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复杂网络分析范文1
【关键词】拓扑；计算机网络；复杂网络理论
复杂网络理论已经广泛应用于人们的日常信息生活中，本文将对复杂网络的研究进展与基础知识进行介绍。复杂网络理论的研究工作自身则具有比较鲜明的跨学科特色，在研究过程中会遇到许多难点，本文重点探讨在网络拓扑应用中，复杂网络理论的模型与特性。
1复杂网络理论
复杂网络即是一种具有内部相似性、有组织的网络形式。复杂网络的复杂性体现在以下六个方面:第一，结构复杂，复杂网络内部包含了数量巨大的网络节点，对各个网络节点进行排列与组合可以形成不同类型的网络结构，不同结构所体现出来的特征也是多种多样的;第二，网络进化。网络进行即网络节点消失或产生的过程，比如链接或网页可能随时出现或消失，其根本目则在于提高复杂网络的实用性，体现出网络进化的特点;第三，连接多样性。复杂网络中由于不同节点的特点不同，所采用的连接形式也存在较大的差异;第四，动力学复杂性。在不同结构特征的表现下，不同节点之间会体现出一定的复杂性特点;第五，节点多样性。节点作为网络中十分重要的组成部分是网络不中同事物的一个具体体现，由于不同计算机设备之间存在着巨大的差异，这就造成节点的差异，体现出节点多样性的特点;第六，多重复杂性融合。这种表现就是以上五点综合起来所形成的特点，这种综合性的特点直接决定了拓扑结构的特点。
2复杂网络理论的应用
2．1计算机网络同步行为研究
复杂网络中最常见的现象是同步行为，不同节点与网络拓扑之间在内部关系上也存在着比较明显的同步性倾向，然而对于部分特殊情况来说，同步行为可能并不利于提升用户的使用体验，甚至会对数据的储存与计算造成干扰。随着当前我国无线通信技术的不断发展，许多网络内部的信息需要由同一台路由器进行传送，不可避免地出现同步现象，所产生的同步行为包含两种，其中一种是路由信息同时生成，另一种是路由信息同时中止，第一种同步行为可能造成局域网络拥堵，另一种行为而会造成局域网络瘫痪。随着各大通信企业已经会对这方面的问题提出了大量的解决方案，但到日前为止，还能够哪一种方法能够彻底纠正同步行为所造成了危害。
2．2计算机网络拓扑行为的演化模型
当前世界范围内所广泛应用的网络拓扑模型主要包含两种，其中一种是局部演化模模型，另一种是复杂网络演化模式。通过自治域与路由器两个层面对拓扑结构进行刻画。在路由器层面，不同网络节点通过路由器体现出来，路由器设备的连接即是网络边际。在自治域层面，不同节点之间的连接通过边界网关体现出来。
2．3计算机网络拓扑模型的架设基础
计算机网络拓扑形态结构当中所具有的各种形态结构都需要图2拓扑结构在单独的搭建标准与适用环境中才能够发挥作用，在传输技术方面，网络拓扑结构主要包含两大类，分别是广泛散播方式与点对点传播方式，这两种传播方式都一定程度会干扰至计算机网络拓扑行为，即使要对网络形态与结构进行改良，也需要在数据资源充足的条件下才能够发挥出网络协议分析技术的调整作用，只有在数据库能够采集至网际间信息数据时，网络分析技术才能够投入应用。
2．4病毒防治方法
做好网络安全工作本质上就是综合运用各种手段解除病毒或是抵抗病毒，最大程度上将病毒对于网络的破坏降到最低限度。已往所采用的防毒措施是在特定网络病毒传播模型的基础上，平等对待全部网络节点，对网络内部的各个节点进行随机选取，然而这种防毒方法所体现出来的局限性是十分明显的，无法防止病毒进一步的蔓延。而单位计算机出现病毒感染的概率比较低，一旦发生感染，病毒侵犯的面积则可能会十分庞大，防御计算机病毒工作即是挑战也是机遇。利用复杂网络理论，程序设计人员可以制作一个病毒传播模型，依照人们对于病毒传播原理的有关见解，产生专门的拓扑结构，使网络拓扑结构与病毒传播原理相互作用，对病毒的蔓延起到阻止作用，其中重点的研究内容是延缓病毒传播速度与防御病毒两个方面。
3复杂网络理论的应用前景
复杂网络理论需要仍处于比较初级的发展阶段，但在人类对于网络世界的理解与认识上，复杂网络起到了理论丰富与知识拓展的作用。可以预见的是，在当前社会全面进行信息化时间的大背景下，复杂网络理论所发挥出来的重要作用是其他理论与技术不可替代的，计算机网络拓扑与复杂网络理论相结合，可以在未来一段时间内形成一套固定的规律并投入到技术应用中，在有关研究成果与应用经验的不断积累下，能够对现有的网络结构进行进一步的优化，提高网络信息传递效率，改善用户的网络信息应用体验。
4结语
计算机网络具有系统复杂性与规模庞大性两方面的特点，通过已往所采用的排列与组织方法很难理清庞大且复杂的网络拓扑结构。这就需要针对计算机网络的复杂性特点专门形成一套理论体系，即复杂网络理论，通过这种理论，人们可以通过一种更加快捷、更加简单的方式来刻画出计算机拓扑行为，使人们能够发现优化网络拓扑行为的方法，推动网络信息的合理化发展。
参考文献:
［1］张志鹏．基于复杂网络理论的计算机网络拓扑研究［J］．电子制作，2015，06(01):29～30．
复杂网络分析范文2
关键词：
车载自组织网络；复杂网络；抗毁性；随意攻击；蓄意攻击；仿真
中图分类号： TP393.1 文献标志码：A
0引言
移动Ad Hoc网络（Mobile Ad Hoc NETwork， MANET）是一种自组织无线网络，由于它不需要基础设施支持，因此网络部署快速，扩展方便，使得它被广泛应用于军事、救灾、商业等各领域。近年来，城市车辆与日俱增，移动网络技术日益突破，车辆自组织网络（Vehicle Ad Hoc NETwork， VANET）[1]作为一种特殊的MANET网络也快速引起高度重视。在VANET中，在一定的区域内使用无线网络通信技术将车辆与车辆以及车辆与固定基础设施连接在一起，从而一个车辆间多跳通信网络在现有道路上被动态、快速地构建，且具有自组织、分布式控制的特点，因此，VANET在交通方面具有良好的应用前景，如信息预警、行车安全、车辆之间通信及车辆Internet访问等。
VANET既具MANET网络的特点，如拓扑结构动态变化、自组织无中心、低带宽等，又有自己的特点，比如快速移动性、拓扑变化频繁、间歇连通性、网络规模大、充足的能量供应等[2]。在VANET中，由于车辆的高速运动，网络拓扑随之变化，对网络性能造成直接影响，因此如果能够掌握VANET拓扑结构的动态特性，可以设计高效的拓扑控制算法，优化网络连通性，使网络能够持续稳定提供可靠的服务。抗毁性是评价网络拓扑特征的主要指标之一，通过抗毁性的研究可以发现网络中的安全隐患和薄弱环节，从而采取一系列有效的措施来提高网络的抗毁性，优化网络拓扑结构，保证网络的稳定的通信能力，这对拓扑动态变化的VANET协议开发和网络管理有着重要的意义。
