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時間：2023-06-05 15:33:43
序論：好文章的創(chuàng)作是一個不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇復雜網(wǎng)絡(luò)分析范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。
一、引言
網(wǎng)絡(luò)可以用來描述從生物到社會的各類真實系統(tǒng)，其中節(jié)點表示真實系統(tǒng)中不同的個體或組織，而邊則表示個體或組織之間的聯(lián)系。近年來，國際科學界對復雜網(wǎng)絡(luò)理論與實證的研究做了大量的工作，很多國際一流的刊物如Nature、Science等都陸續(xù)刊發(fā)了大量復雜網(wǎng)絡(luò)的研究論文，研究所涉及的網(wǎng)絡(luò)有：科學家合作網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、新陳代謝網(wǎng)絡(luò)等。但綜觀這些論文，沒有學者對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進行分析和研究。
英國是世界經(jīng)濟強國之一，其國內(nèi)生產(chǎn)總值在西方國家中居前列。2002年，英國經(jīng)濟規(guī)模居世界第四，是世界第二大海外投資國，同時是世界第四大貿(mào)易國。英國經(jīng)濟的發(fā)達與其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有重要的關(guān)聯(lián)。本文試圖從復雜網(wǎng)絡(luò)的角度對英國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進行分析和研究。因此，本文以英國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為研究對象，將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)抽象為由產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)間聯(lián)系所組成的復雜網(wǎng)絡(luò)，把產(chǎn)業(yè)看作是網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，將產(chǎn)業(yè)與產(chǎn)業(yè)之間的聯(lián)系看作是網(wǎng)絡(luò)中的邊，計算網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計特征，分析其具有的復雜性，希望為我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展和優(yōu)化提供決策依據(jù)。
二、英國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)
產(chǎn)業(yè)是同類企業(yè)的總和，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由許多的產(chǎn)業(yè)部門組成，各產(chǎn)業(yè)部門之間相互依存、相互聯(lián)系、相互作用，共同構(gòu)成一個有機的整體。本文研究的英國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)由123個產(chǎn)業(yè)組成。所利用的數(shù)據(jù)來自英國2002年價值型投入產(chǎn)出表。為研究方便，對數(shù)據(jù)有以下說明：
1.不考慮本產(chǎn)業(yè)對本產(chǎn)業(yè)的中間投入，只有這樣建立起來的網(wǎng)絡(luò)才不是一個自環(huán)的網(wǎng)絡(luò)。
2.引入消耗系數(shù)的臨界值并進行無向化處理。臨界值的計算過程如下：首先，計算出所有的直接消耗系數(shù)，其計算公式如下：
三、網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)統(tǒng)計特性
網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)統(tǒng)計特征有：平均最短距離、平均簇系數(shù)、度分布、度-度相關(guān)性、度-簇相關(guān)性、點介數(shù)。
1.平均最短距離
在英國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，最短距離表示任意兩個產(chǎn)業(yè)之間最少的邊的數(shù)目。整個網(wǎng)絡(luò)的平均最短距離則是對所有節(jié)點對的最短距離的平均。其公式如下：
經(jīng)過計算得到英國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的簇系數(shù)為0.478，表現(xiàn)出聚集性。由于該網(wǎng)絡(luò)同時具小的平均最短距離和較大的簇系數(shù)，因此可以認為它是一個小世界網(wǎng)絡(luò)。
