基于复杂网络的供应链网络演化模型
复杂网络的模型与分析
复杂网络的模型与分析随着互联网和信息技术的不断发展,复杂网络的研究逐渐成为了一个热门领域。
复杂网络是指由大量节点和连接组成的网络,节点之间的联系形式多种多样,如社交网络、物流网络、电力网络、交通网络等,这些复杂网络的研究对于我们理解社会、经济、技术发展及灾难管理等方面具有重要的意义。
本文将着重介绍复杂网络的模型和分析。
一、常见的复杂网络模型在复杂网络的研究中,人们常常会使用一些常见的模型来描述节点之间的联系。
1. 随机网络随机网络是一种节点和连接完全随机的网络,节点间的连接具有随机性,因为节点和连接的排列方式没有规律。
随机网络在复杂网络的研究中是最为简单和基础的模型,它用于研究网络拓扑结构的性质和动力学行为。
2. 小世界网络小世界网络是一种介于完全随机网络和规则网络之间的网络,它是由一些高度连接的节点组成,并且加上少量的随机连接形成的。
在小世界网络上进行的信息传递速度非常快,而且路径非常短。
3. 规则网络规则网络是一种节点排列间距相等、相互连接、形成规则的复杂网络,节点之间的连接相同、简单,结构规整。
规则网络常用于研究网络的物理性质和动力学特性。
4. 无标度网络无标度网络是一种节点度数分布呈幂律分布的网络,它的节点度数较高的节点数量比较少,而节点度数较低的节点数量比较多。
无标度网络对生物、社会和科学领域中的很多现象有很好的解释,在实际应用中具有较广泛的应用。
二、复杂网络的分析方法复杂网络的分析是研究节点间联系、网络中信息传输的方式和特点,以及网络自身的属性。
以下是常见的复杂网络分析方法:1. 节点中心度节点的中心度是在复杂网络中一个节点与其他节点之间联系的度量指标。
中心度可以被分为四种类型:度中心性、接近中心性、介数中心性和特征向量中心性。
其中,度中心性是指节点连接的数量,接近中心性是指节点与其他节点的连接性质,介数中心性是指节点作为中介者在所有节点之间传递信息的能力,特征向量中心性则比较复杂。
复杂电网级联失效模型综述
复杂电网级联失效模型综述摘要:电力网络是人工创造的复杂网络之一,担负着将电能从发电机节点输送至负荷节点的任务,而且电网是一类耦合方式多样,具有复杂的层次结构和多时间尺度等特性。
个别元件往往会造成电网发生级联失效,导致整体网络崩溃,带来巨大的损失。
本文主要对电网失效模型进行总结,主要包括容量负载模型、基于直流潮流的OPA模型、基于负荷转移的CASCADE模型和非线性容量负载模型,理论结果可为解决实际电网建设提供理论依据和合理的保护策略。
关键词:复杂网络,级联失效,动力学模型0 引言复杂网络理论已成为复杂系统与复杂性科学重要的研究工具与方法,并被广泛地应用于各个领域,包括社会经济、交通电力及生命科学等。
随着信息和网络技术的快速发展,现代社会对各类网络系统的依赖日益加深。
而且,实际中的网络并不总是稳定的,一个节点或连边的失效往往会对多个其它元素造成影响,使得它们失效,这些新节点的失效同样地又可能使得更多其它节点失效,最终导致大规模的故障,这种现象叫做级联失效。
过去十几年,大规模电网连锁停电事故频繁发生,2003年8月,美国及加拿大出现的严重停电事故,因为少量输电线的故障导致了大范围的停电事故;2012年印度三大电网先后出现故障,造成印度北部、东北部地区电网全面崩溃,这些突发事件造成了大规模的灾难性后果,大停电事故会造成社会经济的极大损失,也会对个人生活产生影响,大停电的主要演变形式是以故障蔓延为特征的级联失效,电网从单一故障演变为多次故障,最终可能导致整个电网崩溃。
因此,学者致力于研究级联失效原理并构建相应模型,以减少级联失效带来的损害。
本文主要总结了Motter和Lai最早提出的容量负载模型[1],Dobson等提出直流潮流OPA模型[2]、和CASCADE连锁故障模型[4,5],非线性容量负载模型[6]。
1 容量负载模型(ML模型)Motter和Lai假设电网中节点的初始负载和容量呈线性关系,得到以下模型:(1)其中为容量;为负载;a为公差参数,表示节点负荷变化时引起的抗干扰能力的变化,a值越小,负载攻击对电网损害越大。
大规模复杂网络的演化模型及其应用研究
大规模复杂网络的演化模型及其应用研究摘要:复杂网络是由大量节点和连边构成的网络,其拓扑结构和动态演化具有复杂性。
研究复杂网络的演化模型及其应用,有助于理解和预测社交网络、生物网络、互联网等实际系统的行为。
本文主要介绍大规模复杂网络的演化模型,并探讨其应用研究。
1.引言复杂网络是由众多节点和连接它们的连边构成的网络。
复杂网络的拓扑结构通常呈现出无标度特征和小世界特性。
复杂网络的演化模型研究了网络的动态变化和拓扑结构的形成过程,对理解和描述复杂网络的行为具有重要意义。
2.复杂网络的演化模型2.1随机网络模型随机网络模型是复杂网络研究最早的模型之一,它假设网络中每对节点之间的连边以一定概率独立产生。
其中著名的随机网络模型是ER模型,它具有均匀分布的度分布,缺乏无标度特征。
2.2无标度网络模型无标度网络模型通过节点的优先连接机制来模拟现实中的复杂网络,它认为网络中的节点具有优先连接高度连接的节点的倾向。
其中著名的无标度网络模型是BA模型,它生成的网络具有幂律分布的度分布,具有无标度特征。
2.3演化游戏模型演化游戏模型使用博弈论的思想来解释复杂网络的演化过程。
该模型将节点视为博弈参与者,通过节点间的博弈和策略演化来形成网络的演化过程。
著名的演化游戏模型有零和游戏模型和囚徒困境模型。
3.复杂网络的应用研究3.1社交网络分析社交网络作为复杂网络的一种重要形式,研究社交网络的演化模型和行为有助于理解人类社会的组织结构和信息传播规律。
社交网络分析可以应用于社交媒体数据挖掘和社会关系分析等领域。
3.2生物网络建模生物网络包括蛋白质相互作用网络、代谢网络等,它们的拓扑结构和动态演化对于理解生物体内信息传递和调控机制具有重要意义。