目前，国内外对Ad Hoc网络的抗毁性研究较多。比如文献[3]研究了网络抗毁性受节点行为的影响，通过建立节点行为模型及分析三维网络连通性得到了三维MANET网络抗毁性的一种定量分析方法；同时仿真检验了它的有效性和合理性。文献[4]引入自然连通度为抗毁性度量指标，建立了能耗的移动Ad Hoc网络拓扑结构抗毁性综合测度模型，并确定了基于网络拓扑抗毁性的最优发射半径。Azni等[5]根据相关节点的行为建立了k相关抗毁性模型，通过仿真分析了Ad Hoc网络的全局抗毁性。文献[6]中有针对性地分别从失效成因、测度、提升策略与故障检测和修复等4个方面对无线传感器网络抗毁性的研究进行归纳和分类，着重探讨了基于网络重构和拓扑演化及路由控制的无线传感器网络抗毁性优化策略。
目前，对VANET拓扑结构的研究主要是基于复杂网络理论分析其网络的度分布、聚类系数、路径长度等。文献[7]以多Agent微观交通仿真器（Multiagent Microscopic Traffic Simulator， MMTS）为仿真工具，研究了瑞士城市苏黎世交通网络的瞬时特性，研究结果表明网络节点数服从参数幂律分布；通信半径越大，最大集团的值越大，集团的数目越少；VANET不存在小世界特性。文献[8]中利用4000多辆出租车收集的实时数据，分析了城市环境下车辆自组网的度分布、聚类系数、特征路径长度等拓扑特性，建立了一种车辆自组网的网络模型，通过仿真验证了所建模型的有效性。文献[9]以城市道路交通仿真软件（Simulation of Urban Mobility，SUMO）为仿真工具研究了德国科隆的交通网络的瞬时拓扑结构，其主要刻画参数包括最大连通分支、度及介数中心性等，分析结果表明车载自组织网不具有小世界特性。文献[10]应用Barabasi和Albert提出的BA（BarabasiAlbert）无标度网络对VANET拓扑进行建模分析，认为VANET具有小世界特性。文献[11]利用车辆全球定位系统（Global Positioning System， GPS）数据分析了VANET拓扑结构的动态演化特征。据研究所知，对VANET拓扑结构抗毁性的研究甚少，仅有文献[12]对VANET的抗毁性作了初步研究，但是该文认为VANET是无标度网络，然后用无标度网络模型产生VANET，事实上，这样生成的VANET就是一个无标度网络，与现实环境的VANET相差太远，几乎没有考虑VANET的任何特征，比如节点移动性、节点移动受到道路限制等，因此该文本质上是研究了无标度网络的抗毁性，并非VANET的抗毁性。
抗毁性是VANET拓扑结构的重要特性之一，它代表网络在某种极端攻击或错误条件下其服务能力下降的程度。由于真实、公开的VANET的trace比较少，而且能够获得的一些真实trace存在一些问题，比如GPS数据不完整、时间粒度、数据精度不够等，使得用真实VANET移动数据研究抗毁性存在一定困难，因此，本文通过VanetMobiSim车辆仿真软件，深入分析VANET的抗毁性特征，为网络拓扑结构的优化提供指导。
1VANET抗毁性研究方法及测度
1.1抗毁性研究方法
目前，抗毁性的主要研究方法是用不同的方式对网络进行攻击，用相应的测度指标对网络的抗毁性进行分析。网络攻击策略是指采取何种方式删除网络中的节点或边，在现有研究中主要应用Albert等[13]Albert提出的文献，与文献13的作者不匹配，请作相应调整，以便保持一致；要注意论文在正文中的依次引用顺序。提出的随意攻击（Random Attacks or Failure）和蓄意攻击（Intentional Attacks）两种方式。随意攻击通常是指随机选择网络的一个节点或边进行攻击，然后再随意攻击其余节点中的一个节点或边，直至将网络中所有节点全部攻击完为止。蓄意攻击又称为选择性攻击，选择重要的节点或边作为攻击对象，一般用度和介数度量节点和边的重要性。具体攻击过程为：首先选取网络中度或介数最大的节点或边作为第一攻击目标，攻击完以后重新计算网络各节点或边的度量等级，依旧对度量等级最高的节点或边进行攻击，重复该过程，直到网络中所有的节点全部被攻击完为止。
1.2节点重要度评估方法
蓄意攻击选择重要节点或边进行攻击，评估网络中节点或边重要性的方法很多，本质都源于图论及基于图论的数据挖掘。本文用度和介数评估车辆节点的重要性。
定义1节点的度。在网络中，节点vi的邻边数目ki称为该节点vi的度。网络的平均度为：
k=1N∑Ni=1ki（1）
直观上看，一个节点的度越大，该节点越重要。
定义2节点的介数。节点vi的介数Bi就是网络中所有最短路径中经过该节点的数量比例之和，即：
Bi=∑j，k∈V， j≠kNjk（i）Njk（2）
其中：Njk表示节点vj和节点vk之间的最短路径条数；Njk（i）表示节点vj和节点vk之间的最短路径路过节点vi的条数。介数是一个全局特征量，反映节点在整个网络中的作用和影响力。在VANET中，若一个节点的介数越大，则表明它在网络中交换的信息流越大，可视为网络中的核心节点，也意味着它更容易拥塞，成为网络的瓶颈。
1.3VANET抗毁性测度
设G=（V，E）为VANET的拓扑图，其中V={v1，v2，…，vN}是网络节点的集合，E={e1，e2，…，ek}是网络边的集合，节点数定义为N=V。定义子图Ci=G（Vi，Ei）为含节点vi连通分支，设m（G）=max1≤i≤nV（Ci）表示图G的所有连通分支中顶点数最多的那个连通分支的节点数，则节点数最多的连通分支为最大连通分支。
定义3最大连通度S。将网络中的最大连通分支中节点数与网络中总的节点数的比值称为最大连通度，即：
S=m（G）/N（3）
那么0
定义4连通分支平均规模s。当VAENT受到攻击后，网络被分割为若干连通分支，连通分支平均规模定义为去掉最大连通分支后其他连通分支的平均节点数，即：
s=（∑ni=1V（Ci）-m（G））/（n-1）（4）
显然0
定义5临界点移除比例fc。当网络中的节点受到攻击后，网络处于崩溃边缘时，网络中被攻击的节点数占总节点数的比例，称为临界点移除比例，记为fc。
网络在某种攻击模式下，百分比f的节点被移除，当f超过一定阈值，即f≥fc当在“=fc”时，属于哪种情形，需明确。时，网络分割成许多小的非连通分支；当f
设网络中任意两个节点vi与vj之间的距离dij为连接这两个节点的最短路径上的边数。VANET由于车辆的高速移动、拓扑变化频繁，使得网络间歇连通，因此存在dij=∞。而且当网络受到攻击时，网络的连通性也将发生改变，网络被破坏到一定程度时，会产生孤立节点，此时会存在dij=∞，因此，文献[13]提出用网络全局效率来描述非全连通网络的连通性。
定义6全局效率E。定义网络全局效率为：
