复杂系统可靠性实验室
复杂网络

李大庆 / Daqing Li

北京航空航天大学研究员、博士生导师
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复杂系统可靠性
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交通网络、信息网络、社交网络、金融网络、甚至大脑网络等系统作为支撑系统正常运行的“动脉”,都具有典型的网络结构,且主要用来运输各类流量(物质、能量、信息)。这些网络系统频繁受到内部故障或者外部攻击的影响,交通瘫痪、谣言传播、信用崩溃等是各类网络的主要失效或者威胁模式(统称为网络故障)。这些关键基础网络具有一般系统不具备的特点:包含大量元素、多层次耦合、非线性动态演化、故障涌现等等。用传统的可靠性手段去分析或计算这些复杂网络的可靠性和脆弱性,就可能遇到故障无法定位或“指数爆炸”等问题,导致实际可靠性管理投入较大而收效甚微:据统计美国发生大停电的频率二十几年来未曾降低,甚至停电频率在高峰时段有所增加(P. Hines et al., Energy Policy, 2009)。 如果把这些网络看成是机械化和信息化的“森林”,风险或故障就是威胁这个森林安全的“火”。在大多数网络中,这些“火”往往沿着隐性的功能耦合轨迹传播。了解森林火灾中火的传播行为可以帮助我们建立有效的缓解策略,从而指导在火灾发现后及时隔离并消除起火。尽管在实际中各类复杂系统的故障传播造成的损失往往比森林火灾大得多,我们依然对复杂系统的故障规律缺乏深入了解。
方向介绍
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研究方向

2021-01-22
针对交通网络、社交网络、信息网络等典型的复杂系统,运用复杂网络等理论来提取知识和形成智能成为解决问题的关键。基于时空大数据分析和预测,建立相应的经济、规划、应急、安防等商业决策和公共资源配置的决策支持,构建现代社会运行管理诊断、评估、优化与...
亮点成果
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谣言信息的传播在早期已经与事实传播有着明显区别

2021-01-21
在本文中,我们研究了中国的微博和日本的推特社交网络平台中的大量谣言和事实新闻数据,其中包括其中推文的完整的转发轨迹。我们在不同的社交网络中发现共性:即使在传播的早期,谣言也与事实的传播结构截然不同。

城市交通流网络的多亚稳态

2021-01-21
在本文中,我们通过采用渗流方法,观测到了城市交通流系统中存在亚稳态域。我们发现交通流的不同宏观网络状态对应了不同的交通性能水平,并且这种多态现象在不同日期会反复出现。

实证交通拥堵的无标度韧性测度

2021-01-21
在本文中,我们基于拥堵时空子团定义了城市交通流系统的韧性测度,研究发现交通韧性分布遵循幂律形式,且这一形式在不同日期和不同城市具有相似的幂律指数。

城市交通流的临界渗流模式切换

2021-01-21
在本文中,我们发现了同一网络拓扑中的交通流存在不断切换的两种典型临界渗流模式。其中一种模式类似小世界网络,而另一种模式接近二维晶格网络。我们发现长程连接在改变临界渗流模式方面扮演了重要角色。