3.度分布
節(jié)點的度是指與此節(jié)點連接的邊的數(shù)量，所有節(jié)點的度的平均值稱為網(wǎng)絡(luò)的平均度。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的度分布可以用分布函數(shù)p(k)來表示，p(k)被定義為隨機地選擇一個節(jié)點恰好有K條邊的概率，或者等價地描述為網(wǎng)絡(luò)中度為K的節(jié)點數(shù)占網(wǎng)絡(luò)節(jié)點總數(shù)的比例。
根據(jù)英國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的實際數(shù)據(jù)計算，可以得到網(wǎng)絡(luò)的平均度為16.8，即每個產(chǎn)業(yè)平均連接17個其他的產(chǎn)業(yè)。英國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的度分布，如圖1所示。
圖1為雙對數(shù)坐標，橫坐標表示點序號，縱坐標表示節(jié)點度。由圖1可見，在這個網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點度服從雙段冪律分布，對所得數(shù)據(jù)進行雙段擬合，得到的擬合斜率分別為-0.2778和-5.8826。
4.度-度相關(guān)性
度-度相關(guān)性表現(xiàn)的是節(jié)點之間相互選擇的偏好性。一個節(jié)點i所有鄰近節(jié)點的平均度記為
根據(jù)公式(3-7)可計算出123個節(jié)點當中的每個節(jié)點的介數(shù)Bi，點介數(shù)分布如圖4所示。
由圖4可知，點介數(shù)分布服從冪律分布，介數(shù)大的節(jié)點數(shù)目較少，介數(shù)小的節(jié)點數(shù)目教多，大部分節(jié)點的點介數(shù)均處在0.039832和0.01639之間，這些節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的影響較小。表中展示了介數(shù)值排名前10位的產(chǎn)業(yè)，由于點介數(shù)反映了其在網(wǎng)絡(luò)中的影響力，那如果把表1中的任何幾個節(jié)點或全部節(jié)點從網(wǎng)絡(luò)中刪除，則會極大地影響網(wǎng)絡(luò)的運行。
四、結(jié)論與展望
以產(chǎn)業(yè)部門為節(jié)點的英國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是一個小世界網(wǎng)絡(luò)，具有短的平均路徑長度和大的簇系數(shù)，且其度分布服從雙段冪律分布。網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出負的度度相關(guān)性，表明度大的節(jié)點優(yōu)先連接度小的節(jié)點。同時，此網(wǎng)絡(luò)具有正的度簇相關(guān)性，說明度大的產(chǎn)業(yè)比度小的產(chǎn)業(yè)更傾向與集聚成團。
本文只是對英國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)無向性質(zhì)的一個初步研究，在后續(xù)的研究工作中會深入研究邊的方向及邊權(quán)、點權(quán)對網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的影響。除此之外，還將對比各國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)，從而對各國經(jīng)濟的增長和同一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進行比較，進而能夠采取措施促進整個經(jīng)濟的增長或單個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展等。
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復雜網(wǎng)絡(luò)理論已經(jīng)廣泛應(yīng)用于人們的日常信息生活中，本文將對復雜網(wǎng)絡(luò)的研究進展與基礎(chǔ)知識進行介紹。復雜網(wǎng)絡(luò)理論的研究工作自身則具有比較鮮明的跨學科特色，在研究過程中會遇到許多難點，本文重點探討在網(wǎng)絡(luò)拓撲應(yīng)用中，復雜網(wǎng)絡(luò)理論的模型與特性。
1復雜網(wǎng)絡(luò)理論