E=1N（N-1）∑i， j∈V，i≠j1dij（5）
显然，网络全局效率越大，网络连通性越好。
2仿真实验
2.1VANET仿真环境
本文采用VanetMobiSim[14]软件建立VANET环境，移动模型采用带有车道变换的智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model with Lane Changes， IDMLC）[15]。该模型是一种微观交通流模型，是在IDM的基础上增加了车辆在十字路口的管理及车辆换道功能的智能移动模型，使得其更加符合真实的交通场景。仿真实验中，网络节点即为运动的车辆，可以获取任意时刻任意车辆的位置、速度、加速度、所处车道等瞬时信息。IDMLC移动模型中车辆长度为5m，加速度a和减速度b分别为0.6m/s2和0.9m/s2，礼貌参数p为0.5，其他参数设置如表1所示。
2.2VANET抗毁性分析
下面分析在不同攻击模式下VANET的抗毁性，为了在图中便于区分不同攻击模型，用符号Failure、RD和RB分别表示随意攻击、基于节点度的蓄意攻击和基于节点介数的蓄意攻击。图1为网络中车辆数为200、不同通信半径时，VANET受到Failure、RD和RB等三种攻击时网络最大连通度的变化趋势。由图1可知，当通信半径r=200m， f=0时，S=0.3630，即初始网络连通性较差。在攻击过程中当最大连通度低于0.1000时，视网络基本瘫痪。在随意攻击下，当S为0.0911时，临界点移除比例fc=53.42%；在RD攻击下，当S为0.0616， fc=28.77%；在RB攻击下，当S为0.0890时， fc=20.55%。当r=400m， f=0时，S=0.9521，初始网络近乎全连通（网络全连通时S=1）。在随意攻击下，当S为0.0747时， fc=82.19%；在RD攻击下，当S为0.0822时， fc=57.53%；在RB攻击下，当S为0.0959时， fc=36.99%。这一方面说明了通信半径越大，VANET连通性越好，临界点移除比例fc越大，抗毁性越强；另一方面，当通信半径相同时，随意攻击的临界点移除比例fc的值均大于蓄意攻击模式的，因此VANET有较强的鲁棒性，且在蓄意攻击下，由于将重要节点移除后网络迅速分割为多个连通分支，S先呈现迅速大幅度下降、然后缓慢下降趋势，即VANET又具有脆弱性。这种既鲁棒又脆弱的抗毁特征是VANET中车辆度分布不均匀所致。
图2为网络中车辆数为200、不同通信半径时，VANET受到Failure、RD和RB三种攻击时的网络连通分支平均规模。由图2可知，当通信半径较小（如r=200m）时，初始网络连通性较差，三种攻击策略下连通分支平均规模s均随移除节点比例的增加而逐渐减小。当通信半径较大时，网络初始连通性较好，则s随去除节点比例的变化趋势都是先变大后变小。当通信半径r=400m时，在遭受随意攻击时，s在阈值f=0.8220处开始缓慢变小，在遭受蓄意（RB、RD）攻击时，s分别在阈值f=0.4521和f=0.2055处开始变小。连通分支平均规模s之所以在阈值之前会变大，是由于随着节点被移除，网络总体连通程度变得越来越松散。在阈值之后会变小，是因为网络在大量节点失效时被分割成互不连通的多个较小的分支，当节点被全部移除时，网络则会消失。通过计算，在r=300m时，VANET在Failure、RD和RB三种攻击下连通分支平均规模s的方差分别为2.0306，2.4913和9.0228，即Failure攻击下s的波动最小，RB的波动最大，当通信半径发生变化时，也有类似的结论。这也说明了VANET既鲁棒又脆弱的特征。
图3分别为网络中车辆数为200、不同通信半径时，VANET受到Failure、RD和RB三种攻击时网络全局效率的变化趋势。由图3可知，通信半径越大，VANET效率越高；同时，随意攻击模式下的网络效率均高于蓄意攻击的。
另外，比较图1～3中最大连通度、临界点移除比例、连通分支平均规模和网络效率等抗毁性测度的值，可知对于蓄意攻击的两种策略，RB模式的攻击效能要强于RD模式。
下面研究车辆密度对VANET抗毁性的影响。图4～6为r=400m时不同车辆密度的VANET采取Failure、RD和RB攻击策略时表现出的抗毁性差异。从图4～6中分析得到：在通信半径一定时，车辆密度越大，VANET连通性越好，抗毁性越强，但是当网络达到全连通时，车辆密度对VANET抗毁性影响不大，因此，在VANET拓扑控制时，可以根据实际道路、地形、路边单元（RoadSide Unit， RSU）的配置等情况，对车辆通信半径和车辆密度进行优化设置，使得网络能够保持良好的连通性。
3结语
在VANET中，抗毁性对于分析整个网络性能来说十分重要，尤其是在增强安全性方面的应用。本文基于IDMLC移动模型对车载自组织网络的抗毁性特征作了研究，仿真结果表明，VANETs既有鲁棒性又有脆弱性；通信半径和车辆密度越大，VANETs抗毁性越好，但当网络全连通时，车辆密度对抗毁性影响很小。由于蓄意攻击（RD、RB）对网络破坏性强，因此，如何在拓扑控制时优化网络通信半径、车辆密度及路边基础设施配置等参数，使得网络中各个车辆节点保持相对均衡地位，从而提高VANETs抗毁性，这将是后续的研究工作。另外，本文只研究了VANET的瞬时拓扑结构及其抗毁性，然而，VANET的重要特征之一是网络拓扑结构的实时变化，其动态抗毁性特征也是接下来工作之一。
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复杂网络分析范文3
关键词 复杂网络；原油贸易；空间格局；差异
中图分类号 F119.9 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2013）08-0020-06 doi：103969/jissn1002-2104201308004
石油是现代工业的血液，上世纪50年代起，石油取代了煤炭成为世界主要能源与重要工业原料，且随着历史车轮的前进，世界石油消费总量不断增多，而储藏的增量却急剧减少，因此“罗马俱乐部”关于能源枯竭的预言不断地被重复。同时世界石油资源的生产与消费具有地理分布非均衡性特点，世界石油贸易呈现了石油自“心脏地带”向“内需求带”与“外需求带”流动的基本格局[1-3]。石油之于经济发展的重要性、石油枯竭的预言及石油需求与供给的错位，三者的共同作用使石油成为国际政治、外交乃至军事斗争的焦点，对石油产地的控制“传统上已经成为权力分配中的关键要素，谁能够将它加在自己的原材料资源上，谁就将更多的力量加在自己的资源上，并相应的削弱了竞争者的力量[4]。
