耦合网络交通动力学行为及路径诱导策略研究

The study of network traffic dynamics and route guidance strategies is one of the hot topics in the field of complex network and complex systems. Previous studies are limited to the behavior individual network, and ignore the hyerarchical coupling nature of real complex system. Real complex systems are consist of various networks with different structures and functions. The traffic dynamics in each network will be affected by other networks. Based on the statistical analysis on the network structure of typical coupled systems in reality, this project first propose some coupled network models to reconstruct the system. Network traffic models are then proposed to mimic the traffic dynamics on coupled networks, to disclose the forming mechanism and proprogation process of network congestions, to find the key factors affecting network congestion proporgation. Based on the existing research results on traffic routing strategies, the study will explore various effective traffic guidence strategies to alleviate and prevent traffic congestion considering the restrictions of limited traffic resources and traffic informations. The study will promote the development of complex networks and complex systems, and provide theoretical basis for the planning, management and control of complex systems.

网络交通动力学和路径诱导策略是复杂网络及复杂系统科学领域最为热点的研究课题之一。以往的研究局限于孤立的单一网络，忽视了现实复杂系统的多层次性和耦合特性。真实的复杂系统是由诸多具有不同结构和功能的子网络耦合而成，每个子网络中的交通动力学行为都会受到其它子网络的影响。本项目首先基于对现实中典型耦合系统的网络结构进行实证统计分析，提出符合实际统计特征的耦合网络模型；并构建网络交通流传播模型，模拟耦合网络上的交通动力学过程，揭示耦合网络交通拥堵的形成机理和传播过程，找出影响交通拥堵传播的关键因素；借鉴路径诱导已有的研究成果，充分考虑网络资源约束和网络交通信息的影响，探索适合耦合网络的有效路径诱导策略，以缓解和预防网络交通拥堵。本项目的研究有助于推动复杂网络及复杂系统科学的发展，为提高复杂系统的规划、管理与控制水平奠定良好的理论基础。

本项目研究了耦合网络交通动力学行为及路径诱导策略，在网络交通动力学方面，主要研究了确定型加权无标度网络上的随机行走交通动力学特性、以及随机行走在加权网络上的平均首次返回时间（MFRT）。在研究确定型加权无标度网络上的随机行走时，对网络上含有一个吸收点的随机行走行为进行了研究，分析了该网络上随机行走行为的两个重要统计指标：平均首到达时间(MFPT)和首到达时间(FPT)，并且给出了MFPT、FPT的准确解析结果。在研究随机行走在加权网络上的平均首次返回时间（MFRT）时，分别对两种不同类型的加权网络上的随机行走进行了研究，分别是基于边权的随机行走和基于点权的随机行走，这里给出了随机行走过程的另外一个重要特性分析指标平均首次返回时间（MFRT）的精确解析解，并通过计算机仿真对结果进行了验证。在网络路径诱导策略方面，研究了使用带偏随机行走路径诱导策略时，网络极端事件的发生概率。研究发现，在正相关无标度网络中，当信息包在网络传输过程中，偏好选择度大节点进行传输时，度小节点中的极端事件发生概率远大于度大节点中的发生概率。但在负相关无标度网络中，情况则完全相反，当信息包偏好选择度大节点进行传输时，度大节点中的极端事件发生概率远大于度小节点中的发生概率，并且经过理论分析得出了不同度节点中极端事件发生概率的精确解。本项目公开发表SCI论文3篇，分别发表在《International Journal of Modern Physics C》、《Chinese physics letters》上。