Modeling the Multi-layer Nature of the European Air Transport Network: Resilience and Passengers Re-scheduling under random failures
我们研究了欧洲航空运输网络的动力学，使用多路复用网络形式主义。我们将考虑一组航班的每个航空公司作为一个相互依赖的网络，我们分析了系统的弹性对随机航班故障的乘客的重新安排问题。单路复用的方法和相应的多路复用的一个之间的比较示出的复用性强烈影响欧洲空中网络的鲁棒性。
2012-11-29 cs.SI physics.soc-ph
Resilience of modular complex networks
复杂网络通常具有模块化结构，其中许多紧密连接的节点（模块）组具有相对较少的互连。模块化已被证明对生物网络的演变和稳定、大规模基础设施的可扩展性和效率以及经济和社会系统的发展具有重要影响。一个分析框架来理解模块化及其对网络脆弱性的影响仍然是缺失的。然而，通过对多层网络理解的最新进展，现在有可能开发一个理论框架来系统地研究这个关键问题。在这里，我们研究，分析和数值，模块化网络的弹性下的攻击互联节点，表现出高介值，往往更容易失败。我们的模型为现实世界系统中结构与功能之间的反馈提供了新的理解，因此具有重要的意义，如开发有效的免疫策略，设计强大的大规模基础设施和理解大脑功能。
2014-04-18 cs.SI physics.soc-ph
Robustness of One-to-Many Interdependent Higher-order Networks Against Cascading Failures
本文针对一对多相互依赖高阶网络，提出四类层间依赖条件，并基于渗流理论建立统一框架分析随机攻击后的级联故障鲁棒性。
2025-09-28 cs.SI physics.soc-ph
Efficient algorithm to compute mutually connected components in interdependent networks
在相互依赖网络的研究中，相互连接组件（MCC）作为弹性的度量标准发挥着重要作用。尽管它们的重要性，一个有效的算法，以获得所有MCC的统计数据，在删除链接到目前为止还没有。在这里，使用一个众所周知的完全动态图算法，我们提出了一个有效的算法来完成这项任务。我们证明了该算法的时间复杂度约为$O({N^{1.2} })$的随机图，这是更有效的比$O(N^{2})$的暴力算法。我们确认我们的算法的正确性，通过比较的行为的序参量的链路被删除与现有的结果为三种类型的双层复用网络。我们预计，该算法将用于模拟以前无法访问的大型系统。
2015-02-24 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Suppressing cascades of load in interdependent networks
了解系统之间的相互依赖性如何影响级联行为在许多科学和工程领域越来越重要。受耦合电网和其他基础设施中的负载削减级联的启发，我们研究了基于模块随机图和基于实际相互依赖电网的图的Bak-Tang-Wiesenfeld沙堆模型。从两个孤立的网络开始，在它们之间增加一些连接是有益的，因为它抑制了每个系统中最大的级联。然而，由于两个原因，太多的互联性变得有害。首先，互联为相邻网络造成大规模级联打开了通道。第二，就像在实际基础设施中一样，新的互联增加了容量和总的可能负荷，从而推动了更大的级联。使用多类型的分支过程和模拟，我们显示这些影响，并估计最佳水平的互连性，平衡他们的权衡。例如，这种平衡可以允许电网所有者最小化其电网中的最大级联。我们还表明，相互依赖的网络之间的能力不对称影响的最佳连接，每个人都喜欢，并可能导致军备竞赛的更大的容量。我们的多类型分支过程框架提供了更好地预测模块化随机图和多类型网络上的级联过程的构建块。
2011-12-12 physics.soc-ph
Interdependent networks: the fragility of control
最近在相互依赖网络领域的工作集中在两个相同类型的系统之间的相互作用。然而，一个重要的和普遍存在的系统是那些涉及监测和控制，一个例子的相互依赖的过程是非常不同的。在这篇文章中，我们介绍了一个框架，用于模拟分布式监控的伪装，由一个分布式系统的控制设备监督的电气网络。该系统的特点是自由度突出现实世界的系统-即，控制设备的数量，其固有的可靠性，和控制网络的拓扑结构。令人惊讶的是，系统的行为在很大程度上取决于控制设备的可靠性。当设备完全可靠时，级联的大小是渗流控制的;设备的数量是相关的参数。对于不可靠的设备，控制网络的拓扑结构非常重要，并且会大大降低系统的弹性。
2013-09-26 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Spatially localized attacks on interdependent networks: the existence of a finite critical attack size
