复杂网络抗毁性研究：基于ADMPDE算法的拓扑优化

"基于复杂网络抗毁性与ADMPDE算法的网络拓扑结构优化 (2012年)" 复杂网络抗毁性是网络科学中的一个重要研究领域，其目标是增强网络在遭受攻击或故障时的生存能力。在本文中，作者针对这一主题，探讨了如何通过优化网络的拓扑结构来提升其抗毁性。他们首先指出了现有复杂网络抗毁性测度方法的局限性，如连通度、坚韧度、完整度等传统指标无法全面反映网络的抗毁性能。 作者提出了一种新的抗毁性测度——自然连通度，它不仅考虑了网络的连通性，还兼顾了网络在受到破坏后的残余连通状态。以此为基础，他们构建了一个复杂网络拓扑结构优化模型，旨在最大化网络的自然连通度，从而提高网络的抗毁能力。 为了求解这个优化模型，作者采用了ADMPDE（Adaptive Differential Multi-population Particle Swarm Optimization with Dynamic Mutation Probability and DE）算法。ADMPDE是一种结合了粒子群优化（PSO）和差分进化（DE）的算法，具有良好的收敛性和高效的搜索能力。通过对算法进行适当的改进，使其适应于解决复杂网络拓扑优化问题。 通过仿真模拟，作者验证了所提出的拓扑优化模型和求解算法的有效性和合理性。他们观察到在网络拓扑优化过程中，网络结构的一般性变化规律，并对比分析了优化前后的网络在不同攻击策略下的抗毁性能。这些结果表明，优化后的网络拓扑结构在面对各种攻击时表现出更强的抗毁能力。 此外，文章还强调了优化网络拓扑结构对于复杂网络的重要性，特别是在国防科技、通信网络和基础设施等领域，优化网络结构可以显著提高系统的稳定性和安全性。该研究为复杂网络的设计和管理提供了新的理论工具和优化策略，有助于构建更为健壮的网络系统。 关键词：复杂网络；抗毁性；微分进化算法；拓扑结构优化 该论文属于工程技术领域的研究，由空军工程大学的科研团队完成，主要研究者包括黄仁全、李为民、董雯和王胜勇。他们的工作得到了国防科技重点实验室基金的支持，对复杂网络的抗毁性研究做出了有价值的贡献。