研究生物网络的演化模型可以帮助揭示生物网络的功能和演化机制。
3.3互联网和电力网络研究互联网和电力网络是复杂网络在实际应用中的两个典型代表。
研究互联网和电力网络的演化模型及其应用,有助于优化网络的拓扑结构和提高网络的鲁棒性。
供应链管理系统的复杂性分析
供应链管理系统的复杂性分析一、供应链系统的复杂性1.供应链系统本身是络结构。
供应链系统本身作为一个复杂的网链结构,由众多的成员企业组成,每个成员企业可看作是一个实体,这些实体彼此之间相互作用,同时受到其他供应链实体和市场大环境的影响。
在全球一体化快速发展的今天,供应链已不仅仅局限的在一个地区一个国家,许多大企业已经建立了跨国的全球供应链。
我们可以利用分形图形的方法构造的一个以制造商为核心企业的供应链网络,其上游是各级供应商构成的供应体系,下游是分销商和零售商构成的销售体系。
分形理论的基本特征是无限自相似性,也就是说整体和局部具有某种自相似性,对于采取统一运作模式的跨国供应链或者连锁店模式都可以看作是分形理论的延伸。
对于跨国供应链来说,分形网络的每一个分支都可视作跨国供应链网络在各个国家或地区的延伸,并与供应链总体采用相似的运作模式。
复杂网络是由顶点和边组成的,这里顶点代表各个成员企业,边代表各个企业彼此之间的各种流。
供应链网络的形成是络本身的特点决定的,具有复杂网络的一般特征。
由于网络成员自聚集联合作用的功能大于每个企业单独作用之和,所以企1/ 9业要想在竞争中获取竞争优势,必须联合起来形成供应链以应对多变的市场环境。
节点企业之间通过物流、信息流、资金流建立动态的连接,并且伴随信息技术(IT)的快速增长,为了应对客户多样化个性化的需求,供应链成员必须加强彼此之间的相互作用实现信息的充分交流与共享。
供应链具有动态演进性,各节点企业相互作用,涌现出供应链整体的动态演化行为模式,这种模式促进供应链的重组与更替。
供应链与供应链之间也存在着相互影响,各个供应链相互连接起来以复杂耦合的方式进行互动并影响各自的行为模式。
2.供应链网络的小世界性和无尺度性。
供应链网络具有小世界网络的特点,即小世界性和聚集性。
Watts和Strogatz在1998年提出了小世界网络模型,小世界网络具有较小的平均路径长度以及较高的聚集系数。
供应链系统的动力学与复杂性建模仿真问题研究综述_王雯
第22卷第2期 系统 仿 真 学 报© V ol. 22 No. 22010年2月 Journal of System Simulation Feb., 2010供应链系统的动力学与复杂性建模仿真问题研究综述王 雯,傅卫平(西安理工大学机械与精密仪器工程学院,西安 710048)摘 要: 供应链系统的动力学和复杂性问题正在成为供应链设计、分析、优化和管理研究的一个热点。
然而,相当多的研究侧重于定性的分析或简化的模型,而且不同领域的学者一般采用不同的理论和方法。
通过对该领域相关研究文献的分析和归纳,在系统科学、复杂性科学和非线性科学理论的基础上,总结出供应链系统动力学和复杂性研究的建模仿真理论和方法的基本框架以及这些理论方法的相互联系,力图为供应链系统的动力学和复杂性建模仿真问题提供系统的研究思路。
关键词:供应链系统;建模仿真;复杂适应系统;非线性动力学;系统动力学;离散事件仿真 中图分类号:N945.1 文献标识码:A 文章编号:1004-731X (2010) 02-0271-09Review of Research on Modeling and Simulation for Dynamics and Complexity of Supply Chain SystemsWANG Wen, FU Wei-ping(Faculty of Mechanical and Precision Instrument Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China)Abstract: The problems of dynamics and complexity are becoming one of focuses on design, analysis, optimizaiton and management of supply chains. Quite a few researches, however, have been concentrated on the qualitative analysis or simplified models; moreover, the researchers in the different domains usually used different theories and methods. With analizing and inducing the related research literatures, and based on the theories of system science, complexity science and nonlinearity science, the fundmental framework and interrelationship of the theories and methods of modeling and simulation on dynamics and complexity in supply chain systems were summarized to supply systematic research thinking to the modeling and simulation of dynamics and complexity problems in supply chain systems.Key words: supply chain systems; modeling and simulation; complex adaptive systems; nonlinear dynamics; system dynamics; discrete event simulation引 言供应链系统是一个具有不同实体、过程和资源之间的大量相互作用和相互依赖的复杂网络。
