区域性失效下地理复杂网络上的演化博弈动力学分析

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11347201
  • 项目类别:
    专项基金项目
  • 资助金额:
    4.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A25.基础物理
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2014-12-31

项目摘要

Geographical complex network is an important kind of complex networks. Some important geographical complex networks, e.g., power supply network, traffic network, face the problem of regional failure constantly. Based upon the regional failure model of geographical complex network, this project studies the influences of regional failure of cooperation over the stability of the evolutionary game dynamics on geographical complex networks. Artificial scale-free networks on a two-dimensional plane are generated based on theoretical models and real geographical complex networks are constructed from empirical data. By means of numeric simulations, the phase transition of the stability of cooperation on these networks is analyzed and the condition for the cascading of cooperation collapse is studied. Further, some methods are proposed to solve the problem of regional failure of cooperation via network structure design and external control optimization.
地理复杂网络是一类重要的复杂网络,一些重要地理复杂网络,如电力网络、交通网络等,常常面临着区域性失效问题。本项目在地理复杂网络的区域性失效模型基础上,研究区域性合作行为失效对地理复杂网络上演化博弈动力学稳定性的影响:基于理论模型生成二维平面上的无标度网络以及由真实数据构造若干实际的地理复杂网络,通过模拟分析这些网络上合作稳定性在不同区域性失效参数下的相变过程,研究合作级联崩溃的条件。进一步,从网络结构设计和外部控制优化等角度研究地理复杂网络应对区域性合作行为失效的若干方法。

结项摘要

与人类生活息息相关的一些复杂网络坐落在二维地理平面上,研究该类网络的抗毁性具有重要科学价值。本项目从气象灾害、地质灾害等自然灾害的特点出发,提出了地理复杂网络的区域性失效模型。区域性失效指的是二维平面上一定区域范围内复杂网络的节点和边失效。基于一个最近的空间复杂网络模型,本项目首先进行了地理复杂网络上的演化博弈研究,发现导致合作水平较高的重要网络模型参数区间与真实地理复杂网络的参数区间相吻合。进一步,本项目研究了区域性失效对地理复杂网络上演化博弈动力学稳定性的影响,通过大规模模拟展示了不同网络模型、博弈、区域性失效参数下合作水平的变化过程。最后,本项目研究了应对区域性失效的网络优化方法,重点对比研究了两类方法:一类是基于代价收益的多边增长方法,另一类是中心节点互联方法。模拟发现中心节点互联方法能够以增加的边量更小的代价带来稳定性的提升。本项目的科学意义在于从演化博弈动力学的角度揭示地理复杂网络的鲁棒性能。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The evolution of reputation-based partner-switching behaviors with a cost.
基于声誉的合作伙伴转换行为的演变是有代价的
  • DOI:
    10.1038/srep05957
  • 发表时间:
    2014-08-05
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Li Y
  • 通讯作者:
    Li Y

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其他文献

The structural robustness of geographical networks against regional failure and their pre-optimization
地理网络对抗区域失效的结构鲁棒性及其预优化
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2016.01.071
  • 发表时间:
    2016-06
  • 期刊:
    Physica A: Statistical Mechanics and its Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李一啸;张林;黄朝耿;沈斌
  • 通讯作者:
    沈斌
The evolution of cooperation on geographical networks
地理网络合作的演变
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2017.05.017
  • 发表时间:
    2017-11
  • 期刊:
    Physica A: Statistical Mechanics and its Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李一啸;王毅;盛济川
  • 通讯作者:
    盛济川
基于多社交数据源的协同推荐方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    电信科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王瑞琴;潘俊;李一啸
  • 通讯作者:
    李一啸
一种基于多元社交信任的协同过滤推荐算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王瑞琴;蒋云良;李一啸;楼俊钢
  • 通讯作者:
    楼俊钢
Evolution of cooperative imitators in social networks
社交网络中合作模仿者的演变
  • DOI:
    10.1103/physreve.95.022303
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    PHYSICAL REVIEW E
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    李一啸
  • 通讯作者:
    李一啸

其他文献

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李一啸的其他基金

地理复杂网络上的演化博弈研究
  • 批准号:
    61403338
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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