基于自适应控制的复杂网络拓扑辨识:社团结构与节点时滞

本文主要探讨的是拓扑辨识在一类新的复杂动态网络中的应用，发表于2013年的《洛阳理工学院学报(自然科学版)》第23卷第1期。复杂网络作为复杂系统研究的核心议题，其研究焦点在于网络的结构复杂性、节点动力学的多样性以及各种外部因素的影响。时滞现象在实际网络中极为普遍，它不仅出现在节点间的交互中，也存在于节点内部的动力学过程中。社团结构在复杂网络中扮演着关键角色，信息在社团间的传递过程中会引入额外的时间延迟。 作者张文娟、丁全红、俞建宁和张建则基于LaSalle不变性原理和网络自适应控制技术，针对由相同节点组成的具有社团结构和节点时滞的复杂动态网络，提出了创新的自适应控制方法。这种方法旨在识别未知的网络拓扑结构，克服了传统方法通常依赖于网络拓扑已知的局限性。这种方法的提出，旨在解决实际工程中由于系统复杂性导致的拓扑难以测量或确定的问题，拓扑辨识成为了系统控制和同步领域的核心挑战。 文献[11]至[4]分别对加权复杂网络、时变耦合时滞网络、一般时滞不确定复杂网络和具有耦合时滞及节点时滞的网络结构辨识进行了深入研究。然而，这些研究并未涵盖同时具备社团结构和节点时滞的复杂网络的拓扑辨识问题，这正是本文研究的独特之处。 作者通过构建自适应反馈控制系统，设计了一种算法来处理这种新型网络的拓扑辨识问题，并通过数值仿真验证了新方法的有效性和准确性。这种方法的实施，对于理解和控制实际世界中诸如社交网络、生物网络等具有社团结构的动态系统具有重要意义，也为复杂网络控制理论的发展做出了贡献。 这篇论文不仅填补了理论空白，而且为解决复杂网络中的实际问题提供了一种新的有效工具，对提高网络系统的稳定性和控制性能有着潜在的推动作用。