复杂网络的建模与分析
复杂网络的建模与分析一、引言随着互联网技术的飞快发展,复杂网络已经成为了各个领域的研究热点。
复杂网络是一类由大量节点和连接构成的网络结构,其中节点之间的连接关系并非像简单的线性图结构一样单一。
复杂网络不仅仅应用于社交网络,还延伸至不同的领域,例如生物学、经济学和交通规划等。
对于复杂网络的建模和分析有很多研究,本文将介绍一些目前主流的复杂网络建模和分析方法。
二、复杂网络建模1. 随机图模型随机图模型是一种最为典型的网络模型,也是最早被研究的。
随机图模型假设网络中每个节点和边都是随机的。
通过随机生成大量节点和随机连接这些节点,以模拟真实世界中的网络。
随机图模型是一种简单直观的建模方法,但是由于没有考虑节点间的拓扑属性和复杂度,所以对于一些大型、高度复杂的网络模型可能并不适用。
2. 小世界模型小世界模型是模拟社交网络中人们的转移、传播信息的模型。
它通过随机连接节点和局部连接节点两种方式随机生成网络。
与随机图模型相比,小世界模型考虑了节点间的拓扑结构,更适用于描述一些存在特殊节点而不是所有节点都是平等的网络,在社交媒体和社区网络中更为实用。
3. 网格模型网格模型是最为直观并且模拟现实中某些场景的复杂网络。
它是由若干个节点间平分整个区域形成的,节点之间形成边。
网络中若干个节点组成的区域被称为区块,其中节点与边的密度大于区块之间的节点与边的密度,从而更好地描述了地理位置之间的关系,广泛应用于通信网络和移动装置等场景。
三、复杂网络分析1. 群组发现群组发现是研究复杂网络单独部分的一种方法,通过分析一组相似的节点及其之间的互动关系来发现节点间组成的群体。
例如,可以使用层次聚类的方法来将网络中的节点划分为若干个互相连接的群组,其中每个群组包括节点的特殊特征。
这可以帮助我们提取有用的信息,进一步分析某些大型网络(如金融市场)中的虚拟社区或潜在的操纵者。
2. 社会网络分析社会网络分析是将复杂网络应用于社交网络、人力资源等领域的一种方法。
动态复杂供需网络局域演化模型的研究
动态 复杂供需 网络局域 演化模 型 的研究
李发旭
LIFa u x
青海师范大学 计算机科学 系 , 西宁 80 0 108
D p r n f o ue c n eQig aNoma Unvri , nn 10 8 C ia e at t mp t S i c, n h i r l iesy Xiig8 0 , hn me o C r e t 0
p sd o e .M o e e e a ig ag rt m f h u p y c a n n t o k i u o wa d d l n rt loi g n h o es p l h i e t w r s t r r .T emo e o sd r o h t en t o k n d e v n p f h d lc n i e sb t e h w r o e r mo i g
2 1 , 8 8 : 2 —2 . 0 2 4 ( ) 1 5 1 7
Ab t a t s r c :Th u pl h i ewo k g o h i a ay e o u d rt n h v l t n o u p y c a n n t r , n e d fce c e f es p y c an n t r r wt s n l z d t n e sa d t e e ou i fs p l h i ewo k a d t e iin i so o h e it g c mp e e o k mo est a r s d t e c i er a u p y c a n n t r r on e u .T ei i a e o k i sa p l . x si o lx n t r d l h t eu e d s r l p l h i ewo k a ep i t d o t h n t l t r t r o o o n w a o b e s i nw s t g , n e l k n d s o n c e t en w d e n e c o e n t el c l rd Y a d t n o e n e td wi t e a d d o ea h s n i o a h i c hh r h wo l .Th e e to f h c l rd d p n so e e s lc i n o el a t o wo l e e d n t h
基于复杂网络视角的供应链网络研究
br(9 9 分 别 发 现 了 小 世 界 (w ) 应 和无 标 度 (F 性 et 19 ) s 效 S)
质 以 来 , 内外 复 杂 网 络 的迅 猛 进 展 . 量 关 于 复 杂 网络 国 大
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■2 1 年 第 8期 01
■现 代管 理科 学
■管理 创新
基于复杂网络视角的供应链网络研究
● 叶 笛
摘要: 基于供应链是一种动态的、 自适应性、 组织的复杂网络 系统, 自 具有一定的复杂网络特征, 文章的研究探讨将复
