有向复杂网络控制能量中目标节点选择的优化
物理与社会
2021-01-13 v3
摘要
控制复杂网络所需的能量是一个具有实际重要性的问题。近期工作集中于通过策略性地放置驱动节点或减少待控制节点的基数来降低控制能量。然而,针对目标节点选择来优化控制能量尚未被考虑。本工作中,我们提出一种基于Stiefel流形优化可选取目标节点矩阵的迭代方法,以降低控制能量。我们以一般形式推导了搜索算法所需的矩阵导数梯度,并在驱动节点放置固定的假设下,搜索能使控制能量降低的目标节点。我们的发现表明,当驱动节点到目标节点的路径距离最小时,控制能量达到最优。我们在基本网络拓扑、随机和无标度网络以及多种真实网络上通过大量仿真验证了我们的算法。仿真结果显示,使用我们算法求得的控制能量比启发式目标节点选择策略优出数个数量级。我们的工作可应用于观点网络,其中人们感兴趣于识别驱动节点能够影响的最优个体群体。
引用
@article{arxiv.1910.05490,
title = {Optimizing target nodes selection for the control energy of directed complex networks},
author = {Hong Chen and Ee Hou Yong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.05490},
year = {2021}
}