现实世界中的许多复杂系统如基础设施、通信和交通网络都是嵌入在空间中的，其中一个系统的实体可能依赖于其他系统的实体。由于恶意攻击或自然灾害，这些系统容易发生地理上局部的故障。在这里，我们研究的弹性系统组成的两个相互依赖的空间嵌入式网络本地化的地理攻击。我们发现，如果一个攻击是大于一个有限的（零分数的系统）的临界大小，它会蔓延到整个系统，并导致其完全崩溃。如果攻击低于临界大小，它将保持局部性。相反，在随机攻击下，系统的有限部分需要被移除以启动系统崩溃。我们提出了数值模拟和理论方法来分析和预测本地攻击的效果和临界攻击大小。我们的研究结果表明，相互依赖的空间嵌入式基础设施的本地攻击的高风险，可以用于设计更具弹性的系统。
2013-10-03 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Interdependency and cascading failures in co-patenting and shareholding interfirm networks
本研究利用Orbis数据集构建联合专利与持股网络，通过信息论测度分析链接创建的相互依赖性，并建立级联失效模型评估网络韧性，发现专利链接影响持股链接形成且延迟四年最明显，不同国家韧性存在差异。
2024-10-11 cs.SI physics.soc-ph
Strategy for stopping failure cascades in interdependent networks
相互依存在全世界无处不在。每个现实世界的系统都与其他系统交互并依赖于其他系统，这种相互依赖性会影响它们的性能。特别是，网络之间的相互依赖性使它们容易受到故障级联的影响，其影响往往是灾难性的。故障传播使网络组件碎片化，断开它们，并可能导致完全的系统故障。我们提出了一个战略，避免或至少减轻了一个系统的相互依赖的网络经历故障级联的完全破坏。从一个网络中故障节点的一小部分$1-p$开始，我们以概率$γ$将每个孤立的组件重新连接到功能巨型组件（GC），即最大的连接簇。我们发现，随着$γ$的增加，系统对级联故障的恢复能力也增加。我们还发现，我们的策略是更有效的，当它被应用在一个网络的平均度较低。利用渗流理论对问题进行了理论求解，结果表明，求解结果与模拟结果吻合较好。
2018-07-06 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
How modular structure determines operational resilience of power grids
同步稳定性是电网的重要动态特性之一。在这项研究中，我们带来的操作角度的同步稳定性分析，不仅计数，而且部分节点之间的同步。为此，我们引入了两个不同的措施，估计电网节点的运营弹性：功能稳定性和功能电阻。我们证明了模型网络图案和IEEE测试电网的措施的实际适用性。作为一个案例研究的德国电网，我们揭示了电网的模块化结构和特定的单向电流流动决定了电网节点的运行弹性的分布。复制我们的发现集群基准网络，我们验证了模块化的影响，对电网的稳定性，并确认我们的措施可以有见地的工具，以了解电网的同步动态。
2021-04-26 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Resilience of Urban Transport Network-of-Networks under Intense Flood Hazards Exacerbated by Targeted Attacks
包括洪水在内的自然灾害可能引发相互依赖的城市交通网络的灾难性故障。人口增长增加了交通需求，而城市化和气候变化加剧了城市洪水。然而，尽管明确需要制定可操作的见解，以提高关键城市生命线的弹性，理论和方法仍然不发达。此外，随着基础设施系统变得更加智能，安全专家指出，在自然灾害期间，有针对性的网络物理攻击的威胁越来越大。在这里，我们开发了一个假设驱动的弹性框架的城市交通NoNs，我们证明了伦敦铁路网（LRN）。我们发现，拓扑属性设计的效率最大化，而不是鲁棒性，使网络更容易受到复合自然针对性的威胁，包括级联故障。我们的研究结果表明，中断后恢复的组织原则可能会与网络科学原则。我们的研究结果和框架可以推广到城市生命线，更广泛地说，到现实世界的空间网络。
2019-12-11 physics.soc-ph
Recovery of contour nodes in interdependent directed networks
针对真实有向相互依赖网络的级联故障问题，提出基于巨型强连通分量邻居节点的定向恢复分析框架，揭示参数空间三阶段特征，实证验证其比随机恢复更省资源，可提升网络鲁棒性。
2025-01-14 physics.soc-ph
Resilience of human brain functional coactivation networks under thresholding