杂 网络理论 引入供 应链 网络研 究领 域 的重要 性 。首 先概 述复 杂 网络 理论 以及 复杂供 应链 网络研 究现 状 , 次 剖析 了供 应 其 链 的复 杂 网络 特征 , 最后展 望复 杂 网络理 论 在供 应链 研 究领 域 的应用 前 景: 利用 复 杂 网络 理论 来 深入 分析 供应 链 系统 整 体运行规律和宏观行为、 供应链 网络的特征 以及供应链网络动态生长演化规律。文章研究以期为供应链管理的理论界和
化 网 络 中 的 物 流 、 金 流 和 信 息 流 , 有 充 分 考 虑 供 应 链 资 没
特征 以及供 应 链 网络 动态 生 长演 化 规 律 . 供 应链 这类 复 对
复杂网络的时空演化规律建模与分析研究
复杂网络的时空演化规律建模与分析研究引言:复杂网络的研究是近年来网络科学领域的热点之一。
复杂网络在各个领域中广泛存在,如社交网络、经济网络和生物网络等。
了解复杂网络的时空演化规律对于揭示网络结构与功能、预测网络行为和设计优化网络具有重要意义。
本文将探讨复杂网络的时空演化规律建模与分析研究。
一、复杂网络模型的建立1. 随机网络模型随机网络模型是最早的一类复杂网络模型,其节点间的连边是随机出现的。
其中最经典的模型是随机图模型(ER模型),它假设网络中的每条边都有相同的概率连接两个节点。
然而,这种模型无法解释现实生活中的大量现象,因此需要更加复杂的网络模型。
2. 网络演化模型网络演化模型能够描述节点和连边的时空演化过程,常见的模型有BA模型和WS模型。
BA模型根据节点的度数来增加新的节点,并通过优先连接高度连边节点来增加网络的连边数。
WS模型通过随机化重连节点间的连边实现小世界效应。
这些模型能够较好地描述复杂网络的演化规律。
3. 动力学模型动力学模型是一种基于节点状态和演化规则的网络模型。
典型的动力学模型有布尔网络模型、Hopfield模型和神经网络模型等。
这些模型能够模拟节点间的相互作用和信息传递过程,更加符合实际网络的特性。
二、复杂网络的时空演化规律1. 网络结构的演化规律网络结构的演化规律主要包括度分布、聚类系数和平均路径长度等网络特征的变化。
研究发现,大部分真实复杂网络都具有无标度特性,即度分布服从幂律分布。
同时,网络的聚类系数和平均路径长度也是重要的网络特征,它们反映了网络的紧密性和传播效率。
2. 网络行为的演化规律网络行为的演化规律主要包括信息传播、节点动力学和网络鲁棒性等方面。
信息传播是网络中的重要行为之一,研究发现信息传播的性质与网络结构紧密相关。
节点动力学研究节点状态的演化规律,如布尔网络中节点状态的更新规则。
网络鲁棒性研究网络对外部攻击或节点失效的抵抗能力,有助于设计更加可靠的网络系统。
动态供需复杂网络演化模型拓扑性质的研究
oN ToPoLOGI CAL PRoP ERT oF EVoLUTI Y ON oDEL M oF A DYNAM I CoM PL C EX UP LY S P CHAI NETW oRK N
W e i n iL a g
L x iFa u
( eate t 厂 t m tsadI o t nSi c , iga oma nvrt,iig8 0 0 , ig a, hn ) D p r n 0 Mah ai n n r i c neQn h i r l i syXnn 10 8 Qn h iC ia m e c f ma o e N U ei ( eat n C m ue Si c, ig a ra nvrt,iig80 0 , ig a, hn ) Dp r t e m o p t c neQn h i m l i syXnn 10 8 Qnh iC ia r e No U ei
络的有增有减 的动态演化模 型, 并给 出了生成模型 的算法。仿真结果 表明 , 模型所 生成的 网络模 型具 有无标度特 性、 该 小世 界性和
高聚集性。
关键词
中 图分 类 号
供需链 复杂 网络 局域世界 动态演化模型 无标度 小世界性
N 4T 33 9 ;P 9 文献标识码 A
ER n t r d lo h a i f su y n h n u ii n y i rwt r c s f t e s p l h i ew r e i td b xsig c mpe ewo k mo e n t e b ss o t d i g t e i s f c e c n g o h p o e s o h u py c an n t o k d p ce y e i n o l x t
复杂网络的演化模型
复杂网络的演化模型陈琴琴 复杂网络是具有复杂拓扑结构和动力学行为的大规模随机网络的总称,它可以用来描述自然界及社会中的许多系统。
1、引言自然界中存在着很多复杂系统,这些复杂系统由大量的元素构成。
由于网络的规模庞大,相互作用复杂,目前用来处理这类问题的主要工具包括三大方面:(1)非线性动力学(2)统计物理学(3)网络理论。
近年来,通过对这三个问题的研究已经使人类对自然界的认识产生了新的飞跃,并取得了重要的进展,如何把复杂网络理论、动力系统理论和现代控制理论三者有机的结合起来,深入研究复杂动力网络的分析是十分重要的。
网络是点和边的集合,节点和边分别表示元素和元素之间的相互作用。
许多自然和人造系统都可以用复杂网络来表示,如生态系统中,物种之间的相互关联可以描述为复杂的食物链网络;细胞被完美地描述为通过化学反应连接化学物的复杂网络等。
为了表征网络结构和行为的统计属性,人们提出网络结构的几个度量标准:度分布、平均路径长度和集群系数。
网络的度分布P(k)是随机选择的节点具有k条边的概率;网络中两个节点的距离定义为连接它们的最短路径的边数,平均路径长度是网络中所有节点对的距离的平均值;网络的集群系数定义为一个节点的两个邻居之间也是邻居的概率,它反应了网络内在的群聚倾向。
2、发展历程(1)规则网络复杂网络的研究传统上属于图论的范畴。
图论的研究最初集中在规则图上,人们认为真实系统各元素之间的关系可以用规则网络来表示,如一维链等。
