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《工程(英文)》 >> 2024年 第36卷 第5期 doi: 10.1016/j.eng.2023.06.011

反向连边在大型分层网络中的影响

a MOE Engineering Research Center of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
b School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798, Singapore
c Jiangsu Key Laboratory of Networked Collective Intelligence, School of Mathematics, Southeast University, Nanjing 210096, China
d Department of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY 12180, USA
e Department of Electronic Engineering, City University of Hong Kong, Hong Kong 999077, China
f Department of Biological Physics, Eötvös University, Budapest 1117, Hungary
g MOE Key Laboratory for Intelligent Networks and Network Security, School of Automation Science and Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China
# These authors equally contributed to this work.

收稿日期: 2022-11-01 修回日期: 2023-03-09 录用日期: 2023-06-09 发布日期: 2023-08-24

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摘要

分层网络经常出现在生物集群、基因网络和工业系统中,例如多机器人网络、无人系统网络、智能电网、风力发电场网络等。大型有向分层网络的结构通常会受到反向连边的重大影响,反向连边即连接低层级与高层级节点的逆层次结构连边,比如鸟群中掉队个体的叫声或社会群体中低级别个体回馈到较高级别个体的意见。这项研究揭示了对于大多数真实背景的大规模分层网络,大部分反向连边不会影响整个网络的同步过程;同步过程仅沿特定路径受到一小部分的这些反向连边中影响。并且,单个有效的反向连边可以使大型分层网络的同步速度减慢超过60%。这类边的造成的影响并不取决于网络本身的大小,而仅取决于反向连边所跨过子网络的平均入度。绝大多数有效的反向连边都会对分层网络的信息流产生某种形式的“集束”效应,从而减慢同步过程。这一发现将会增进对自然界、社会和工程中广泛存在的分层网络中反向连边作用的理解,并有助于精确调控这些网络的同步节奏。本文的研究还有助于建立攻击分层网络的方法,即向其中添加恶意的反向连边,反之也可以通过筛选出特定易受攻击的节点为保护网络提供指导。

补充材料

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