摘要：为研究多式轨道交通子网络系统之间的耦合关系,基于复杂网络理论计算其拓扑指标值及耦合协调度,构建了多式复合网络拓扑模型。分析了复合网络的拓扑指标值变化,提出了结合网络规模、拓扑结构、鲁棒性、运输能力、换乘比例和功能造价等因素的多式轨道交通网络耦合协调度计算方法,并运用重庆2019年10月的轨道交通网络进行了实例分析。结果表明:复合后的网络具有更大的平均度、更小的最短路径长度,这一时期复合网络的耦合度为0.988,协调度为0.678,耦合程度较高,协调程度一般;4个子系统各指标下的耦合度和协调度数值上差异较大,但都随着系统数量的增多,整体的耦合性和协调性大多呈下降趋势。

摘要：区域物流与区域经济的协调对两者的健康有序发展均存在较大的影响。选取适当指标体系,结合耦合理论、云模型理论与方法,得到区域物流子系统与区域经济子系统耦合度综合云参数的计算方法及步骤,并结合四川省物流与经济系统相应数据进行分析。实例结果表明,在研究期内,四川省区域物流与经济子系统各自的效用呈现增长趋势,区域物流子系统效用年均增长率为24.50%,区域经济子系统效用的年均增长率为32.93%,耦合度综合云的期望在0.4974到0.5001之间,表明区域物流与区域经济系统处于中等耦合阶段。

摘要：为克服传统评价模型在寻找网络关键节点时主观因素的干扰,使用聚类思想来进行网络关键节点识别.结合聚类分析的思想,提出了识别网络关键节点的数学模型.将蚁群聚类算法和遗传算法进行融合,对成都市地铁网络的136个节点进行聚类分析,完成了关键节点的识别.采用网络效率和最大连通子图来衡量网络鲁棒性,观察关键节点类被随机攻击后网络指标的变化趋势.结果表明:改进后的蚁群聚类算法聚类性能和效率有了较大提升,并且准确识别出了26个关键节点;关键节点类被随机攻击后,网络效率和最大连通子图下降80%以上,远高于其他节点类,验证了通过聚类进行关键节点识别的可行性.