復雜網(wǎng)絡(luò)即是一種具有內(nèi)部相似性、有組織的網(wǎng)絡(luò)形式。復雜網(wǎng)絡(luò)的復雜性體現(xiàn)在以下六個方面:第一，結(jié)構(gòu)復雜，復雜網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部包含了數(shù)量巨大的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，對各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行排列與組合可以形成不同類型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，不同結(jié)構(gòu)所體現(xiàn)出來的特征也是多種多樣的;第二，網(wǎng)絡(luò)進化。網(wǎng)絡(luò)進行即網(wǎng)絡(luò)節(jié)點消失或產(chǎn)生的過程，比如鏈接或網(wǎng)頁可能隨時出現(xiàn)或消失，其根本目則在于提高復雜網(wǎng)絡(luò)的實用性，體現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)進化的特點;第三，連接多樣性。復雜網(wǎng)絡(luò)中由于不同節(jié)點的特點不同，所采用的連接形式也存在較大的差異;第四，動力學復雜性。在不同結(jié)構(gòu)特征的表現(xiàn)下，不同節(jié)點之間會體現(xiàn)出一定的復雜性特點;第五，節(jié)點多樣性。節(jié)點作為網(wǎng)絡(luò)中十分重要的組成部分是網(wǎng)絡(luò)不中同事物的一個具體體現(xiàn)，由于不同計算機設(shè)備之間存在著巨大的差異，這就造成節(jié)點的差異，體現(xiàn)出節(jié)點多樣性的特點;第六，多重復雜性融合。這種表現(xiàn)就是以上五點綜合起來所形成的特點，這種綜合性的特點直接決定了拓撲結(jié)構(gòu)的特點。
2復雜網(wǎng)絡(luò)理論的應(yīng)用
2．1計算機網(wǎng)絡(luò)同步行為研究
復雜網(wǎng)絡(luò)中最常見的現(xiàn)象是同步行為，不同節(jié)點與網(wǎng)絡(luò)拓撲之間在內(nèi)部關(guān)系上也存在著比較明顯的同步性傾向，然而對于部分特殊情況來說，同步行為可能并不利于提升用戶的使用體驗，甚至會對數(shù)據(jù)的儲存與計算造成干擾。隨著當前我國無線通信技術(shù)的不斷發(fā)展，許多網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的信息需要由同一臺路由器進行傳送，不可避免地出現(xiàn)同步現(xiàn)象，所產(chǎn)生的同步行為包含兩種，其中一種是路由信息同時生成，另一種是路由信息同時中止，第一種同步行為可能造成局域網(wǎng)絡(luò)擁堵，另一種行為而會造成局域網(wǎng)絡(luò)癱瘓。隨著各大通信企業(yè)已經(jīng)會對這方面的問題提出了大量的解決方案，但到日前為止，還能夠哪一種方法能夠徹底糾正同步行為所造成了危害。
2．2計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲行為的演化模型
當前世界范圍內(nèi)所廣泛應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)拓撲模型主要包含兩種，其中一種是局部演化模模型，另一種是復雜網(wǎng)絡(luò)演化模式。通過自治域與路由器兩個層面對拓撲結(jié)構(gòu)進行刻畫。在路由器層面，不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點通過路由器體現(xiàn)出來，路由器設(shè)備的連接即是網(wǎng)絡(luò)邊際。在自治域?qū)用妫煌?jié)點之間的連接通過邊界網(wǎng)關(guān)體現(xiàn)出來。
2．3計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲模型的架設(shè)基礎(chǔ)
計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲形態(tài)結(jié)構(gòu)當中所具有的各種形態(tài)結(jié)構(gòu)都需要圖2拓撲結(jié)構(gòu)在單獨的搭建標準與適用環(huán)境中才能夠發(fā)揮作用，在傳輸技術(shù)方面，網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)主要包含兩大類，分別是廣泛散播方式與點對點傳播方式，這兩種傳播方式都一定程度會干擾至計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲行為，即使要對網(wǎng)絡(luò)形態(tài)與結(jié)構(gòu)進行改良，也需要在數(shù)據(jù)資源充足的條件下才能夠發(fā)揮出網(wǎng)絡(luò)協(xié)議分析技術(shù)的調(diào)整作用，只有在數(shù)據(jù)庫能夠采集至網(wǎng)際間信息數(shù)據(jù)時，網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)才能夠投入應(yīng)用。
2．4病毒防治方法
