143 / 2025-06-30 18:43:06

考虑社团结构的网络瓦解策略研究

社团划分,网络瓦解,网络鲁棒性,启发式算法

二、复杂系统与智能管理 > 1.复杂系统多尺度建模

本研究针对复杂网络瓦解中忽视社团结构影响的关键问题，提出并验证了融合社团特征的系统性解决方案。创新性地定义了社团自然连通度（CBNC）指标，通过构建双层网络模型（社团映射层和内部结构层）并加权融合其自然连通度，首次实现对社团内/间连通性的综合量化，为评估社团结构对网络整体鲁棒性的决定性影响提供了理论工具。基于CBNC，本研究优化了多种启发式瓦解算法（如模拟退火），使其能主动利用社团拓扑信息生成攻击序列。在人工和真实网络上的广泛实验表明：CBNC能更敏感地捕捉网络功能退化（如移除5-10%节点即可导致CBNC显著下降30-50%）；以CBNC为目标的优化算法能更精准定位并移除关键节点（特别是社团间桥接点），实现远超传统指标（如最大连通片大小）的高效瓦解，导致网络功能和社团结构快速崩溃。该研究为理解社团结构在网络鲁棒性中的作用及发展精准瓦解策略提供了新的理论视角和有效工具。