最近的研究表明，社区结构和丰富的俱乐部节点的存在，（即，高度互连、高度枢纽节点）。检测到的模块和枢纽的认知相关性也被证明，基于任务和默认模式的网络，这表明大脑自组织成模式的共同激活的区域集执行特定的任务或在休息状态。在本文中，我们报告的弹性或鲁棒性的模块化结构的研究：在阈值下的网络连接的系统性侵蚀，如何弹性的模块化和枢纽结构？结果表明，该网络表现出较强的弹性，模块化和枢纽结构在很大范围的连接强度下保持不变。然后，在非常接近0的某个临界阈值处，连接性、模块性和枢纽结构突然崩溃，显示出类似相变的性质。此外，在所有层面上，连通性侵蚀的空间和拓扑组织被发现是同质的，而不是异质的;即，没有发现任何大的“结构孔”，也没有发现组件数量逐渐增加。任何连接的丢失都均匀地分布在整个网络中。结果表明，人类基于任务的功能性大脑网络非常有弹性，只有当连接几乎完全从网络中删除时，整个网络结构才会失效。这些发现可能有助于进一步了解结构和功能脑网络之间的动态和关系。
2014-07-06 cs.SI physics.soc-ph q-bio.NC
Resilience or Robustness: Identifying Topological Vulnerabilities in Rail Networks
许多关键的基础设施系统具有网络结构，并面临压力。尽管它们对国家具有重要意义，但大规模运输网络的复杂性意味着我们并不完全了解它们对级联故障的脆弱性。本文研究了大伦敦及其周边通勤区相互依赖的铁路网络。我们关注的是早上的通勤时间，这是系统需求压力最大的时间。越来越多的证据表明，网络的拓扑形状在动态级联中起着重要的作用。在这里，我们研究是否不同的拓扑措施的弹性（稳定性）或鲁棒性（故障）更适合理解铁路性能差。结果表明，弹性而不是鲁棒性与消费者体验统计数据有很强的相关性。我们的研究结果是一种描述级联动态网络的复杂性，而不涉及详细的基于代理的模型，表明级联效应是更负责的性能差比故障。网络科学的分析暗示了通过减少反馈回路使网络结构更具弹性的途径。
2018-12-25 physics.soc-ph
The healing strategy by prioritizing minimum degree against localized attacks on interdependent spatially embedded networks
许多现实的基础设施网络，如电网、通信网络等，不仅相互依赖运行，而且还嵌入空间。大量的工作致力于揭示相互依赖的空间嵌入网络的脆弱性考虑随机故障。然而，最近的研究表明，它们容易受到地理上局部的攻击或自然灾害或恐怖袭击造成的故障，这些攻击会影响给定半径内的所有节点。特别是，小的局部攻击可能导致灾难性的后果。作为崩溃不稳定性的补救措施，一项研究引入了一种动态愈合策略，并可能以称为随机愈合的概率建立新的连接链路，以桥接故障节点的两个剩余邻居。随机策略很简单。在这里，不同于以前的策略，我们提出了一个简单而有效的策略，称为愈合策略优先级最小程度（HPMD），建立一个新的链接之间的两个功能邻居与最小程度的级联故障。此外，我们考虑了两个节点之间的距离，以避免改变网络结构。之后，HPMD和三个愈合策略：随机，度中心性和局部中心性之间的比较，以确定一对邻居具有高优先级。仿真实验中提出了两个正方形格具有相同的大小作为相互依赖的空间嵌入式网络在本地化攻击。实验结果表明，HPMD策略在局部攻击下，即使在治愈率不同的情况下，仍具有优异的性能。此外，HPMD更及时，更适用，成本更低。我们的方法在实践中是有意义的，因为它可以大大提高弹性和鲁棒性的相互依赖的空间嵌入式网络对本地化的攻击。
2018-10-21 physics.soc-ph
Operational resilience: concepts, design and analysis
在当今复杂的基础设施中建立弹性对于社会的日常运作及其抵御自然灾害、流行病和网络威胁并从中恢复的能力至关重要。这项研究提出了量化措施，实施美国国家科学院提出的工程弹性的定义。该方法适用于物理，信息和社会领域。它评估关键功能，定义为利益相关者设定的时间性能函数。关键功能是有价值信息的来源，例如一段时间内的综合系统复原力及其稳健性。本文证明了两类模型的公式：1）多层有向无环图，2）相互依赖的耦合网络。对于这两种模式，综合案例研究用于探索趋势。对于第一类，该方法也适用于Linux操作系统。结果表明，所需的弹性和鲁棒性水平是可以实现的，通过权衡不同的设计参数，如冗余，节点恢复时间，和可用的备份电源。网络参数与弹性水平之间的非线性关系证实了所提出方法的实用性，这对复杂系统和网络的分析和设计是有益的。
2015-08-05 physics.data-an physics.soc-ph
Threat-Agnostic Resilience: Framing and Application for Critical Infrastructure
本文提出基于模块化、分布式、冗余性、多样性和可塑性五项原则的威胁无关韧性框架，并评估各原则的实用形式与量化策略，以提升关键基础设施吸收、恢复和适应中断的能力。