1993年起中国成为石油净进口国，此后石油进口量逐年攀升，2009年石油进口依存度超过了50%，突破了国际公认的警戒线水平。且据国家计委能源所预计，在未来的一段时间内，原油进口量将进一步增加，随着进口量的增加，原油贸易流动与转化的空间尺度、规模，以及效应范围将进一步扩大。如果来源地较为单一，一旦发生进口来源地风险，很容易产生供给紧张的局面，进而影响经济社会的稳定发展，因此，进口地域多元化战略俨然已经成为解决中国原油进口安全问题首选的策略之一。本文则尝试通过原油进口大国（地区）的贸易空间结构比较，探究中国原油进口贸易多元化进程中的问题，以期为更好地实施进口多元化战略提供借鉴。
1 研究方法与数据
原油贸易空间格局体系是原油贸易活动过程在地理空间流动中的投影，贸易参与国众多，贸易国地域构成、地域间的贸易联系数量与强度，及贸易空间模式复杂。对世界及不同国家的原油贸易空间格局构成的统计特征研究发现，世界原油贸易空间体系及各国原油贸易进口空间格局既不同于规则网络，也不同于随机网络，而是符合复杂网络特征[5]。缺乏对经济流网络的复杂特征和流动机制的研究，就无法提出有效的管理复杂经济系统的方法和策略[6]。对全球原油贸易系统及中国的进口贸易系统进行深入研究，有利于更好地识别风险，制定有利于中国社会经济可持续发展的石油贸易战略。
人们对复杂网络的研究主要针对现实网络的拓扑结构进行测度，及在对网络拓扑结构认识的基础上研究网络演进机制[7]。而网络作为复杂系统的抽象，关注的是节点之间连接，而非节点的位置和边的形态。所以在对现实网络的研究中，还应结合对区域的分析，相似系数分析则是在前两者基础上，进一步分析贸易空间格局的差异及区位在贸易空间格局形成中的作用。
1.1 原油贸易空间格局网络描述
设V是一个由n个国家vi（i=1， 2，…，n）所组成的原油出口国集合，即V=v1， v2， …， vn， A是由n条有向线段ai （ i=1， 2，…，n）所组成的邻接向量，即A=a1， a2， …， an，ai取0或1，当ai=0，代表进口国与出口国之间不存在原油贸易关系，当ai=1则代表有原油贸易流自出口国vi流向进口国，且A中的任意一条线ai都以vi与进口国为端点，任意一条线除端点外，没有其他公共点。那么V与A共同构成了特定时点某国原油进口贸易空间结构网络，记作G=（V， A）。
1.1.1 度与贸易联系
度是指某时点与进口节点相连的有向线段ai的数量为N，即：
N=∑ni=1ai（ai=0，或1）（1）
代表在某时点进口国自N个国家进口原油。根据对度的描述可以看出不同的原油进口国所建立的贸易联系状况，并通过时间序列的描述了解不同原油进口国贸易联系的演进状况。
1.1.2 权重与贸易联系强度
对度的研究仅考虑了原油贸易关系建立情况，没有考虑原油贸易流量的规模，当前的国际原油贸易格局中流量的规模极不均衡，少数贸易联系的流量规模巨大，而绝大多数贸易联系的流量规模却很小，因此，仅对度进行分析不能准确描述原油贸易空间格局的结构特征，所以引入了对贸易强度的研究。在网络拓扑中，节点间关联强度是由权重来表示的，则权重向量W可以表示为：
1.1.3 标准权重熵与空间结构的非均质性
系统的熵值反映了其所处状态的均匀程度，系统的熵值越小，系统越有序，越不均匀；反之系统越无序，越均匀。在社会科学中，熵是被用来描述、表征系统混乱程度。为了刻画原油贸易空间结构的中贸易强度均匀程度，本文引入了权重熵的概念。
权重熵公式为：
J=-∑ni=1KilnKi（3）
其中Ki为权重要度，即vi在该国进口原油贸易空间结构中的贸易流量的重要度。表示为：
根据熵的涵义，熵刻画了系统的均质程度，当系统完全均质时，即Ki=1/N，权重熵最大，即：Jmax=lnN ；当贸易空间结构强度集中于一个国家时，空间结构最不均匀，K1=1，Ki=0（i≠1），权重熵取最小值Jmin=0 。
为了消除进口来源国数量不同给权重熵比较的影响，对空间结构权重熵进行归一化处理，得到标准权重熵JS，即：
1.2 空间结构相似指数
本文运用借用研究产业结构差异的产业结构相似性指数，从进口权重构成方面测算了各国原油贸易空间格局构成的差异。
产业结构的相似系数是由联合国工发组织（UNIDO）国际工业研究中心提出的度量方法，用于比较两个区域产业结构的相似性，现被广泛用于不同主体构成的比较，相似系数的数值一般是介于 0 和 1 之间[8]。
该指数用公式可表述如下：
1.3 数据说明
在全部石油贸易中，原油贸易一直保持在石油贸易的70%以上，部分年份达80%以上，因此一般认为原油的经济持续供给是保障一国石油安全的关键。基于此，本文选择原油为标的物比较了主要石油进口国的原油贸易空间格局。
文中的主要原油进口国是来自全球三大石油消费区域的10个国家和地区，分别为西欧的法国、德国、意大利与西班牙、亚洲的中国、日本、韩国、中国台湾与印度，及北美的美国。这10个国家与地区的石油消费量约占世界石油消费总量的70%左右，在世界石油贸易格局的形成中有着决定性的影响。
研究数据来源于贸易中心（International Trade Center， ITC）公布的统计数据。ITC是世界贸易组织和联合国的联合机构。该中心通过与各国相关机构合作，提供各国的进出口数据。研究时段为2002-2011年，由于该中心提供的印度进口数据是从2006年开始的，所以对于印度的研究时段是2006-2011年。
2 复杂网络研究结果及分析
2.1 入度差异
2.1.1 入度值比较
根据关联矩阵得各国入度。总的来看，美国是建立的原油进口贸易联系最广泛的国家，目前其贸易空间格局入度基本维持在45以上；其次是印度和中国，近几年印度和中国原油进口贸易空间格局的入度基本维持在42左右；而进口原油量排在世界原油进口大国第五位的韩国则以30位列入度平均值排序的第四位；以后依次是法、德、西班牙、日本、意大利和中国台湾。从时间序列上看，印度是入度增长最快的国家。2006年，印度仅从28个国家进口原油，而2009年其贸易空间格局的入度值则扩张到45，此后则在42左右徘徊；德与西班牙的入度有缓慢上涨，而韩、法和中国台湾则有一定的下降，其他国家与地区的入度仅在不同年份发生小幅波动，而没有明显上涨或下降趋势，见表1。
2.1.2 入度的空间分布比较
观察各国入度，可以看出各国入度的区域分布具有一定的规律性。
第一，本区域是区域内各国原油进口贸易联系最广泛源地之一。这一规律在东亚之于日本、中国与韩国，西欧四国之于西欧，美国之于美洲都有相同的体现。
第二，中东、非洲与前苏联是各国主要的进口来源区域。资源禀赋决定了基本的供给地格局。
第三，中、美为在世界范围内建立进口贸易联系的国家。与法、德、日、韩等国与地区不同，中、美进口原油空间格局的入度区域分布较为广泛。中、美在非洲、中东、前苏联地区与西欧均有一定数量的进口来源地。
