具有Hub聚集特性的分形网络优化模型分析

• 作者: 姚琪 易云飞 李元香 殷智
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 优化模型 分形网络 重整化 复杂网络 盒子覆盖法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 239-243
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 3714字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.04.041

摘要

针对一种双目标优化网络模型具有Hub节点聚集行为的现象,提出分形的涌现与Hub节点的聚集行为有关的结论.采用盒子覆盖法对该模型的3种优化网络进行重整化,验证该模型存在分形性和尺度不变性.进一步比较一些真实网络和优化网络的平均最短路径,分析骨架结构的分形临界条件.实验结果表明,分形网络只要满足结构平衡,就具有确定比例的Hub节点聚集和Hub节点排斥行为.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李元香	武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室	148	1685	22.0	34.0
2	殷智	河池市人民政府办公室	2	3	1.0	1.0
3	姚琪	武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室	1	1	1.0	1.0