具有一致性行为的复杂网络的最优控制

@第{钱2021OptimalCO，title={具有整合行为的复杂网络的最优控制}，author={钱祖元、袁成军、周杰、陈世明、聂森}，journal={统计力学杂志：理论与实验}，年份={2021}，体积={2022}，网址={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:235490145}}
考虑了网络控制中的一致性行为，表明只要超过临界点的外部输入数量基本上由网络连通性决定，具有一致性的无向网络系统的控制将变得更容易。
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56参考文献

通过最小结构扰动优化复杂网络的可控性。

本文提出了一种通用的方法，通过对均匀和异质随机网络以及不同类型的真实网络进行理论验证和数值演示，通过明智地扰动网络结构来优化复杂网络的可控性。

复杂网络的可控性

开发了分析工具来研究任意复杂有向网络的可控性，识别具有时间相关控制的驱动节点集，以指导系统的整个动力学。

复杂网络对不同混合状态的控制能量

研究发现，驱动网络达到相同最终状态所需的控制能量低于达到非相同最终状态的控制能量，并且在基于一致性的动态网络中更容易实现完全控制。

复杂网络控制中的结构反馈

这项工作分析了通过将受控节点的定向链路添加到驱动节点来定义的结构反馈，以确定网络化系统的控制能量需求，并表明具有正向链路的反馈系统比具有负向链路的反馈系统需要更少的能量。

复杂网络控制中的能量缩放和减少

发展了一种物理理论，通过识别支配控制能量的基本结构元素，即最长控制链（LCC）来解释缩放行为。

复杂网络可控性研究中的控制容量和随机抽样方法

研究表明，作为驱动节点的可能性随着节点的入度而降低，并且与节点的出度无关，这为探索各种复杂系统中的控制提供了工具。

复杂网络的最小能量控制

当控制集中在加权超度与不确定度之比最大的节点上时，网络控制的总成本降低，并提出了适用于任何有向网络的通用启发式原则。

复杂网络中边缘动力学的控制

对网络边缘动力学可控性的研究表明，它与节点动力学的可控性不同，现实世界的网络比随机网络更容易控制。

节点动力学而非度分布决定复杂网络的结构可控性

有人认为，比结构可控性问题更重要的是一个系统是否几乎不可控、是否几乎不可观测以及是否具有几乎零极点对消的问题。

复杂网络的可控性度量、限制和算法

提出了将控制问题的难度量化为所需控制能量的函数的度量方法，基于系统动力学推导了边界，以表征控制能量与控制节点数量之间的折衷，并提出了一种具有性能保证的开环控制策略。
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