清江一叶舟的案例列表

城市地铁网络站点重要性识别与鲁棒性分析

人工智能-其他 清江一叶舟

近年来,随着大城市地铁输运的普及,对于客运输送的高时效性和高可靠性的要求也逐渐提高。其中,寻找地铁网络中的重要节点(站点), 对于提高输运稳定性具有重要意义。那么到底什么样的节点是重要的节点呢?我们怎样找到这些节点呢?带着这些疑问,广大学者提出了众多度量节点重要性的方法,其中常见的有:度值大小,即节点的度越大其越重要;用介数的大小表征节点的重要性以及一些中心性指标(度中心性、介数中心性、接近度中心性以及特征向量中心性等)用于度量节点的重要性。其中,度值排序是一种局部排序方法,即网络中一个节点的度值越大则该节点越重要,但该指标的准确性不高;介数是以经过某个节点的最短路径数量来评估节点重要性的方法...

城市地铁网络站点重要性识别与鲁棒性分析
城市地铁网络站点重要性识别与鲁棒性分析

机场网络级联失效与鲁棒性分析

人工智能-其他 清江一叶舟

为了缓解航线网络在蓄意攻击下的级联故障,提出了一种考虑节点适应度的航线网络级联故障优化模型。首先,定义航线网络节点负载和容量,对航线网络的级联失效过程进行建模。然后,根据航线网络的运行特点,提出了三种负载再分配策略。通过仿真可得,该项目提出的负载再分配策略可不同程度地提升航线网络应对级联失效的能力。此外该项目将节点适应度添加到三种优化负载分配模型当中能有效地提升网络缓解级联失效的能力,提出的优化模型可为缓解级联失效提供指导帮助。...

机场网络级联失效与鲁棒性分析
机场网络级联失效与鲁棒性分析
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