简介:研究复杂系统的自聚集演化过程和聚集量.文中给出两个类似生长网络的模型.第一个模型比较简单,每一时间步长只有一条新边进入网中,但概括面较广,例如可描写选举、科学论文引用、食物源对蚁群蜂群的吸引、某种商品或股票、堤坝渗漏处,等等.第二个模型比较一般,每次可有m条新边进入网络.文中引用BA网络模型给出的"优先连接"的概念,研究上面两个网络中各点的聚集量.结果表明:对于这两个模型,各点可能的聚集量均可用一个数学期望的简单公式描述,即Ets=ks/t0t.其中,s表示网中某点,t0是初始时间,ks是t0时点s的顶点度,t是任何时间,t也是此时网的总度数,或总聚集量.ks/t0表征点s的初始优势或初始吸引能力,点可称为吸引核,ks/t0可称为吸引系数.文中解释了对于不同情况下Ets=k/t0t的意义.
简介:用NS2构建了TCP-RED系统(网络业务流是TCP包,以RED为AQM算法),以产生模拟Internet业务流的数据.基于机理分析与数据驱动相结合的思想,建立了Internet业务流的控制模型用于研究TCP-RED系统的动态特性.从RED的分段特性出发,从切换系统的角度分析了TCP-RED系统,发现网络流量的波动是由于RED的切换特性引起的.通过根轨迹法分析了此切换系统中子系统的稳定性,提出了一种在实际网络环境中调整RED来控制流量波动(甚至混沌)的方法.本文所得的RED参数调节法基于实际网络数据的分析,而不是只依赖经验或机理分析.NS2的仿真实验证实了它的有效性.
简介:研究复杂系统要探索整体规律.本文指出:为此,需要对定性研究予以适当重视.文中给出一个表达式(E):S(n∑i=11i)=E(n),即自聚集、自组织,演化发展到新层次.此式用以描述复杂系统的结构形成及动态行为.还时其中"自聚集"的概念给以着重阐述.又分析了聚集的量对系统功能的影响,并给出表达式(C):11+12+…+1n>en2.然后,从生物、自然界、社会、工程等不同领域,解释可用(E)式概括的一些规律性现象;还从复杂系统的观点并借助(E)式讨论了对"从量变到质变"的进一步认识.最后,将复杂系统的自相似结构与分形自相似结构对比,指出一类复杂系统其结构的形成实质是由简单规则多次重复而来,即复杂寓于简单,且聚集、组织,再聚集、再组织……即(E)式多次重复,是形成一类复杂系统结构的基本规则.