复杂网络搜索策略研究与应用：随机游走与度分布影响

复杂网络中的搜索是当前信息技术领域的热点问题，它涉及到多个实际应用场景，如互联网上的网页检索（搜索引擎如Google）、P2P网络中的文件和数据查找，以及在网络中寻找任意两点之间的最短路径。在理想情况下，如果网络中的每个节点都完全了解整个网络的结构，即所谓的全局信息，搜索效率将达到最优。然而，现实中的网络往往复杂多变，节点间的连接信息通常是局部的，这就需要研究者开发有效的局部搜索策略。 自复杂网络的小世界性和无尺度特性被揭示以来，学者们从网络拓扑结构的角度出发，提出了多种搜索策略，如随机游走。论文深入探讨了三种不同类型的随机游走搜索策略：无限制随机游走(URW)，其不回溯到先前的节点；不返回上一步节点的随机游走(NRRW)；以及避免重复访问节点的随机游走(SARW)。作者对这些策略在最近邻耦合网络、ER随机图网络和WS小世界网络中的搜索效率进行了理论分析和模拟验证，发现NRRW相较于URW和SARW具有一定的性能提升。 此外，论文还扩展了最大度（MD）路径寻找策略，将其应用到幂律指数可变的幂律分布网络，研究了度分布的不均匀性对MD策略效率的影响。实验结果显示，MD策略在度分布较均匀的网络中效果较差，而在ER随机图网络和WS小世界网络中表现较好，而在最近邻耦合网络中的效率较低。这表明网络的拓扑结构对搜索策略的效率具有显著影响。 该论文对复杂网络中的搜索策略进行了全面的研究，尤其关注随机游走策略的分析和推广，以及与网络结构特征的关联，这对于理解和优化实际网络系统中的信息搜索具有重要的实践价值。关键词包括：搜索、复杂网络、随机游走、路径寻找等，这些都是理解这一领域核心概念的关键。