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通过识别最小骨架控制复杂网络。 (英语) Zbl 1380.90078号

摘要:通过识别重要节点(驱动节点),最小支配集(MDS)提供了一个有效的模型来支配复杂网络。然而,在许多网络中,使用MDS选择的驱动程序节点的骨架通常是相连的,这促使我们探索一个新的框架,并试图通过确定其最小骨架来控制网络。我们将图的最小骨架定义为从最小连通支配集(MCDS)内的节点导出的子图,该问题可以通过基于最大生成树的算法来解决。对于复杂网络的控制,一般来说,MCDS需要更多的驱动节点,并且比MDS更能抵抗链路攻击。有趣的是,对于MDS,很难控制社区较弱的网络,而对于MCDS,这一发现往往出现在社区规模相同的网络上。此外,对于MDS,具有可变社区强度的网络上的驱动器节点的百分比的曲线随着网络的平均程度的增加而向下移动,而对于MCDS,曲线像功率函数一样顺时针旋转。对于这两种情况,往往更难控制重叠性更强的网络,并且驱动节点的数量取决于网络的度分布。

理学硕士:

90B15号机组 运筹学中的随机网络模型
05C82号 小世界图形、复杂网络(图形理论方面)
05C69号 具有特殊属性的顶点子集(支配集、独立集、团等)

软件:

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全文: 内政部

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