做好網(wǎng)絡(luò)安全工作本質(zhì)上就是綜合運用各種手段解除病毒或是抵抗病毒，最大程度上將病毒對于網(wǎng)絡(luò)的破壞降到最低限度。已往所采用的防毒措施是在特定網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型的基礎(chǔ)上，平等對待全部網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的各個節(jié)點進行隨機選取，然而這種防毒方法所體現(xiàn)出來的局限性是十分明顯的，無法防止病毒進一步的蔓延。而單位計算機出現(xiàn)病毒感染的概率比較低，一旦發(fā)生感染，病毒侵犯的面積則可能會十分龐大，防御計算機病毒工作即是挑戰(zhàn)也是機遇。利用復雜網(wǎng)絡(luò)理論，程序設(shè)計人員可以制作一個病毒傳播模型，依照人們對于病毒傳播原理的有關(guān)見解，產(chǎn)生專門的拓撲結(jié)構(gòu)，使網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)與病毒傳播原理相互作用，對病毒的蔓延起到阻止作用，其中重點的研究內(nèi)容是延緩病毒傳播速度與防御病毒兩個方面。
3復雜網(wǎng)絡(luò)理論的應(yīng)用前景
復雜網(wǎng)絡(luò)理論需要仍處于比較初級的發(fā)展階段，但在人類對于網(wǎng)絡(luò)世界的理解與認識上，復雜網(wǎng)絡(luò)起到了理論豐富與知識拓展的作用?？梢灶A見的是，在當前社會全面進行信息化時間的大背景下，復雜網(wǎng)絡(luò)理論所發(fā)揮出來的重要作用是其他理論與技術(shù)不可替代的，計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲與復雜網(wǎng)絡(luò)理論相結(jié)合，可以在未來一段時間內(nèi)形成一套固定的規(guī)律并投入到技術(shù)應(yīng)用中，在有關(guān)研究成果與應(yīng)用經(jīng)驗的不斷積累下，能夠?qū)ΜF(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行進一步的優(yōu)化，提高網(wǎng)絡(luò)信息傳遞效率，改善用戶的網(wǎng)絡(luò)信息應(yīng)用體驗。
4結(jié)語
計算機網(wǎng)絡(luò)具有系統(tǒng)復雜性與規(guī)模龐大性兩方面的特點，通過已往所采用的排列與組織方法很難理清龐大且復雜的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)。這就需要針對計算機網(wǎng)絡(luò)的復雜性特點專門形成一套理論體系，即復雜網(wǎng)絡(luò)理論，通過這種理論，人們可以通過一種更加快捷、更加簡單的方式來刻畫出計算機拓撲行為，使人們能夠發(fā)現(xiàn)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓撲行為的方法，推動網(wǎng)絡(luò)信息的合理化發(fā)展。
參考文獻:
一、引言
在1978年之前，中國一直實行建立于社會主義制度上的經(jīng)濟和金融系統(tǒng)。中國人民銀行（PBC）不僅發(fā)行貨幣，而且是國家經(jīng)濟計劃的中心。從1979到1992年經(jīng)歷了第一階段的改革，形成了兩個銀行體系，從中國人民銀行（中央銀行）中分離出四大國有銀行。當時四大國有銀行之間的功能高度細分，明確的分工范圍使它們互相之間并無競爭。1992年之后，為了提高銀行業(yè)的競爭，政府建立了新的小以及中等大小的商業(yè)銀行。在這一階段，四大國有銀行仍處于壟斷地位，與其他商業(yè)銀行之間的競爭并不明顯。在1994年又先后建立三家政策性銀行（國家開發(fā)銀行，中國進出口銀行，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行）將政策性業(yè)務(wù)從商業(yè)銀行中分離開來。在這一階段還建立了城市商業(yè)銀行，農(nóng)村商業(yè)銀行，農(nóng)村信用合作社，郵政儲蓄銀行等，使中國銀行業(yè)形成了多層次的銀行體系。多層次的銀行體系使銀行業(yè)務(wù)重復并且交叉混合，而企業(yè)與銀行的關(guān)系也逐漸改變，企業(yè)融資向多銀行信用關(guān)系轉(zhuǎn)變，銀行與銀行之間的競爭不斷加劇。
自從Watts[1]等提出了小世界網(wǎng)絡(luò)，Barabási[2]等提出了無標度網(wǎng)絡(luò)，復雜網(wǎng)絡(luò)理論的應(yīng)用已經(jīng)逐漸滲透到自然，工程，生物，物理，社會科學等各個領(lǐng)域。Allen[3]等應(yīng)用復雜網(wǎng)絡(luò)方法對金融問題進行分析，發(fā)現(xiàn)銀行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不同對風險的傳播程度以及傳播途徑具有一定影響。Souma[4]等將復雜網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于日本經(jīng)濟系統(tǒng)，構(gòu)建了包含銀行和企業(yè)兩種類型節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)，實證分析發(fā)現(xiàn)銀行網(wǎng)絡(luò)具有無標度特性，度分布服從冪率分布。萬陽松[5]等對銀行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進行研究，發(fā)現(xiàn)銀行間市場網(wǎng)絡(luò)具有同質(zhì)性的特征。厲浩[6]等通過應(yīng)用復雜網(wǎng)絡(luò)理論對銀行間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行分析，構(gòu)建了隨機-無標度混合演化網(wǎng)絡(luò)模型和擴展隨機-無標度演化網(wǎng)絡(luò)模型，研究發(fā)現(xiàn)隨著銀行間市場的擇優(yōu)行為程度的增加，網(wǎng)絡(luò)會從隨機演化網(wǎng)絡(luò)向BA無標度演化網(wǎng)絡(luò)演化。
