本文選題：有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò) + 節(jié)點(diǎn)重要性��； 參考：《物理學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：本文基于有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型,構(gòu)建了三個(gè)影響力矩陣,并利用層次分析法對(duì)其賦權(quán)求和,形成多重影響力矩陣,從而提出了一種基于該矩陣的節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)價(jià)方法.該方法通過(guò)新定義的交叉強(qiáng)度指標(biāo),來(lái)表征節(jié)點(diǎn)的局部重要性;利用金網(wǎng)節(jié)點(diǎn)對(duì)待評(píng)估節(jié)點(diǎn)的重要性影響總值,來(lái)表征節(jié)點(diǎn)在全網(wǎng)中的相對(duì)重要性.在分析影響節(jié)點(diǎn)對(duì)待評(píng)估節(jié)點(diǎn)的影響比例時(shí),既考慮到節(jié)點(diǎn)間的距離因素,又引入了最短路徑條數(shù)因素;既考慮了該影響節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)的影響關(guān)系,又考慮了網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)對(duì)該待評(píng)估節(jié)點(diǎn)的影響關(guān)系,使得評(píng)價(jià)方法更加全面.將算法運(yùn)用于ARPA網(wǎng)絡(luò),結(jié)果表明,該方法能有效地區(qū)分各節(jié)點(diǎn)之間的差異,最后,對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)疔連鎖故障的仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn),進(jìn)一步驗(yàn)證了方法的有效性.
[Abstract]:In this paper, based on the directed weighted network model, three influence matrices are constructed, and the sum of their weights is obtained by using the analytic hierarchy process (AHP) to form a multi-influence matrix, and a nodal importance evaluation method based on the matrix is proposed. In this method, the local importance of nodes is represented by the newly defined cross intensity index, and the relative importance of nodes in the whole network is represented by the total value of the importance of the nodes in the evaluation network. In the analysis of the impact ratio of the nodes on the evaluation nodes, the factors of distance between nodes and the number of shortest path bars are taken into account, and the influence relationship of the affected nodes on other nodes in the network is considered. Considering the influence of other nodes in the network on the node to be evaluated, the evaluation method is more comprehensive. The algorithm is applied to ARPA network, and the results show that the method can effectively distinguish the differences between nodes. Finally, the simulation and contrast experiment of the experimental results for cascading faults of clove furuncle proves the effectiveness of the method.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):71571119)資助的課題~~
【分類號(hào)】：O157.5

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本文編號(hào)：1879005