常见的规则网络是由N个节点组成的环状网格,网格内每个节点与它最近的k个节点相连接,左右两边各有k/2条边。
在这种规则网格中,集群系数高,但平均路径长度大。
显然,用规则网络刻画复杂的现实网络在很多情况下都是不合理的。
(2)随机网络随着网络的结构越来越复杂,人们开始用系统的眼光来看待这些巨大的数据集合,以图论的形式来研究实际问题。
图论的产生源于两名著名的数学家:Eule r和Erd?s。
这个概念是由Eule r提出来的,并用它解决了“科尼斯堡”的七桥问题,即在科尼斯堡的一个公园里,有七座桥将普雷格尔河中两个岛和河岸连结起来,问是否可能从这四块陆地中任一块出发,恰好通过每座桥一次再回到起点? Euler把问题归结为点表示岛和陆地,边表示连结它们的桥,将河流、小岛和桥简化为一个网络,把问题转化为图论的问题,并证明了上述的走法是不可能的。
基于复杂社会网络的网络舆情演化模型研究共3篇
基于复杂社会网络的网络舆情演化模型研究共3篇基于复杂社会网络的网络舆情演化模型研究1基于复杂社会网络的网络舆情演化模型研究随着互联网和社交媒体的快速发展,网络舆情已成为了一个全球性的问题,如何预测和管控舆情演化已成为一个热门的研究课题。
但网络舆情是非常复杂的,受到诸多因素的影响,如舆情的主题、情绪、传播渠道、社会网络等。
因此,建立一个能够真实反映舆情演化的复杂社会网络模型,对于了解网络舆情的起伏和控制具有重要意义。
本文将从社会网络的角度出发,基于微观视角,探讨网络舆情演化的行为和过程,并建立一个基于复杂社会网络的网络舆情演化模型,使得能够深入了解舆情演化的本质和规律。
首先,我们需要考虑社会网络结构的影响。
社会网络是网络舆情的载体,它连接了各种不同的主体,如人与人、人与组织、组织与组织。
我们将社会网络结构分类为强社团结构、松散社团结构和无组织结构。
强社团结构意味着社会网络中存在着一定数量的密切联系的群体,而松散社团结构则意味着没有明显的群体划分,而无组织结构则意味着个体之间没有团体关系。
这些不同的社会网络结构会影响网络舆情演化的传播速度和影响范围。
其次,我们需要考虑舆情的主题。
如何测量一个舆情的主题呢?通常,我们可以使用词典建立关键词,以确定互联网上的特定问题、信息和事件所产生的共情状态和主题,然后根据这些关键词来判断和分类一个舆情的主题。
针对不同主题的舆情,我们需要分别进行舆情演化模型的建立,以满足不同主题的特定需求。
第三个需要考虑的因素是舆情情绪。
舆情情绪分为积极、消极和中性三种类型。
每种情绪都可能带来不同的舆情演化模式。
例如,积极的情绪往往会产生传递效应,而消极的情绪则会产生隔离效应。
情绪的类型不同会导致舆情演化模型也不同。
最后,我们需要考虑舆情的传播渠道。
传统的媒体和社交媒体的传播渠道不同,他们对舆情的传播速度和影响范围有着不同的影响。
我们需要考虑如何利用不同传播渠道的优势,以强化有效的舆情传播,同时减少无效的噪音传播。
分层供应链复杂网络局部演化模型研究
( 浙江工 业大 学信息 学 院 杭州 3 1 0 0 1 4 ) ( 浙江 工 业大学 经贸 管理 学院 杭 州 3 1 0 0 1 4 ) 。
( 浙江工 商 大学计 算机 与信 息工程 学 院 杭州 3 1 0 0 一种 动 态 的 、 自适 应 性 、 自组 织 的 复杂 网络 系统 , 具 有 典 型 的 复 杂 网络 特 征 。考 虑 了供 应 链 网络 的
关键 词 复 杂 网络 , 供应链 , 优先连接 , 幂律 分 布 , 节 点 强 度 TP 3 1 1 文献标识码 A 中 图 法分 类 号
I x  ̄a l Ev o l v i n g Mo de l Re s e a r c h o f La y e r e d S u p pl y Cha i n s Co mp l e x Ne t wo r k s
整体宏观 行为, 通过分析企业节点的产生 、 衰亡及退 出等 生长演化规律 , 以节点多属性 参数 组合作 为优先连接 的依 据 , 建立 了一个分层加权供 应链 网络模型 。实验结果显 示, 该模 型具有无标度特性 , 其幂律分布的指数 落在( 2 , 3 ) 范 围内,
复杂网络模型及其供应链系统应用研究综述
用 的 研 究现 状 进 行 综 述 ,整 理 和 总 结
步迈 入 了信 息 网络 时代 。从 I n t e r n e t 到
WWW,从大型电力网络到全球 交通 网络 , 从 生物体 中的大脑到各 种新 陈代 谢 网络 , 从 科研 合作 到各种经济 、政治 、社会 关系 网络等。可以说 ,人们 已经生活在一个 网 络世界中。长期以来 ,通信 网络 、电力网
究取得 了突破性进展。1 9 9 8年 ,Wa t t s 和 S t r o g s t z发现复杂 网络 的小世界 ( s ma l 1
wo r l d) 特性。1 9 9 9 年B a r a b a s i 和A l b e r t
簧 囊 缝 鞭
复 杂 网络 的研 究 可追 溯到 世 纪 欧拉 ( E u l e r )开创的图论 。在随后的多年时间
大多缺 乏抵御 能力甚 至不能抵御风险。 因
此 ,深入研 究供应链 管理 问题 ,从 网络 的
杂 系统 的高度概括和抽象 ,是包含 了大量 个体 以及个体之 间相互作用 的系统 。它将
复杂 系统 中的某种现 象或某类实体抽象 为
角度 以系统的眼光审视供应链 的结构 ,从
系统科学的角度对供 应链 进行建模 ,加强 供应链网络的脆性及鲁棒 性研 究 ,分析 不 同干扰情况下供应链网络的脆性及鲁棒 性
拓 扑 结构 演化 模
无标 度
商、 客户的客户 , 不只是简单 的链条管理 ,
而是管理一个盘根错节的 “ 供应 网络 ” 。
之 间的共性和处理它们的普适方法。复杂
复杂供需网络的局域演化生长模型
