具有Hub聚集特性的分形网络优化模型分析

发布时间：2018-05-28 10:26

  本文选题：优化模型 + 分形网络　； 参考：《计算机工程》2017年04期

【摘要】：针对一种双目标优化网络模型具有Hub节点聚集行为的现象,提出分形的涌现与Hub节点的聚集行为有关的结论。采用盒子覆盖法对该模型的3种优化网络进行重整化,验证该模型存在分形性和尺度不变性。进一步比较一些真实网络和优化网络的平均最短路径,分析骨架结构的分形临界条件。实验结果表明,分形网络只要满足结构平衡,就具有确定比例的Hub节点聚集和Hub节点排斥行为。
[Abstract]:In view of the phenomenon that a two-objective optimization network model has Hub node aggregation behavior, a conclusion that the emergence of fractal is related to the aggregation behavior of Hub nodes is proposed. The box covering method is used to renormalize the three optimal networks of the model, and it is verified that the model has fractal and scale invariance. The average shortest paths of some real networks and optimized networks are compared and the fractal critical conditions of skeleton structure are analyzed. The experimental results show that the fractal network has a certain proportion of Hub node aggregation and Hub node exclusion behavior as long as the structure equilibrium is satisfied.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室;河池市人民政府办公室;河池学院计算机与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61170305) 国家级大学生创新创业训练计划项目(201610605029) 河池学院科研启动经费课题(XJ2016KQ01)
【分类号】：O157.5

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本文编号：1946352