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机构地区:[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004
出 处:《小型微型计算机系统》2010年第2期202-205,共4页Journal of Chinese Computer Systems
基 金:国家自然科学基金项目(69873007)资助
摘 要:对复杂网络的增长态势进行了研究.以投票网络为实例,给出以生物种群生长的Logistic模型为基础,综合考虑正余弦函数模拟振荡变化的复杂网络增长态势模型,提出一类自适应遗传模拟退火算法(AGASA)对模型进行改进.从混沌与分形学角度,对复杂网络的特性及其增长态势行为进行了分析,计算了投票网络的关联维数,分析了其演化过程的混沌特性,根据关联维数及奇异吸引子相近空间混沌轨道运动特性,给出了复杂网络增长态势长期预测模型.Researching on the growth of the complex network. This paper takes the voting network as an example. proposed growth model of the complex network,which considers the change simulated by the cosine function and is on the basis of logistic model for the growth of the biological species. Meantime,the model is improved by a kind of adaptive genetic simulated annealing hybrid algorithm (AGASA). From the point of view of chaos and fractal,this paper analyzes the properties of the complex network and its growth,computes the related dimensions of the voting network,analyzes the chaotic characteristic in the process of its evolution,and presents the long-term predicting model for the growth of the complex network.
关 键 词:复杂网络 投票网络 增长态势 自适应遗传模拟退火混合算法 预测
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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