we bu l o a rd o a h n d n t e n t r id a lc lwo l fe c o e i h ewo k. a he sz ft e lc lwo l n r a e t i e nd t ie o h o a — rd i ce s s wih t m . Usn n ltc lc mp tn ig a a yia o u i g,we g tte e p e so fd ge iti u in, cu tr c efce ta d a e a e e h x r s in o e r e d srb to l se o fii n n v r g
维普资讯
第 5卷 第 1 期
2 0 年 3 月 08
复 杂 系 统 与 复 杂 性 科 学
COM PL EX YS S TEM S AND COMPLEXI SCI I I ENCE
1 V0 . NO. 15 Ma. r
2 8成员 实体构 成 的快 速 响应 环 境 变化 的 动态 供需 网络 ( 文 中 , 应链 系统 与供需 网 零 顾 本 供
收 稿 日期 : 0 7— 5—2 20 0 9
A c lwo l o v n o h M o e ft e Co Lo a — rd Ev l i g Gr wt d lo h mp e lx
S p l a n Ne wo k u p y Ch i t r
CHEN Xio,Z ANG ih i a H J — u
均路径 长度 , 发现 其具备 复 杂 网络 的无 标度 、 小世 界 等特 性 , 并通 过 数 值仿 真进 行
了验 证 。
关键词 : 供应 链 ; 复杂 网络 ; 域世界 ; 关度 ; 局 相 度分 布 ; 类 系数 ; 聚 平均路 径 长度 中 图分 类号 : 9 ; 2 3 N 4 F 5 文 献标 识码 : A
复杂网络的演化模型研究共3篇
复杂网络的演化模型研究共3篇复杂网络的演化模型研究1复杂网络的演化模型研究复杂网络是一个有节点和边构成的图形结构,其节点和边的数量非常庞大,节点之间的关联关系也错综复杂。
现代生命科学、社会学、工程学等领域中出现的许多问题,如蛋白质相互作用网络、社交网络、交通网络等,都可以用复杂网络来描述。
复杂网络中的节点和边随着时间的推移,也会发生变化,这给我们研究复杂网络的演化模型提供了契机。
为了更好地了解复杂网络的演化规律,近年来关于复杂网络的演化模型的研究日益增多,许多学者发表了多篇相关的论文。
复杂网络的演化模型可分为两大类:一是节点演化模型,二是边演化模型。
节点演化模型是指网络中的节点数量随着时间的推移而发生变化。
其中,最为经典的节点演化模型是被称为无标度网络的模型。
在无标度网络中,节点的度数服从幂律分布,表明少数节点具有极高的连接度,而多数节点的连接度相对较低。
后来,针对无标度网络这一演化模型的不足,研究者们又提出了多个改进版本的模型。
比如加权无标度网络模型、优先连边模型等,这些模型更加接近真实世界的复杂网络场景,因此被广泛应用于各个领域。
边演化模型是指网络中的边的数量随着时间的推移而发生变化。
研究者们对边演化模型的研究也层出不穷。
在边演化模型中,最为知名的是基于无标度网络演化思想的BA模型和优化网络模型。
BA模型具有较好的扩展性和高度灵活性,但是其更多的是基于节点度的增长策略,而未能考虑节点之间关联的作用。
优化网络模型则是从网络的全局性质出发,以权重作为节点之间关联的重要度度量,从而确定边的增加策略。
除此之外,还有其他许多较为新颖的复杂网络演化模型,如社交影响网络模型、复杂多层网络演化模型等。
这些演化模型更加接近实际生活中网络的特性,因此被广泛应用于社交网络、网络感染等领域的研究。
当前,复杂网络的演化模型研究依然在不断深入。
这些演化模型不断地拓展了我们对复杂网络的认识和理解,更好地帮助我们预测和解决与复杂网络相关的问题。
复杂经济系统演化建模研究
复杂经济系统演化建模研究一、概要本文主要研究了复杂经济系统的演化建模问题,旨在通过对经济系统中各种因素相互作用的分析,理解并预测其演变过程。
文章首先阐述了复杂经济系统的特点和构成要素,然后分析了这些要素之间的相互关系及其对整体经济系统演化的影响。
在此基础上,我们引入了多个理论模型,包括基于代理的模型、基于主体的模型和基于网络的理论模型等,对这些模型在复杂经济系统的演化研究中的应用进行了探讨,并通过实证研究验证了模型的有效性和实用性。
文章总结了研究成果,并对未来的研究方向进行了展望。
1. 复杂经济系统的定义与重要性在当今这个错综复杂的全球经济体系中,经济系统的结构和行为表现出前所未有的高度相互依存性。
对这个系统的结构和功能的研究,即对其展开演化建模分析,变得尤为关键。
经济系统不再是一个个孤立的、单纯的经济体,而是构成了一个规模庞大、结构复杂、相互关联的动态系统。
对它的研究需要采用一种能够反映其内在复杂性的全新方法。
我们需要明确“复杂经济系统”的具体定义。
复杂经济系统是由大量不可简单归类的、具有一定程度自主性的经济主体所构成的,它们通过各种各样的经济行为和交互作用,共同塑造了整个经济体系的演化过程。
这些经济主体可以是个人、家庭、企业、政府等,他们的行为和决策受到各种内在和外在因素的影响,如需求、供给、价格、技术进步、政策环境等。
这些经济主体之间存在普遍的相互作用和关联,形成一个庞大的网络。
探讨复杂经济系统的重要性至关重要。
随着全球化的深入发展,各类经济体之间的联系日益紧密,经济系统的稳定性和发展前景已经不再局限于某个单一国家或地区。
复杂经济系统的演化不仅关系到国家和地区的经济发展,也对全球范围内资源配置、就业、物价稳定等产生深远影响。
对这些系统的研究也有助于我们理解经济增长的驱动力和机制,为政策制定提供科学依据。
只有深入研究复杂经济系统的演化规律,才能有效应对各种风险和挑战,促进经济的持续健康发展。
