一类复杂网络增长态势模型建立及预测行为分析
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.
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
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目69873007
2010-04-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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