失效相互作用的研究:度不相关网络中疾病扩散条件的分析. 物理学报, 2014, 63(21): 218902. doi: 10.7498/aps.63.218902
    [14] 刘金良. 具有随机节点结构的复杂网络同步研究. 物理学报, 2013, 62(4): 040503. doi: 10.7498/aps.62.040503
    [15] 张聪, 沈惠璋, 李峰, 杨何群. 复杂网络中社团结构发现的多分辨率密度模块度. 物理学报, 2012, 61(14): 148902. doi: 10.7498/aps.61.148902
    [16] 杨浦, 郑志刚. 基于动力学同步的复杂网络结构识别速度研究. 物理学报, 2012, 61(12): 120508. doi: 10.7498/aps.61.120508
    [17] 吕翎, 柳爽, 张新, 朱佳博, 沈娜, 商锦玉. 节点结构互异的复杂网络的时空混沌反同步. 物理学报, 2012, 61(9): 090504. doi: 10.7498/aps.61.090504
    [18] 崔爱香, 傅彦, 尚明生, 陈端兵, 周涛. 复杂网络局部结构的涌现:共同邻居驱动网络演化. 物理学报, 2011, 60(3): 038901. doi: 10.7498/aps.60.038901
    [19] 吕翎, 张超. 一类节点结构互异的复杂网络的混沌同步. 物理学报, 2009, 58(3): 1462-1466. doi: 10.7498/aps.58.1462
    [20] 高忠科, 金宁德. 两相流流型复杂网络社团结构及其统计特性. 物理学报, 2008, 57(11): 6909-6920. doi: 10.7498/aps.57.6909
计量
  • 文章访问数:  5837
  • PDF下载量:  855
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2014-05-12
  • 修回日期:  2014-07-15
  • 刊出日期:  2014-11-05

带有层级结构的复杂网络级联失效模型

  • 1. 天津财经大学理工学院统计系, 天津 300222
    基金项目: 国家自然科学基金(批准号:71103126)资助的课题.

摘要: 针对现实世界的网络中普遍存在的层级结构建立一个级联失效模型, 该模型可用于优化金融、物流网络设计. 选择的层级网络模型具有树形骨架和异质的隐含连接, 并且骨架中每层节点拥有的分枝数服从正态分布. 级联失效模型中对底层节点的打击在不完全信息条件下进行, 也即假设打击者无法观察到隐含连接. 失效节点的负载重分配考虑了层级异质性, 它可以选择倾向于向同级或高层级完好节点分配额外负载. 仿真实验表明, 层级网络的拓扑结构随连接参数变化逐渐从小世界网络过渡到随机网络. 网络级联失效规模随隐含连接比例呈现出先增加后降低的规律. 负载重分配越倾向于高层级节点, 网络的抗毁损性越高. 同时, 由于连接参数会改变隐含连接在不同层级之间的分布, 进而对网络的抗毁损性产生显著影响, 为了提高网络抗毁损能力, 设计网络、制定管理控制策略时应合理设定连接参数.

English Abstract

参考文献 (22)

目录

    /

    返回文章
    返回