多元复杂网络建模理论解析系统联系
多元复杂网络建模理论解析系统联系在当今信息时代,网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
除了传统的人际交流,网络还连接着各种信息和资源,形成了一个庞大而复杂的网络系统。
为了更好地理解和分析这些多元复杂网络,学者们提出了多元复杂网络建模理论。
本文将对多元复杂网络建模理论进行解析,并探讨其与系统联系。
多元复杂网络建模理论是一种将网络研究应用于复杂系统的方法。
它基于图论和复杂网络理论,通过将系统的各个组成部分表示为节点,并使用边表示它们之间的联系,建立起一个复杂的网络模型。
与传统的单一网络模型不同,多元复杂网络模型可以同时考虑多个网络之间的相互作用和联系,更适用于描述现实社会、经济和自然系统中的复杂关系。
多元复杂网络建模理论的核心是网络拓扑结构与系统功能之间的联系。
网络拓扑结构是指网络中节点和边的分布情况,包括度分布、聚集系数、连通性等指标。
系统功能则是指网络中各个节点的特性和功能。
多元复杂网络建模理论通过对网络拓扑结构和系统功能的分析,揭示了网络中各个节点之间的相互关系和演化规律。
多元复杂网络建模理论在许多领域有着广泛的应用。
在社会领域,它可以用于分析社交网络和人际关系的变化和演化。
通过研究节点之间的联系和特征,可以揭示个体之间的互动模式和社会结构。
在经济领域,多元复杂网络建模理论可以用于分析供应链网络和金融市场的复杂性。
通过研究节点的连通性和交互规律,可以预测市场的波动和风险。
在生态学领域,它可以用于研究生物物种的相互作用和生态系统的稳定性。
通过分析节点的依赖关系和生态位分布,可以预测物种灭绝和生态系统的破坏。
多元复杂网络建模理论的研究方法主要包括网络拓扑分析、链接预测和动力学模拟。
网络拓扑分析通过计算网络的度分布、聚集系数和连通性等参数,揭示网络的整体结构和特征。
链接预测通过分析节点的邻居节点和相似性特征,预测未来可能的联系和演化趋势。
动力学模拟通过构建网络模型和节点的相互作用规则,模拟系统的演化过程和稳定状态。
基于复杂网络的演化策略博弈及其应用
基于复杂网络的演化策略博弈及其应用近年来,复杂网络理论在许多领域引起了广泛的关注和研究。
复杂网络的研究不仅可以帮助我们更好地理解和描述自然和社会系统,还可以为各种应用提供新的思路和方法。
其中,基于复杂网络的演化策略博弈是一个备受关注的研究方向。
演化策略博弈是一种描述个体在群体中互相作用和演化的模型。
它通过建立博弈和演化的数学模型,研究个体如何根据自身策略和环境变化来调整行为,并最终形成一种稳定的群体结构。
在传统的演化策略博弈模型中,个体之间的相互作用往往是基于简单的规则和随机的连接方式。
然而,现实世界中的许多系统往往具有复杂的网络结构,例如社交网络、生物网络和交通网络等。
因此,基于复杂网络的演化策略博弈成为了研究的热点之一。
基于复杂网络的演化策略博弈的研究不仅可以帮助我们更好地理解复杂网络的演化机制,还可以为各种实际问题提供一种分析和解决的思路。
例如,在社交网络中,人们的行为往往受到自身利益和他人的影响。
通过研究基于复杂网络的演化策略博弈,我们可以更好地理解人们在社交网络中的行为选择和演化规律,为社交网络的管理和设计提供一种指导。
另外,基于复杂网络的演化策略博弈还可以应用于交通系统的优化和设计。
交通网络中的车辆和路口可以看作是一个个个体,它们之间的相互作用和演化将决定整个交通系统的效率和稳定性。
通过研究基于复杂网络的演化策略博弈,我们可以分析交通网络中车辆和路口的行为选择和演化规律,从而提出一种优化交通流的策略和方法。
综上所述,基于复杂网络的演化策略博弈是一个具有重要理论和应用价值的研究方向。
通过对复杂网络的研究和分析,我们可以更好地理解和描述自然和社会系统的演化机制,为各种实际问题提供一种分析和解决的思路。
相信随着研究的深入和应用的推广,基于复杂网络的演化策略博弈将会在各个领域发挥更大的作用。
供应链网络建模与优化研究
供应链网络建模与优化研究近年来,供应链网络建模与优化研究逐渐成为一个热门话题。
在一个数字化和全球化的世界中,建立一个高效、灵活的供应链网路成为企业赖以生存的关键。
而供应链网络的建模和优化研究则可以为企业提供多种优化方案,从而提高供应链网络的稳定性、韧性和效率。
一、供应链网络模型供应链网络模型是建立一个高效的供应链体系的关键步骤。
一个完整的供应链网络模型包括四个方面:信息流、物流、资金流和价值流。
其中信息流旨在保证信息在整个供应链网络中流动无阻,物流则是将产品物理上从生产基地转移到消费者的流程管理,资金流主要管理供应链网络中的金融流动,价值流则旨在将企业和客户的需求捆绑在一起以产生企业的价值并增加客户的满意度。
在建立供应链网络模型的过程中,分别可以采用网络流理论和非线性规划法。
其中网络流理论被用来描述供应链体系中各元件之间的关系,非线性规划法则可以在决策制定过程中将各元素之间的限制及其相互关系转化为表达式和约束方程,以建立优化模型。
二、供应链网络优化供应链网络优化是为了提升供应链网络效率而进行的行动。
在优化过程中,关键之处在于提高供应链网络中的各个环节之间的协调性,以便在保证网络稳定性的基础上提高供应链网络的整体效率。
为了实现优化目标,供应链网络优化采用了许多最新的算法和技术,如线性规划、非线性规划、动态规划、模拟和优化等。
目前,在供应链网络优化中,作业分配和调度、物料管理和调度、运输和配送管理、库存管理和调节是最受关注的领域。
这些环节的优化可以使整个供应链网络更加灵活、响应更迅速,并在经济效益和物流效率上实现平衡。
三、案例分析以食品供应链为例,采用供应链网络建模和优化可以增强供应链的竞争力。
在这个案例中,物流环节起着重要的作用,因为食品的质量管理是品牌形象和经济效益的重要组成部分。
