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计算机工程

• 人工智能及识别技术 • 上一篇    下一篇

具有Hub聚集特性的分形网络优化模型分析

姚琪1,殷智2,易云飞1,3,李元香1   

  1. (1.武汉大学 计算机学院 软件工程国家重点实验室,武汉 430072;2.河池市人民政府办公室,广西 河池 547000; 3.河池学院 计算机与信息工程学院,广西 宜州 546300)
  • 收稿日期:2015-12-29 出版日期:2017-04-15 发布日期:2017-04-14
  • 作者简介:姚琪(1989—),男,硕士研究生,主研方向为智能计算、复杂网络、演化计算;殷智,硕士;易云飞(通信作者),副教授、博士;李元香,教授、博士生导师、CCF高级会员。
  • 基金资助:
    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(XJ20 16KQ01)。

Optimization Model Analysis on Fractal Network with Hub Aggregation Property

YAO Qi  1,YIN Zhi  2,YI Yunfei  1,3,LI Yuanxiang  1   

  1. (1.State Key Laboratory of Software Engineering,School of Computer,Wuhan University,Wuhan 430072,China; 2.Hechi Municipal People’s Government Office,Hechi,Guangxi 547000,China;3.College of Computer and Information Engineering,Hechi University,Yizhou,Guangxi 546300,China)
  • Received:2015-12-29 Online:2017-04-15 Published:2017-04-14

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。

关键词: 优化模型, 分形网络, 重整化, 复杂网络, 盒子覆盖法

Abstract: Aiming at the bi-objective optimization network model,which has the Hub node aggregation behaviors,the conclusion that the origin of the fractality is associated with the aggregation behaviors of Hub node is presented.The box-covering method is used to regularize the three optimization networks of the model,verify fractal properties and scaleinvariance.The average shortest path of some real networks and optimized networks is further compared.The critical condition of the skeleton structure is analyses.Experimental result shows that as long as the structural equilibrium of the fractal network is satisfied,certain proportion of Hub node aggregation and Hub node exclusion behaviors is available.

Key words: optimization model, fractal network, renormalization, complex network, box-covering method

中图分类号: