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确定性小世界网络模型及搜索策略研究

彭遨员  
【摘要】:复杂网络存在于自然、生物、社会、工程等众多领域中,其系统规模庞大,各要素间联系复杂。因此,对复杂网络模型、结构、性质等研究已成为国内外一个非常重要的课题。建立合适的网络模型,可以清晰的认识网络形成的动态过程,发现网络演化过程的规律,预测网络的行为,以达到准确认清真实网络并且对网络进行优化的目的。 复杂网络搜索在现实生活中的应用很广泛。随着网络的飞速发展,信息量急剧增加,利用局部信息而进行搜索能有效地减少网络流量,从而缓解网络拥塞。因此,对利用局部信息进行搜索研究有重要的意义。 论文的主要研究工作如下: 首先,对复杂网络进行介绍,阐述了复杂网络的研究背景和研究意义,介绍了复杂网络中的四个基本概念。 其次,分析了五种基本网络模型的性质,用matlab仿真,得到了网络拓扑图、节点度大小分布图、节点度概率分布图以及一些网络特征参数。 再次,提出了两个确定性小世界网络模型构造算法,重新构造了两个确定性小世界网络模型,计算出了确定性小世界网络模型的度分布、聚集系数、直径和平均路径长度的精确解析解,通过分析得出新网络模型的特性。能应用于高密度聚集的各种空间结构复杂网络中。 最后,基于常用的搜索策略,通过计算机编程仿真得到了实际平均搜索步数。对已有的随机游走策略进行改进,提出新的搜索策略,在网络模型上游走,通过实验得出它的平均搜索步数并与前六种搜索策略进行对比。


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