计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2009年
z1期
380-385
,共6页
博弈论%图论%复杂网络结构化
博弈論%圖論%複雜網絡結構化
박혁론%도론%복잡망락결구화
game theory%graph theory%structural complex network
采用博弈理论来探究复杂网络进化过程中结构化形成的内在原因.如今用于研究复杂网络的基本方法有3类:随机图模型(ER模型)、小世界模型、无尺度模型.但这3类方法都没有从根本上解释复杂网络结构化形成的原因,毕竟在现实世界中网络的演化过程并不是一个纯粹的优化过程.考虑到博弈论强调博弈者通过按照既定规则选择不同策略形成各自的博弈结果,认为它是一种用来解释不确定性演化过程的理想工具,而图论又可以很好地表示复杂系统以及系统内部的相互关系和相关属性,故将博弈论和图论结合到一起,对复杂网络进化过程中结构化形成的内在原因进行探讨,得出"参与者之间的竞争和合作是促成复杂网络结构化形成的内因"这个结论.
採用博弈理論來探究複雜網絡進化過程中結構化形成的內在原因.如今用于研究複雜網絡的基本方法有3類:隨機圖模型(ER模型)、小世界模型、無呎度模型.但這3類方法都沒有從根本上解釋複雜網絡結構化形成的原因,畢竟在現實世界中網絡的縯化過程併不是一箇純粹的優化過程.攷慮到博弈論彊調博弈者通過按照既定規則選擇不同策略形成各自的博弈結果,認為它是一種用來解釋不確定性縯化過程的理想工具,而圖論又可以很好地錶示複雜繫統以及繫統內部的相互關繫和相關屬性,故將博弈論和圖論結閤到一起,對複雜網絡進化過程中結構化形成的內在原因進行探討,得齣"參與者之間的競爭和閤作是促成複雜網絡結構化形成的內因"這箇結論.
채용박혁이론래탐구복잡망락진화과정중결구화형성적내재원인.여금용우연구복잡망락적기본방법유3류:수궤도모형(ER모형)、소세계모형、무척도모형.단저3류방법도몰유종근본상해석복잡망락결구화형성적원인,필경재현실세계중망락적연화과정병불시일개순수적우화과정.고필도박혁론강조박혁자통과안조기정규칙선택불동책략형성각자적박혁결과,인위타시일충용래해석불학정성연화과정적이상공구,이도론우가이흔호지표시복잡계통이급계통내부적상호관계화상관속성,고장박혁론화도론결합도일기,대복잡망락진화과정중결구화형성적내재원인진행탐토,득출"삼여자지간적경쟁화합작시촉성복잡망락결구화형성적내인"저개결론.
The game theory and graph theory are adopted to explain the structural formation mechanism of complex network.Nowadays,there are 3 universal methods to study complex network:random graph model,Small World model and scale-free model.However,they all don't give a proper explanation to the formation mechanism of complex network,as the network evolution process is not a pure optimization process.Because game theory focuses on getting non deterministic playing result by taking different strategies,the authors think it is an ideal tool to explain the formation mechanism of complex network.Besides,graph theory can be used to describe the complex system and internal relationships and attributes.For the reasons above,game theory and graph theory are combined together to explain the structural formation mechanism of complex network,and conclusion drawn is that the competition and cooperation among players are the internal reason for the structural formation mechanism of complex network.