复杂网络关键节点识别：组合赋权VIKOR方法

"该文基于复杂网络理论，探讨了如何评价网络节点的重要性，提出了结合主观与客观权重的组合赋权VIKOR(CW-VIKOR)方法。通过AHP(层次分析法)和TOPSIS(贴近度法)确定评价指标的权重，以此识别复杂网络中的关键节点。在SIR模型背景下进行仿真实验，证明了CW-VIKOR方法的有效性，特别是在节点传播影响力和网络效率评估方面表现出优越性能。" 文章详细介绍了针对复杂网络中节点重要性的评价问题，传统的单一评价方法可能无法全面反映节点的重要性，因为节点的重要性通常受到多个因素的影响。因此，作者提出了一种创新的评价方法——组合赋权VIKOR(CW-VIKOR)方法。这种方法结合了多属性决策理论中的经典方法VIKOR(模糊综合评价法)，并引入了AHP和TOPSIS来考虑评价指标的主客观权重。 AHP是一种层次分析法，用于处理具有层次结构的决策问题，它允许决策者对各层次的元素进行相对比较，从而确定权重。而TOPSIS是贴近度法，能够根据决策者的偏好和指标权重，找到最接近理想解的方案。通过这两种方法的结合，CW-VIKOR方法能够更全面地考虑各种因素，为每个评价指标赋予更为合理的权重。 在实际应用中，CW-VIKOR方法被应用于四个不同类型的复杂网络进行仿真实验，其中包括SIR模型，这是一个常用于传染病传播的数学模型。实验结果显示，CW-VIKOR方法能够准确识别网络中的关键节点，不仅在节点的传播影响力方面表现出色，而且在衡量网络效率时也优于其他方法。这表明，CW-VIKOR方法对于理解和控制复杂网络的行为，以及预防和控制疾病传播等现实问题有重要的应用价值。 该研究为复杂网络的节点重要性评价提供了一个新的视角和工具，其组合赋权策略有助于更精确地评估和识别关键节点，对于网络管理和优化具有重要意义。此外，这种方法也对多属性决策分析领域的发展做出了贡献，展示了其在处理复杂系统问题时的灵活性和实用性。