2025-01-02 physics.soc-ph
Robustness and modular structure in networks
复杂网络由于其在自然界和我们的日常生活中的普遍存在而引起了人们的极大兴趣[1，2]。网络的一个关键属性是它对随机崩溃和故障的弹性[3-6]，通常作为渗流问题[7-9]或通过建模级联故障[10-12]进行研究。许多复杂系统，从电网和互联网到大脑和社会[13-15]，可以使用由小型密集连接的节点组组成的模块化网络进行建模[16，17]。这些模块经常重叠，网络元件属于多个模块[18，19]。然而，现有的鲁棒性工作并没有考虑重叠，模块化结构的作用。在这里，我们研究这些系统的鲁棒性元件的故障。我们的分析和经验表明，它是可能的模块本身成为解耦或非重叠以及网络解体之前。如果重叠的模块化组织在整体功能中发挥作用，网络可能比传统渗透理论预测的更脆弱。
2016-01-06 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Analysis and Resilience of the U.S. Flight Network
Department of Computer Science, Southern Illinois University Edwardsville（计算机科学系，伊利诺伊大学爱德华兹维尔分校）
本文运用复杂网络理论分析美国航空网络的拓扑特性，发现其为枢纽主导的幂律网络，虽效率较高但易受定向攻击引发级联失效，提出保护关键枢纽可提升网络韧性。
2025-05-16 cs.AI cs.SI physics.soc-ph
Anatomy of a Crash
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；University of California at Berkeley（加州大学伯克利分校）
本文通过2013年旧金山国际机场空难案例，研究交通基础设施中扰动的传播及其对多模式交通网络的影响，强调数据驱动研究对提升基础设施韧性的重要性。
2014-10-15 cs.MA cs.SY eess.SY
Human Mobility Networks Manifest Dissimilar Resilience Characteristics at Macroscopic, Substructure, and Microscopic Scales
本研究基于2021年飓风艾达期间路易斯安那州人类移动数据，从宏观、子结构和微观尺度分析网络韧性，发现影响程度与恢复时间随尺度变化，单一尺度指标不足以表征整体韧性。
2022-07-21 physics.soc-ph
Two transitions in spatial modular networks
了解交通网络等基础设施的弹性对我们的日常生活具有重要意义。近年来，一种同质空间网络模型被发展用于研究具有特征链接长度的空间嵌入网络，如电网和大脑。然而，尽管许多现实世界的网络是空间嵌入式的，并且它们的链路具有长度特征，例如管道、电力线或地面运输线，但它们不是同质的，而是异质的。例如，城市内部的联系密度明显高于城市之间。在这里，我们提出并研究了一个类似的现实异构空间模块化模型，利用渗流过程，以更好地了解这种网络的异质性的影响，数值和分析。该模型假设在一个城市内部有许多连接不同位置的线，而城市之间的长线是稀疏的，通常在二维平面上只直接连接几个最近的相邻城市。我们发现，这个模型经历了两个不同的连续过渡，一个是当城市彼此断开，第二个是当每个城市分裂。虽然在二维网格中的临界渗流阈值仍然是一个悬而未决的问题，我们解析地找到了该模型中的临界渗流阈值。此外，虽然均匀模型经历了一个单一的过渡，具有独特的现象称为\textit{critical stretching}，其中从随机到空间结构的几何交叉在不同的尺度发现非线性拉伸的特征长度在临界状态。在这里，我们表明，异质模型没有经历这样的现象，表明临界拉伸强烈依赖于网络结构。
2020-02-05 nlin.AO physics.soc-ph
Evolution and development of Brain Networks: From Caenorhabditis elegans to Homo sapiens
神经网络在进化的时间过程中表现出复杂性的逐步增加。从刺胞动物的扩散神经网络到猕猴和人类的模块化、层次化系统，从涉及有限数量任务和模式的简单过程逐渐转变为整合来自高度专业化组织的不同类型信息的复杂功能和行为处理。然而，对一系列物种的研究表明，在空间和拓扑特征以及网络形成的发育机制方面的基本相似性在整个进化过程中得以保留。“小世界”拓扑结构和高度连接的区域（枢纽）在整个进化规模中普遍存在，确保了对内部（例如病变）和外部（例如环境）变化的有效处理和弹性。此外，在大多数物种中，即使是枢纽的建立，连接遥远组件的长距离连接，以及模块化组织，也依赖于类似的机制。总之，进化分歧导致更大的复杂性，同时遵循基本的发展限制。
2011-12-22 physics.soc-ph q-bio.NC q-bio.PE