2.2 贸易联系强度差异
2.2.1 权重值比较
对贸易联系的比较主要依据总权重与平均权重，权重呈现了各国与各自贸易伙伴间的贸易联系强度。
与平均贸易联系强度相差悬殊。权重最高的是美国。其次是中国、日本、与印度等国。平均权重最高的是美国、日本与中国，其他国家相差不是太大。从时间序列上看，中国的平均权重上涨最为明显，韩国也有一定的上升，但升幅小于中国；美国与德国有一定的下降，其他国家变化不大。
2.2.2 权重的空间分布
根据进口数量的区域分布情况看，中国台湾、韩国、日本与印度的进口来源主要集中在中东地区，美国的原油则主要由中东、美洲与非洲国家供给，而法、德、意大利与西班牙的原油主要来自于非洲、前苏联与中东。且各国原油进口区域构成比例不同年份间变化不大，所以将各国自不同区域的进口量取年度平均值，见图1。
图1 主要原油进口国（地区）进口量区域构成
Fig.1 Regional distribution of crude oil import the main
crude oil importing nations
2.3 空间格局均质化程度差异
从前面对入度及权重的分析结果可以看出，各国原油进口贸易空间格局是非均质的，所以本文利用权重熵测度了各国贸易空间结构的均质性，见表2。
良好的区位环境造就了法国、西班牙与意大利贸易空间结构的均质性，而对美国来说，尽管其进口贸易定位于全球，但北美是其重要的进口来源，这也使美国空间格局具有有序性特征。在亚太的消费大国与地区中，韩国与日本更青睐于石油资源丰富、且运输距离较近的中东地区，尽管这几个经济体都有多元化的倾向，但韩日试图建立的是中东为主体的多元化贸易格局，而非实现原油贸易空间格局的均质化。而对于中国来说，尽管与日本、韩国地理位置相近，贸易通道也非常相似，但贸易空间结构却存在着巨大的差异。多元化战略在中国原油贸易空间格局中的决定性作用凸显。同时，从德国的贸易格局中，也可以看出，其在选择贸易伙伴时更倾向于近域或通道条件较好的国家与区域。而非像所有的出口国伸出橄榄枝。总的来看，中国进口来源国数量与均质化程度均较高。而尽管美国在进口来源国数量上与中国媲美，但美国的进口量却向南北美与西非集中，所以其空间结构的经济性要优于中国。
3 区域结构的相似性测度及分析
从图1中可以看出，部分国家间区域构成相似性明显。根据结构相似性指数，测算得各国原油贸易空间格局构成的相似系数（见表3）。当然相似系数也是国家间差异程度的测度指标。
根据原油进口国进口区域结构相似系数，可以看出韩国、中国台湾、日本与印度，意大利与西班牙，中国与意大利，德国与法国，中国与西班牙等几组最为相似。
3.1 日、韩、中国台湾、印度与中国区位相近，空间结构相似度不同
虽具相似贸易区位，但在相似性分析中可以看出中国
的原油进口空间结构与日本、韩国、中国台湾及印度不同。日本、韩国、中国台湾与印度的进口原油主要来自中东地区，来自中东的原油基本为韩、日与中国台湾进口量的80%-90%之间，其次为亚洲与非洲。印度的进口原油中也有70%左右来自中东，其他部分主要来自亚太。而在中国的进口原油中，来自中东的原油不足50%，其次为非洲，来自非洲的原油约占中国进口原油的30%，最后是亚洲其他国家。从原油的进口来源地域上看，中国原油进口输油距离明显高于日本、韩国、中国台湾与印度。
3.2 中国与意大利和西班牙贸易区位差异大，但进口空间结构相似
从相似系数看，与中国进口区域结构最为相似的是意大利与西班牙，意大利和西班牙国家建立进口贸易联系最广泛的区域均为非洲，中东与前苏联地区。意大利与西班牙自非洲进口原油有着明显的地缘优势，尤其意大利自非洲的进口来源国主要集中在北非，其距离与运输通道优势不言而喻。同时，来自中东的石油则可经红海进入地中海，或是通过中东地区管网直接运至地中海沿岸装船后，运抵意大利。而前苏联地区的原油则可在黑海装船经博斯普鲁斯海峡运往地中海至意大利，或在由管道运输至地中海沿岸装船运抵意大利。所以从贸易区位角度，意大利在进口中东、非洲，或是前苏联地区原油方面都有很好的贸易区位优势。石油安全压力致使的多元化选择是中国不断扩张自非洲的石油进口，进而导致了中国与意大利和西班牙的空间格局相似，贸易格局重心外移明显。
一般来说，距离与运输成本的呈正相关关系。Portes and Rey运用引力模型研究发现，距离意味着信息不对称，是跨境实物贸易的最大障碍[9]在其他条件相同的情况下，离资源输出地越近的区域，越容易从资源输出地调入资源。且空间距离的增加不仅增加运输成本，也增加了社会与时间成本。艾萨德认为：“……作为权益的处理方法，在将生产者相互分离时，运输成本和空间成本的特殊效应就必须被考虑到。它是如此重要，以致于无法通过暗含的方式加以回避”[10] 。
3.3 德、法、意、西同为欧州国家，但空间结构不同
虽均为西欧国家，但贸易区位却存在显著差异，因而各国的贸易结构也不尽相同。其中最为相似的是意大利与西班牙。同为地中海沿岸国家使其更容易或更经济地获得西非与北非的原油，中东石油也较容易经地中海运往这两个国家。当然法国也为地中海沿岸国家，但是相对于西非，法国进口北海原油更经济。所以在各自的进口量构成中可以看出，意大利与西班牙最大的原油进口来源地均为非洲，自非洲进口原油约占意大利和西班牙进口原油的近40%；其次为中东。而法国的原油主要来源于中东、非洲、中东与西欧，几乎各占1/4。显然法国与意大利和西班牙不同。德国进口原油70%以上源于前苏联和西欧，来自中东的原油仅占其全部进口原油的5%-10%之间。德国为非地中海国家，因此缺乏利用非洲进口石油的地理优势，同样中东石油运往德国同样缺乏通道与地缘优势。然而德国历来是俄石油出口大户，在俄德原油贸易中友谊管道起着不可估量的作用；德自西欧的原油大部分出自北海油田，所以说欧洲进口大国的贸易地域构成也彰显了原油贸易区位条件的决定性作用。
4 结 论
以上对各国原油进口贸易的拓扑结构与空间结构差异进行了比较研究，研究结果表明除中国外，其他进口大国的进口地域选择中区位条件是决定性因素，具体如下：
4.1 进口国原油贸易空间格局差别显著，区位条件是差异形成的根源之一
无论是入度、权重的空间分布，还是熵值比较均表明，各国的进口空间结构存在明显差异。相较于中国，美国、日本、德国与韩国的原油贸易空间格局更具有序性，有序性使得这些国家的贸易空间结构更经济。而在较高原油贸易空间格局均质性的国家中，法国、西班牙与意大利的原油贸易空间均质性源于各自的地理区位优势；
4.2 部分国家进口地域结构相似，区位条件是相似根本原因
大多数相似系数显示相近的地理位置与相似的石油贸易运输区位条件是原油进口大国进口地域结构相似的前提，如意大利和西班牙，韩国、日本、印度与中国台湾，及法国与德国。
