相依网络鲁棒性研究：负荷作用与耦合方式影响

"负荷作用下的相依网络鲁棒性研究" 本文主要探讨了负荷作用下相依网络的鲁棒性问题。相依网络是指各子网络之间存在相互依赖关系的复杂系统，其鲁棒性是衡量系统在面对外部攻击或内部故障时保持稳定性的关键指标。研究者构建了三种不同耦合方式的无标度相依网络模型，包括随机耦合、异配耦合和同配耦合，并引入了节点负荷的概念。 首先，研究发现，在所有耦合方式中，同配耦合方式下的相依网络具有最高的鲁棒性。同配耦合指的是相似性质的节点更可能相互连接，这种结构增强了网络的抵抗力。而随机耦合和异配耦合则可能导致网络的脆弱性增加，特别是在承受负荷时。 其次，节点的容忍系数和子网络的同配性系数对相依网络的鲁棒性具有显著影响。节点容忍系数表示节点承受故障或负荷的能力，增加这个系数可以增强网络的整体鲁棒性。而子网络同配性系数反映了子网络内部节点间相似性，降低该系数有助于提高网络的鲁棒性。 此外，耦合强度的提升也是增强相依网络鲁棒性的一个手段。随着耦合强度的增加，网络中的节点间联系加强，有助于抵御破坏。但是，随机耦合方式下的相依网络对于耦合强度的变化更为敏感，因此调整耦合强度对随机耦合网络的鲁棒性影响更大。 论文通过计算机仿真验证了这些发现，为理解和优化相依网络的鲁棒性提供了理论基础。这对于实际应用中的复杂系统，如电力网络、交通网络或通信网络等，具有重要的指导意义，可以帮助设计更为稳健的网络结构，防止级联失效的发生，提高系统的整体稳定性。 关键词：相依网络、负荷作用、级联失效、鲁棒性 中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2019）08-030-2388-04 doi：10.19734/j.issn.1001-3695.2018.02.0107 作者简介：李甍娜，硕士，主要研究方向为复杂网络、超网络；郭进利，教授，主要研究方向为网络科学与人类行为动力学。