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Optimal strategies for spatial network disintegration through virtual node model
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AI
DOI：10.1016/j.engappai.2025.113461.png)
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摘要
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复杂网络的研究旨在探索复杂系统的结构和功能动态。作为复杂网络的一个重要分支，空间网络的特点是节点和边嵌入在地理空间中，为建模交通和通信网络等现实世界系统提供了更真实的框架。传统的复杂网络分析通常孤立地关注拓扑属性，而空间网络则纳入了几何约束，其中节点位置和边长影响连通性和鲁棒性。传统非空间网络的分解方法通常移除拓扑上关键的节点或边，忽视了空间依赖性。本文介绍了一种创新的基于虚拟节点模型与禁忌搜索（TS）集成的空间网络分解框架。虚拟节点模型将边离散化为沿其空间路径分布的虚拟节点序列，通过将边视为具有位置信息的连续节点，解决了空间网络的几何特殊性。禁忌搜索算法作为一种成熟的元启发式算法，被调整为优化分解圆的放置以最大化网络碎片化。对合成和真实空间网络的评估表明，该方法通过有效利用空间几何和网络拓扑，优于传统策略。这项工作为提高空间系统的韧性提供了分析框架，强调了将空间约束整合到复杂网络分解研究中的重要性。
期刊
IF:
8
论文数:
5.7K
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3.5W
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