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复杂网络可控性基础理论研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第13-31页
    1.1 研究背景及意义第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-28页
        1.2.1 网络可控性理论框架研究现状第16-20页
        1.2.2 网络可控性优化研究现状第20-22页
        1.2.3 网络控制的鲁棒性研究现状第22-24页
        1.2.4 网络结构特性对可控性的影响研究现状第24-28页
    1.3 本文的研究思路与主要创新点第28-30页
    1.4 本文组织结构第30-31页
第2章 复杂网络及其可控性基础知识第31-61页
    2.1 复杂网络的表示及其结构特征第31-35页
    2.2 复杂网络基本模型第35-43页
        2.2.1 规则网络第35-36页
        2.2.2 随机网络第36-37页
        2.2.3 小世界网络第37-39页
        2.2.4 无标度网络第39-40页
        2.2.5 确定性网络第40-43页
    2.3 复杂网络可控性系统动力学第43-44页
    2.4 结构可控性理论第44-53页
        2.4.1 Kalman可控性判据第44-45页
        2.4.2 结构可控性第45-48页
        2.4.3 最小输入定理第48-50页
        2.4.4 主要结论与成果第50-53页
    2.5 严格可控性理论第53-59页
        2.5.1 PBH可控性判据第53-54页
        2.5.2 严格可控性第54-57页
        2.5.3 主要结论与成果第57-59页
    2.6 本章小结第59-61页
第3章 确定性复杂网络的可控性研究第61-85页
    3.1 引言第61-62页
    3.2 确定性模型网络的可控性研究第62-73页
        3.2.1 阿波罗网络的可控性第62-67页
        3.2.2 三角形扩展网络的可控性第67-70页
        3.2.3 其他四种确定性网络的可控性第70-72页
        3.2.4 驱动节点的特性研究第72-73页
        3.2.5 结论第73页
    3.3 确定性电力网络的可控性研究第73-82页
        3.3.1 引言第73-74页
        3.3.2 方法与模型第74-75页
        3.3.3 数值仿真结果第75-79页
        3.3.4 分析与讨论第79-82页
        3.3.5 结论第82页
    3.4 本章小结第82-85页
第4章 基于遗传算法的网络可控性优化研究第85-105页
    4.1 引言第85-86页
    4.2 问题形式化第86-89页
    4.3 基于极值优化算法的网络可控性优化第89-92页
    4.4 基于遗传算法的网络可控性优第92-97页
        4.4.1 遗传算法简介第92-93页
        4.4.2 基于GA的可控性优化算法第93-95页
        4.4.3 选择操作第95-96页
        4.4.4 交叉操作第96页
        4.4.5 自适应参数选择第96-97页
    4.5 实验结果与分析第97-104页
        4.5.1 算法性能第97-101页
        4.5.2 实验结果第101-104页
    4.6 结论第104-105页
第5章 基于节点和边攻击的网络控制鲁棒性研究第105-131页
    5.1 引言第105-106页
    5.2 实验方法第106-109页
        5.2.1 相关定义第106-107页
        5.2.2 攻击策略第107-108页
        5.2.3 基准网络第108-109页
    5.3 节点攻击下网络的控制鲁棒性研究第109-118页
        5.3.1 随机网络的实验结果与讨论第110-113页
        5.3.2 小世界网络的实验结果与讨论第113-115页
        5.3.3 无标度网络的实验结果与讨论第115-116页
        5.3.4 真实网络的实验结果与讨论第116-118页
    5.4 边攻击下网络的控制鲁棒性研究第118-125页
        5.4.1 随机网络的实验结果与讨论第118-120页
        5.4.2 小世界网络的实验结果与讨论第120-122页
        5.4.3 无标度网络的实验结果与讨论第122-124页
        5.4.4 真实网络的实验结果与讨论第124-125页
    5.5 大规模真实网络的控制鲁棒性研究第125-128页
    5.6 结论第128-131页
第6章 总结与展望第131-135页
    6.1 研究总结第131-133页
    6.2 研究展望第133-135页
参考文献第135-145页
致谢第145-147页
攻读博士学位期间的主要研究成果第147页

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