4.3 多元化战略降低了中国进口空间格局的经济性，且无益于解决贸易风险
其他进口大国的源地结构的分析表明这些国家在选择贸易伙伴时更倾向于近域或通道条件较好的国家与区域。所以这些国家的进口来源国数量小，贸易地域相对集中度较高。相比之下，中国进口多元化与进口强度增长趋势明显；显然中国原油贸易空间格局的高均质化源于多元化战略，而非良好的贸易区位；多元化战略致使北非与西非国家成为中国原油进口源地，进而导致贸易区位相距甚远的中国与意大利和西班牙原油进口贸易格局的相似，中国原油贸易空间格局的重心外移，经济性下降，同时，多元化进程中，中国进口原油依旧来自较动荡区域，源地多元化并没有达到有效解决进口来源地风险的目的；且分散了源地风险的同时，多元化战略也增加了发生风险事件的机率；也无益于改变80%的进口原油通过马六甲进入中国的困局。
总的来看，与其他国家的经济性追求不同，中国原油进口多元化进程中，客观上实行了以牺牲经济性换取石油供给的持续性的策略，而石油安全要实现的目标是经济而且持续的石油供给，单纯追求持续性则有悖于安全供给的初衷，且就当前的国际原油市场的运行机制看，分散风险成本过高意义并不大。所以调整原油进口空间结构，使之更具经济性是必要的。
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复杂网络分析范文4
关键词 武昌城区 交通网络 数字特征
中图分类号：U491.13 ；TU984.191 文献标识码：A
1武昌城区基本网络结构特点
我们所得到的网络是一个连通的整体，它是由194个相互独立的节点组成的。也就是说，如果用连线来表示两位节点之间有合作，则任意两个不同的节点之间有直接的连线或间接的连线。
在该交通网络中整个网络的度分布情况如下表1所示：
从表1中可以看出，整个网络平均度=3.299大部分的节点数度值都集中于2、3、4。其中，含4个节点的小组最多，有55个。
虽然度值最高的点和聚类系数大的点不一定是实际公交线路中的繁忙点，但是它们却是网络中取的交通规划中流通性最好的站点。在这些站点上如果发生交通堵塞时，公交网络受到的影响并不是很大，公交线路可以很容易的改变继续运行，即该公交网络也具有某种“鲁棒性”。由此可见，当这几个节点发生交通堵塞的时候，整个公交网络的流通性有了明显的下降；即某种意义上，该公交网络也具有“脆弱性”。
在该网络中我们分析了它的全局数字特性，那么下面我们来看看聚类系数与度之间有没有什么关系。（如表2）
我们由前面所给出的度分布可以看出，大多数节点的度值集中于2、3、4；其中，含4个节点的小组最多；而我们通过上表可以看到，尽管度值在4的节点的聚类系数都很低，但整个网络具有比随机网络更高的平均聚类系数，显示了比较明显的聚类效应。
下面我们从该网络中选取几个有代表性的子网进行一下研究：（选取的五个网络的数字特征分别如表3所示。
在这几个子网中，我们可以看到它们的全局效率比整个网络要高的多，聚类系数均高于整个网络的的平均聚类系数。这说明了这几个子网的流通性要比该整体公交网络要好。但我们也可以发现在E子网中，当节点137与节点138的线路堵塞时，该网络被分为两个网络，即该子网具有非常高的脆弱性。因此在以后的公交网络的规划中，我们应该注意在保持局部公交网络的效率不降低的情况下对整个网络进行改造，提升公交网络的整体效率。
2一个公交网络查询系统的开发
基于我们的研究结果，我们尝试开发了一个用于研究该交通网络结构与功能的工具查询系统，该查询系统界面如下图所示：
复杂网络分析范文5
关键词：社团结构特征 农业板块 复杂网络 创业板
复杂网络是针对巨型复杂系统，通过构建复杂网络模型对系统的基本拓扑结构，信息传播方式进行识别，从而研究系统的静态结构特征和动态发展演变的方法（汪小帆等，2006）。
本文针对复杂网络社团发现的特点选择有针对性的行业板块为一个研究对象，并选择具有代表性的阶段时间窗口进行分析，期待获得板块内部更有针对性的结果为投资组合的选择提供信息支持。
农业板块复杂网络模型构建
本文选择中国A股市场的农业板块作为研究对象。农业板块涉及农林牧副渔等行业属于国计民生产业，受到到国家政策支持，且行业发展现状相对稳定，适合进行行业结构分析。本研究选择通信达软件对板块的分类为标准，取其中农业板块包含的60只股票为元素。为保证行业结构分析的准确性本文选取两个时间窗口自2002年7月到2012年7月的长期时间窗口和以创业板发行为起点的短期期间窗口即2009年10月30日到2012年7月（受停牌和上市交易影响个股除外），以每个交易日的除权价格为研究对象。全文的数据处理通过R软件中igraph包，state4包，network包等软件工具按上述模型生成过程编程处理完成。
复杂网络模型的构建主要需要两个重要元素即网络的节点和各节点之间的边（line）。在板块网络模型之中，板块中的各个股票元素就是G（N，L）中的边（N）而各元素之间的相关系数就形成了股票之间的联系即网络中的连线（L）。所以板块复杂网络建模一般有三个过程：首先，确定板块中各个参与元素，确定节点。其次，选择元素相关系数指标（本文为农业板块价格波动率），计算指标间的相关系数，得到相关系数链接矩阵。再次，选择不同的阀值对链接矩阵进行噪音过滤，发现网络中的强联系从而形成固定的链接矩阵构造复杂网络。
假设在板块中包含N只股票（即有N个节点），第i只股票在T时刻的价格为pi（t），则在观测期[t0，t0+T]内任意时点t1可以得到该时刻的该股票价格的对数收益率为：
ri（t1）=lnpi（t1）-lnpi（t1-t） （1）
这样根据观测期的长短每只股票都可以形成一个波动序列Li，通过对T和t的控制我们可以选择波动率的长短周期，形成不同尺度的波动率网络，本文选择连续的波动收益进行研究。得到波动序列Li之后，可以对波动序列进行同时间段的匹配，从而为计算相关系数提供统一的时间窗口：
（2）
上式表明对股票i和股票j的波动序列进行时间匹配，得到两只股票同时交易时的交易序列数据。然后，通过配对的交易序列对股票i和股票j进行相关分析：
（3）
其中，-1
（4）
得到网络链接矩阵之后，本文将通过阀值法过滤弱联系形成最终的复杂网络模型Gθ（N，L）：
（5）
Gθ（N，L）由0，1组成，为无向无权网络。下文中如无特殊说明GLθ（N，L）代表长期价格波动网，GSθ（N，L）代表以创业板为时间窗口的短期价格波动网。
农业板块网络模型社团结构分析
（一）农业板块模型基本特征
基于模型的统计模拟结果，本文使用0.58为阀值控制网络噪音最终生成农业板块价格波动网络GLθ（N，L）。通过对模型网络的统计分析和与已有股市网络研究的统计结果比对（见表1）可得到农业板块模型的以下特征：
