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誘導(dǎo)最大小世界效應(yīng)的最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2016-01-01 00:00:00曾紹穩(wěn)馬宗毅
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年2期

摘 要:在文章中,一般效率是全局效率和局部效率的平均值,一般效率被用來測量一個網(wǎng)絡(luò)的通信效率。一個小世界網(wǎng)絡(luò)的一般效率相對于一個相應(yīng)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)的一般效率的增長率被用來定量地測量小世界效應(yīng)。我們的研究結(jié)果表明,當網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)增加時,小世界效應(yīng)單調(diào)增長。誘導(dǎo)最大小世界效應(yīng)的最佳連接概率大約為0.02,并且當節(jié)點數(shù)目增加時最佳平均連接概率單調(diào)遞減。因此,誘導(dǎo)最大小世界效應(yīng)的最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是具有大量節(jié)點數(shù)(N>500),最小連接概率(≈0.02)和最小平均連接概率(<0.1)的網(wǎng)絡(luò)。

關(guān)鍵詞:通信效率;網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);效應(yīng)

1 模型

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)行為的另一種定義由Vito Latora和Massimo Marchiori[1]提出,該定義是基于一個網(wǎng)絡(luò)的效率。在全局和局部范圍內(nèi),網(wǎng)絡(luò)的特征是通過效率來有效傳遞信息,而不是用C和L。為了定義圖G[1]的效率,Vito Latora和Massimo Marchiori假設(shè)每個節(jié)點是通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送信息。一個加權(quán)網(wǎng)絡(luò)是由一個加權(quán)值與連接邊相關(guān)聯(lián)。加權(quán)網(wǎng)絡(luò)需要兩個矩陣來表示:一個是連接矩陣{aij},表明兩個節(jié)點直接是否存在一個連接邊(對于無權(quán)網(wǎng)絡(luò),如果有一條邊直接連接節(jié)點i和j,其項aij為1,否則為0。);另一個表示物理距離的矩陣{lij}。數(shù)值lij可能是兩個頂點之間的空間距離或者是它們可能連接的長度:即使在圖G中兩個節(jié)點i和j之間沒有連接,lij也是被已知的[1]。例如,在傳輸網(wǎng)絡(luò)中l(wèi)ij可能是兩個站點之間的地理距離,可能是在英特網(wǎng)中兩個路由器之間信息包裹交換所花的時間,或者是生物系統(tǒng)中沿著一個直接的連接的化學(xué)反應(yīng)的倒轉(zhuǎn)速率。在一個無權(quán)網(wǎng)絡(luò)的特殊情況下,lij=1,?坌i,j。兩個一般頂點i和j之間的最短路徑長度dij是從i到j(luò)的圖G中的曲線的所有可能的路徑的物理距離最小的總數(shù)和。因此,矩陣{dij}能通過矩陣{aij}和矩陣lij的信息計算出來,dij?叟lij,?坌i,j,當節(jié)點i和節(jié)點j之間有直接連接邊時等號成立。他們[1]假設(shè)每個頂點通過它的邊沿著整個網(wǎng)絡(luò)不斷的傳遞信息,在傳遞過程中兩個節(jié)點i和j之間的傳遞效率?著ij是最短路徑dij的倒數(shù),即?著ij=1/dij,?坌i,j。基于這個定義,當圖G中的節(jié)點i和節(jié)點j之間沒有任何路徑連通時,dij=+∞,然而?著ij=0。

圖G的全局效率能夠被定義為:

(1)

而局部效率,類似于聚類系數(shù)C,能被定義為局部子圖效率的平均值:

其中Gi,如先前所定義的,是節(jié)點i鄰居節(jié)點所構(gòu)成的子圖,子圖Gi由ki個節(jié)點和最多ki(ki-1)/2條邊組成。公式(2)中的數(shù)值d'lm是在圖Gi中節(jié)點l和m之間被計算出來的最短距離。上述給出的兩個定義有個重要的屬性:全局效率和局部效率已經(jīng)被規(guī)范化,即:0?燮Eglob?燮1和0?燮Eloc?燮1。

我們試圖定量測量小世界效應(yīng),使用一般效率Egen去測量網(wǎng)絡(luò)的效率,Egen是全局效率和局部效率的平均值,定義為:

Egen=(Eglob+Eloc)/2。為了定量測量小世界效應(yīng),我們需要選擇基量。由于規(guī)則網(wǎng)絡(luò)的Egen是遠遠大于一個相應(yīng)的稀疏的隨機網(wǎng)絡(luò),我們選擇規(guī)則網(wǎng)絡(luò)的Egen作為測量的基礎(chǔ),基點表示為E0。因此,我們可以使用一般效率的增加的百分比來測量小世界效應(yīng),它被定義為:

?酌sw=■ (3)

2 結(jié)果

我們首先構(gòu)造一個與文獻[2]中所使用的相同的無權(quán)小世界網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)造一個有N=2000和K=60的規(guī)則網(wǎng)絡(luò),然后通過重連概率prewire來構(gòu)造小世界網(wǎng)絡(luò),構(gòu)造的小世界網(wǎng)絡(luò)的Egen對應(yīng)于重連概率prewire繪制的曲線如圖1所示,Egen首先增加,隨著prewire的增加達到最佳值后然后開始下降,這就是所謂的小世界效應(yīng)。另外,從圖1中我們可以發(fā)現(xiàn),當重連概率prewire≈0.02時,Egen值達到最大值,而根據(jù)Egen的定義可知,如果要構(gòu)造一個全局效率和局部效率均較大的小世界網(wǎng)絡(luò),Egen值可以作為參考,即Egen最大值的點,其實可以看作是Eglob和Eloc均較大的小世界網(wǎng)絡(luò)。

構(gòu)造一個有N=2000和K=60的規(guī)則網(wǎng)絡(luò),然后通過重連概率prewire來構(gòu)造小世界網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)等式(3),我們計算小世界效應(yīng)的定量測量值,?酌sw,對應(yīng)于重連概率prewire,并且在圖2中顯示結(jié)果。從圖2中,我們能夠很清晰的發(fā)現(xiàn)小世界效應(yīng),?酌sw首先增加,隨著prewire的增加達到最大值后開始下降。誘導(dǎo)最大小世界效應(yīng)的最近重連概率prewire大約是0.02,而且相應(yīng)的?酌sw達到了19.2%。

對于一個小世界網(wǎng)絡(luò),這兒有三個參數(shù)去測量這個網(wǎng)絡(luò),節(jié)點的數(shù)量N,每個節(jié)點的平均連接邊數(shù)(K)和這個重連概率prewire。除了參數(shù)K,我們能夠用平均連接概率pave來測量網(wǎng)絡(luò)的連接,pave值近似等于K/N。對于一個固定節(jié)點數(shù)N,我們研究pave和prewire對?酌sw的影響。類似于圖2和圖3,我們也設(shè)置N=2000。對于N=2000和一個確定的pave,當重連概率prewire大約為0.02時?酌sw達到最大值。對于N=2000和prewire=0.02,?酌sw對應(yīng)于pave曲線如圖3所示。隨著pave的增加,?酌sw開始增加,當pave在最佳值0.032時?酌sw開始下降。當pave等于0.032時,?酌sw達到最佳值而且高達20%。

根據(jù)上面的研究結(jié)果,我們試著找到最優(yōu)pave和prewire去誘導(dǎo)對應(yīng)與不同節(jié)點數(shù)N的最大值?酌sw,最優(yōu)prewire的幾乎是一個常量,其值大約是0.02。與節(jié)點數(shù)N相對的最佳的pave被記錄在圖4中。隨著N的增加,最優(yōu)pave單調(diào)下降。如果N=50,最優(yōu)pave高達0.24,如果N增加到3000,最優(yōu)pave減少到0.025。隨著最優(yōu)pave和prewire,與節(jié)點數(shù)N相對的最大?酌sw被繪制在圖5中。如圖5所示,最大?酌sw隨著節(jié)點數(shù)的增加不斷的增加。當N=30,最大?酌sw等于0并沒有小世界效應(yīng);當N=50時,最大?酌sw只有0.01,小世界效應(yīng)非常弱;對于N=100,1,000,2,000和3,000,最大?酌sw與N相對應(yīng)的值分別為0.033,0.16,0.20和0.23。

3 結(jié)束語

我們的結(jié)果顯示小世界效應(yīng)隨著節(jié)點數(shù)N的增加不斷增強。當節(jié)點數(shù)是30時,沒有小世界效應(yīng)。當節(jié)點數(shù)是3,000時,綜合效率的日益增長的比率達到0.23。誘導(dǎo)最大小世界效應(yīng)的最佳重連效率prewire幾乎一個常量0.02,而且最佳平均連接概率pave隨著節(jié)點數(shù)N的增加單調(diào)下降。當節(jié)點數(shù)N=3,000時,最佳pave只有0.025。因此,為了引起小世界效應(yīng),節(jié)點數(shù)應(yīng)該是大的(>500),prewire應(yīng)該是小的(≈0.02),并且網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該是稀疏的(pave<0.1)。

參考文獻

[1]V. Latora, M. Marchiori.Phys. Rev. Lett[J].2001,87:198+701.

[2]S. Milgram. The small world problem[J].Psychol Today, 1967,5:60-67.

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