因此,在供应链网络中,物流环节的优化和改进是至关重要的。
为了实现食品供应链网络的优化,可以采取方法:通过数量和种类的适当限制, 实现规整生产,使得生产规模得到提高,减小变动成本, 进而降低企业成本和销售价格,提升供应链的市场竞争力。
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基于复杂网络的供应链网络演化模型
内容摘要:本文基于复杂网络理论,将供应链网络抽象为复杂网络,在局域世界演化模型的基础上,引进节点相关度的概念来衡量一个节点与其他节点间的相近程度,并定义局域世界的规模是动态增长的,建立了供应链系统的局域演化模型。
解析推导出了模型的度分布、聚类系数和平均路径长度,并进行了仿真分析。
关键词:复杂网络供应链网络度分布聚类系数平均路径长度供应链管理日益受到企业的重视。
目前国内外对供应链的研究缺乏对供应链网络整体宏观行为和内在规律的研究,不能很好地描述供应链系统的复杂动态本质。
目前从复杂系统的角度对供应链管理的研究正处于起步阶段,成果相对较少。
供应链系统具有复杂的网络结构。
复杂网络的研究已经引起了众多学者的关注,而且已经建立很多的模型,如Watts和Strogatz提出的小世界网络模型,Barabási 和Albert提出的无标度网络模型,L i和Chen在BA模型基础上提出的局域世界演化网络模型,来描述和分析实际网络所具有的某些统计特性。
但是,从复杂网络的角度研究供应链系统的文献非常少,所以基于复杂网络理论,探究复杂供应链系统的局域的演化规律,对于供应链系统的科学管理具有重大的理论意义和实践价值。
供应链网络演化模型构建
供应链是由不同节点(企业或用户)组成的网络系统,它们生活在由市场特征和运作条件等因素决定的商业环境中,每个节点都有自己的目标和行为,有自己的决策方式和独立决策能力,通过它们之间的交互作用,自组织地成为一个动态供需网络。
在供应链系统中,企业节点都有其各自的身份地位和在市场环境中不同的影响力,企业之间的相关程度对企业建立合作关系,对整个网络的行为都会有很大的影响。
因此,在赋予每个节点一个“位置”概念的基础上,定义节点间的相关度,位置越近其相关度越大。
新加入节点的局域世界则是由与新节点间有较大相关度的节点组成,并且局域世界总节点数目随时间不断增多。
体现在供应链网络中,系统中的企业不断增多,则新企业进入时选择进行合作的企业范围是不断扩大的,所以局域世界的大小是随时间而增加的。
基于以上分析,在局域世界演化模型的基础上,应用吸引度因子,改进局域世界的选取,建立局域世界规模不断增长的局域演化模型。
首先定义位置及相关度。
由于供应链系统中的每个企业(节点)都有其各自不同的身份(供应商、制造商、销售商、顾客等)以及在市场中的影响力等,用不同位置描述。
基于此定义评价两个企业之间建立合作关系可能性大小的相关度。
在模型中,对于每一个节点i,赋予一个“ 位置” 参数值,记为ai∈Rn。
ai 是一个n维随机变量,为简便这里令n=1。
位置参数用来衡量该节点与网络中其它节点间的相近程度。
节点i与节点j之间的相关度hij定义为:
(1)
这说明两个节点越近,关系越密切,则他们之间的相关性越大,相关度的值就会越大。
本文提出的供应链系统局域世界演化模型仍是遵循均匀增长机制,即以等时
间间隔向网络中加入新节点。
新加入节点的局域世界根据节点间的相关度选取,连接机制遵从择优连接规则。
具体算法如下:
第一步,初始(t=0)时刻,给定一个具有m0个节点、e0条边的网络。
给每个节点一个随机的位置参数值ai,i=1,2,…,m0,且服从(0,1)之间的均匀分布。
第二步,每个时间间隔,加入一个新节点j,赋予其一个在(0,1)之间均匀分布的随机的位置参数值aj,新节点与已存在的m个节点连接(m≤m0)。
这m个节点在新节点的局域世界Aj中根据择优连接概率选取,局域世界由与新节点j具有较大相关度的Mi个已存在节点组成,Mi=m+t,随时间不断增多,且m≤Mi=t+m0。
具体分以下两步:第一,t+1时刻,网络中有t+m0个节点,根据公式(1)计算新节点j与已有的每个节点i间的相关度hij,i=1,2,…,t+m0。
选取相关度较大的Mi(Mi≥m)个节点组成新节点j的局域世界Aj,则局域世界Aj中的每一个节点都作为可能与新节点j连接的候选节点。
这里如果Mi=t+m0,则网络中已有的所有节点组成Aj。
第二,对局域世界Aj中的每一个节点i,即i∈Aj,运用择优连接规则计算它与新节点j的连接概率,公式为:(2)
其中ki为节点i的度。
据式(2)算出的连接概率从Aj中选取m个节点与新节点j连接。
βi是节点i的吸引度,βi=ni /Δt,ni是该节点在时间Δt内获得的连接次数。
第三步,循环执行第二步到规定时刻T,最终得到具有N=T+m0个节点的网络。
上述算法中的参数m0、m、M和T都是事先给定的。
模型特性分析
(一)度分布
网络中节点的度的分布情况用分布函数p(k)来描述。
p(k)表示一个随机选定的节点的度恰好为k的概率。
上述网络模型中,新节点j的局域世界Aj由M个可能与新节点连接的候选节点组成。
在特殊情形Mi=m时,新加入的节点与其局域世界中所有的节点相连接,这时在网络增长过程中择优连接规则实际上已经不发挥作用了。
节点i的度的变化率为:
(3)
这里为节点i属于Aj的概率,满足。
这种情形下网络的度分布服从指数分布。
若Mt>m,则择优连接规则将至少在局域范围内起作用。
节点i的度的变化率为:
(4)
当t足够大时:
(5)
将式(5)代入式(4),得:
(6)
初始条件为,第i个节点在ti时刻进入网络,具有:(7)
解方程(6)得:(8)
利用(8)得到:
(9)
由于以等时间间隔向网络中添加节点,因此ti具有均匀分布,其密度函数为:(10)
代入(9)式得:
(11)
将(11)式对k求偏导,得:。