第一，长短期时间窗口形成的网络模型基本统计特征保持相对的稳定性都具有较小的平均最短路径和较大的平均度、聚类系数和幂律拟合值。
第二，不同时间窗口上农业板块呈现出极小的平均最短路径分别为2.29及1.64，而其聚类系数分别为0.65和0.60远大于同等规模的随机网络，且与其它研究中大盘网络呈现出一致的平均最短路径和聚类系数特征，所以农业板块呈现出典型的“小世界”特征。
第三，农业板块在设定阀值之下两个网络的度分布呈现出较好的幂律性质，幂律拟合值为-1.98和-1.76。且网络的平均度高达8.77和6.4，网络最大度分别为22和16，最大度远高于平均度，证明板块内部各要素有强烈的信息传播特征且网络中存在少数权重节点对板块有重要影响，所以农业板块呈现出显著的“无标度”特征。
（二）板块社团结构划分
为了认清板块内部各股票之间的关系，区分同类股票在板块类所组成的社团结构，本文运用随机漫步法对GLθ（N，L）网络进行社团分析，这里的社团是指在网络中联系较为紧密的群组，而随机漫步法是根据随机漫步理论在不同的步长阀值下对网络进行社团发现的方法，具有较好的搜寻效果。
表2对GLθ（N，L）网络的社团进行了划分，剔除少量异常社团后可以看出：第一，长周期农业板块形成了几个较为紧密的社团，其中大量股票集中于一个社团（二）说明板块内部的联系紧密程度高，这与农业板块的特征一致。第二，表2中黑体部分为创业板股票，板块（一）、（三）、（五）、（六）都独立形成社团且与大量常规股票划分在不同社团区，这说明在GLθ（N，L）网络中创业板股票明显分离于大盘股票之外，这表现出农业板块的价格波动在这两个领域有不同的特点。第三，GLθ（N，L）网络之中林业行业的股票都在本农业板块中独成体系，这说明林业行业的股票波动在板块内部自成特征。
由于如果单采用中长周期的时间阀值，可能造成板块中创业板股票由于观测样本与整个板块的时间周期差异而造成结果偏误，所以本文分阶段选择农业板块第一支创业板股票上市为时间周期，按照先前的分析方法再次对板块价格波动网络进行社团划分，结果如表3所示。
在这个GSθ（N，L）网络中，板块表现出一定的稳定性，通过图1中的对比也可以发现农业板块在长短周期呈现出一定的稳定性。虽然板块内个股社团结构有一定变化，但创业板股票在板块内仍表现出较高的独立性，且在该时期联系更为紧密，这说明在短周期内创业板块的价格波动联系更为密切且自成体系见社团（一）。GSθ（N，L）网络中林业股也同样存在着相同的异质性，且创业板中的个股"福建金森"的加入更加印证了这一特征。短期周期的板块内部细分更加明显，且行业相关性更强证明了其信息的时效性更显著。
（三）板块社团结构分析
在通过股票经济信息区分社团特点的情况下，本文对两阶段的GLθ（N，L）网络和GSθ（N，L）网络分别计算其各社团内部的平均相关系数发现：首先，GLθ（N，L）网络当中林业类股票所在社团（七）呈现最高的相关性，平均相关系数为0.721；创业板社团（一）、（三）、（五）、（六）的相关系数居中都大于0.6；其它社团相关系数均小于林业类股票和创业板块个股。其次，GSθ（N，L）网络当中同样林业类股票所在社团（五）呈现最高的相关性，平均相关系数为0.756；独成体系的创业板社团（一）的相关系数居中为0.675；同GLθ（N，L）相同，其它社团相关系数均小于该两社团。由此可知不同阶段的社团内表现出相同的结构特征，林业类社团和创业板社团内部股票连接层度较高，其内部影响更为集中，联系更为紧密，价格波动的传导强度也更大。此外，再对GLθ（N，L）网络和GSθ（N，L）网络中各社团之间的相关系数进行计算可得，创业板社团与其余社团之间的平均相关系数（分别为0.532和0.612）显著高于其它社团，这说明在农业板块的价格波动当中创业板社团起到重要的作用，这可能与创业板个股发行所引起的网络内羊群效应有关。且GSθ（N，L）网络中创业板的平均相关系数明显高于GLθ（N，L）板块，这说明，在短周期窗口中创业板表现出对板块更大的影响。因此，关注板块内创业板股票的变化会更好地把握农业板块的价格波动信息。
综上，本文研究发现在长短周期下农业板块内部创业板股票、常规农业股票及林业个股具有不同的价格波动特征，并形成了独立的社团结构；通过对社团内部和之间的平均相关性进行比较，发现了不同阶段农业板块内部联系最紧密的社团和影响强度最大的社团。不同时间窗口的网络信息将为投资者的投资组合构建提供更好的决策依据。
参考文献：
复杂网络分析范文6
[关键词]网络 路径分析 资源分配MAPGIS
[中图分类号]G[文献标识码]A[文章编号]1007-9416(2010)02-0005-02
1 网络简介
网络(network),是指某些线状要素之间相互连接所构成的一种复杂的模式,在现实世界中,许多网络系统,比如道路交通网、电力网、水系网、煤水管网等都可以用它来进行抽象表示,在现实中,网络起到了把资源从一个地方转移到另一个地方的作用,比如:车流的转移、煤气的分配、水系的汇集等;但在资源的运送过程中会伴随着资源消耗、堵塞、减缓的现象,这表明,当我们利用网络进行类似活动时,必须要有一个合理的机制,使资源能够合理高效地进行流动。
网络功能用于模拟那些动态的,难以直接量测的行为,在一个网络模型中,现实的网络要素可以通过一套规则及数学函数予以表达。但这个并不是目的,而是手段,在实际应用中,把网络规则和函数化,我们就可以用系统工具对一些关键问题进行基于网络的分析和辅助决策,达到有效利用资源的目的,这个系统工具一般就是GIS,抽象的网络数据一般就是GIS的一种基础数据。
2 网络的数据模型
面向网络的数据通常利用数学中“图”(graph)的形式来模拟,因而可以用图论的一些理论成果来解决网络分析中的许多问题,但GIS中的网络又不同于图论中的“网络”,包括:
(1)其网线和结点具有空间位置的意义;
(2)网线和结点都可以有权值,且可以是多重的,比如,网线的正向及逆向阻碍强度、需求、容量等;
(3)结点可能有转角数据;
(4)GIS中的网络并不总是有向图,比如,自来水管网可作为有向图表示,但道路网却可以被看作无向图。
网络中的基本组成部分和属性有:
(1),结点(vi)/结点集V(G), 其中,V(G)=[v1 v2 …vn]T
网络中的结点,比如:车站、道路交叉口、港口等,其状态属性包括阻力和需求等,并包括几种特殊类型:
A,站点,在路径选择中资源增减的结点,如库房,车站等,其属性为资源需求
B,中心点,即接受和分配资源的位置,如商业中心,水库等,其属性有资源总量、阻力额度等;
C,障碍点,网络中资源不能通过的结点
D,转角点,网络中分割结点处,资源可能转向,比如公路上不允许左拐,则构成转角点
(2),边(e)/边集E(G)=[e1 e2…en]T
网络中的边,如街道、河流、水管等,其状态属性有需求和阻力;
(3),图,图是一个非空的有限结点和有限边的集合,可表示为G(V,E)
(4),网络,表示为D=(V,E,W),其中W为网络的权函数,为其网线和结点的权值表示
(5),流,网络中任意弧的资源流量,可记为f(aij)-fij
3 空间网络分析方法
网络分析是在线状模式的基础上进行的,线状要素间的连接形式非常重要,所以在多数情况下以矢量数据格式进行实现,在GIS的空间网络分析中,其主要目的在于:选择最佳路径、选择最佳资源布局中心等。所谓最佳路径是指从起始点到终点的最短距离或花费最少或途经覆盖最大等的路径;最佳布局中心位置是指各中心所覆盖范围内任一点到中心的距离最近或花费最少。
3.1 路径分析(path analysis)
在空间网络分析中,路径问题占有重要地位。人们常想在地理空间网络中指定的2结点间是否存在路径,如果有则希望找出其中最符合要求的路线,如最短、景观最多等,这种路径问题对于交通、消防、观光,信息传输等有重要意义。从网络模型的角度看,最佳路径求解是在指定网络2结点间寻找一条阻碍强度最小的路径,其产生基于网线和结点转角的阻碍强度。最佳路径分析的实现算法有多种,其中常用的有基于单源点的Dijkstra算法和多结点对间使用的Floyd算法;另外,也用Prim算法和Kruskal进行路径的连通性分析;
3.2 定位-配置分析(location-allocation analysis)
定位-配置分析是根据中心地理论框架,通过对供给系统和需求系统2者空间行为相互作用的分析,来实现网络设置布局的最优化。 资源分配是模拟资源如何在中心极其周围的网线、结点间流动的。根据中心容量以及网线和结点的需求将网络和结点分配给中心,分配是沿着最佳路径进行的。当网络元素被分配给某个中心时,该中心拥有的资源量就依据网络元素的需求进行缩减,当中心的资源耗尽,分配就停止。
资源分配网络模型有中心点极其状态属性和网络组成,分配有2种方式,一种是由分配中心向四周输出,另一种是由四周向中心集中。
在算法实现上,包括P-中心问题、中心服务范围、中心资源分配范围等,但在实际应用中,由于这些算法计算量过大,经常用一些启发式算法来逼近或求的最佳效果,比如:Teitz-Bart算法。
4 MAPGIS的网络管理
MAPGIS网络管理分析子系统为管理各类网络提供了方便的手段,我们可以通过它迅速直观地构建各种网络并可以实现强大的网络查询和分析功能,能够进行在实际应用中具有普遍意义和实用价值的关阀搜索、最佳路径、资源分配等功能,从而可以有效支持紧急情况处理和辅助决策。
MAPGIS网络分析子系统由2大模块组成:网络编辑模块:用来建立网络和录入数据;网络分析模块:用于数据查询、输出以及空间网络分析和辅助决策,在这一模块中不能改动关键数据。
在网络编辑模块,可以通过3种方法输入网络数据:手工输入,通过MAPGIS线文件转换以及通过外业探测数据库建库,不管用哪一种方法,在该系统中都可以对生成的网络数据进行复杂的编辑,比如:对网线的编辑,包括网线的添加,删减,移动,转向,加、减点,线的参数设置以及网线属性结构和属性的编辑;对结点的编辑,包括结点的加减,移动,属性结构、属性内容的编辑以及结点参数的设置等;对网络整体的平差,转换等。
该模块在使用中比较直观,操作方式与输入子系统基本保持一样,但个别窗口操作方式不太好用,甚至无法实现,如鼠标中键功能。
4.2 网络分析
网络分析模块是MAPGIS进行网络数据空间分析的功能模块,在网络编辑模块的基础上,通过它可以实现网络查询检索及分析功能,总体情况下,该模块可实现连通性分析、路径分析、资源分配、追踪等功能。简单使用步骤如下:
*装入底图文件
*装入待分析的网络文件
*进行附属数据的设置,比如站点、中心、障碍等
*进行网络分析
*分析结果的保存或统计、出图
(1)连通分析
连通分析是为了检验某结点与其他结点间的连通性,比如,查看某个地方与全国公路网是否通车。使用时,鼠标捕捉并锁定待检验结点,系统就可以直接进行整个网络的连通检查,实现简单,但结果也较直观简单。
(2)阀门分析
阀门处理在供水、供电等方面应用广泛,如电力网发生断路,在查寻过程中必须关闭相应的电压开关,分析过程包括:
阀门指定:通过一个条件表达式,将符合条件的结点指定为阀门;
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阀门搜索:使用时,用鼠标点出电线断点或水管爆管出,按阀门指定的搜索条件进行阀门关闭。系统将以醒目色显示搜索结果。
(3)路径分析
路径分析功能包括三个方面:求最短路径、求最佳路径、求游历方案。分析条件可通过一个对话框来设置,如图1。
最短路径其实是最佳路径的一种特殊形式,它不考虑其他属性,只单纯计算两结点之间的最短距离,当要考虑网线权值,考虑转角权值,障碍等时,就是最佳路径了,而当选择的结点多于2个时,可为游历方案。当系统按指定的结点及分析条件得出分析结果后,为便于直观显示,分析结果可以闪烁的方式显示,并可把路径输出为线文件或进行经历结点和网线的统计,如图2。
(4)资源分配
如前所述,资源分配就是为网络中的网线寻找最近的中心,资源根据中心容量及网线的需求将网线分配给中心,分配是沿着最佳路径进行的,在MAPGIS中,进行资源分配的大致过程如下:
*设置中心数据,指定中心点及其容量、限度、延迟
*设置网线需求以及网线权值
*设置转角及其权值
*实施资源分配,进行系统处理
对于处理完成的分析数据,为了直观表现,系统同样可以进行分析结果参数的设置以及输出网线结点集的单独显示。
(5)其他常用分析功能
除了上述分析功能外,MAPGIS还具备其他几种常用分析功能,主要包括:追踪分析、查询统计、网络的完整性检查以及动态分段分析等,其分析过程也都比较直观,在实际应用中都经常用到。
5 结语
MAPGIS的网络管理子系统在功能实现上算比较完整,其操作过程也比较简单明了,所以比较容易上手,并也容易理解,在了解网络分析基本原理的基础上进行空间管理分析更是能得心应手。在众多网络管理领域,MAPGIS的使用都可以实现。但是,在其分析过程中,有些功能的实现过于简单,对于更加复杂的一些情况则难以应付。总体而言,其使用层次只能在空间网络分析中的表层阶段,对于非常复杂的一些网络分析需求,就需要求助其他一些功能更为强大的工具了。
[参考文献]
[1] 张宏,温永宁.地理信息系统算法基础.科学出版社.
[2] 黄杏元,马劲松.地理信息系统概论.高等教育出版社.
[3] 吴信才.MAPGIS地理信息系统.电子工业出版社.
[作者简介]
肖永东(1981―)男,大学本科,助教,研究方向为测绘与地理信息系统。