以上大量國內(nèi)外研究表明，銀行網(wǎng)絡(luò)的確存在典型的復雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，如無標度特征，集聚性特征，層次結(jié)構(gòu)特征等。而采用復雜網(wǎng)絡(luò)方法對銀行競爭關(guān)系的研究卻比較少，本文通過復雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，以滬深A股上市公司長期貸款數(shù)據(jù)為研究樣本構(gòu)建銀行競爭關(guān)系共同網(wǎng)絡(luò)模型和加權(quán)競爭關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。研究銀行網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)屬性，分析銀行競爭結(jié)構(gòu)，有利于描述銀行貸款競爭關(guān)系，促進銀行業(yè)的有效競爭和健康發(fā)展，對維護銀行系統(tǒng)穩(wěn)定以及規(guī)范銀行市場競爭行為有一定意義。
二、銀行貸款競爭網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建
（一）銀行貸款競爭關(guān)系共同網(wǎng)絡(luò)模型
銀行與企業(yè)的信用關(guān)系可以構(gòu)成一個網(wǎng)絡(luò)，而這個網(wǎng)絡(luò)中包含企業(yè)與銀行兩個對象，所以稱為二分網(wǎng)絡(luò)（bipartite network），又稱為隸屬網(wǎng)絡(luò)。通過網(wǎng)絡(luò)映射的方式使銀行與企業(yè)信用關(guān)系的二分網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為只有銀行這一個對象存在的銀行競爭關(guān)系共同網(wǎng)絡(luò)。在這個網(wǎng)絡(luò)中以銀行為節(jié)點，如果兩家銀行與相同的公司存在信用關(guān)系，則就在這兩家銀行之間連一條邊表示銀行之間的競爭關(guān)系，從而構(gòu)建出銀行競爭關(guān)系共同網(wǎng)絡(luò)模型。數(shù)學表達式為，其中代表銀行集合，代表銀行，代表銀行之間貸款競爭關(guān)系的鄰接矩陣。
（二）加權(quán)競爭關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型
不同的銀行具有不同的能力以及影響力，從而形成了在市場上不同的競爭地位。對于一個銀行來說，面對地位不同的競爭對手，其感受到的競爭壓力也是不同的。因此引入了市場共同度的概念。市場共同度（market commonality）[7]是指目標企業(yè)A和競爭對手企業(yè)B共享市場的程度。根據(jù)市場共同度的概念，采用銀行貸款額對銀行間的競爭壓力進行量化。從而在銀行競爭關(guān)系共同網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，將銀行間的競爭壓力作為邊權(quán)構(gòu)建加權(quán)競爭關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型（weighted competitive relationship network）。市場共同度如下式所示
（1）
其中， 為銀行B相對于銀行A的市場共同度；k為向銀行貸款的公司，k=1，2，3…；PAK為銀行A貸款給公司k的金額；PBK為銀行B貸款給公司k的金額；PA為銀行A的貸款額總和，Pk為公司k的貸款額總和。PAk/PA是k公司在A銀行的貸款額占A銀行總貸款額的比例，表示k公司的貸款對于A銀行的重要程度；PBk/Pk是k公司在B銀行的貸款額占k公司的總貸款額，表示B銀行的入侵規(guī)模。所以銀行B相對于銀行A的市場共同度為銀行B在所有公司貸款業(yè)務(wù)上給A公司施加的壓力，即B銀行給A銀行帶來的競爭壓力。
三、樣本數(shù)據(jù)的選擇與說明
數(shù)據(jù)的可獲得性是在經(jīng)濟社會方面進行復雜網(wǎng)絡(luò)建模所面臨的困難之一，其原因有兩個，首先個人難以獲得并收集大規(guī)模的經(jīng)濟數(shù)據(jù)；其次一些涉及營業(yè)額，利潤，市場份額的數(shù)據(jù)屬于商業(yè)機密無法獲取，這導致了復雜網(wǎng)絡(luò)這種需要一定數(shù)據(jù)量的分析方法無法應(yīng)用于許多經(jīng)濟商業(yè)領(lǐng)域。為了保證數(shù)據(jù)的權(quán)威性，合法性以及代表性，本文研究的銀行貸款競爭網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)樣本是滬深A股上市公司在2012年的銀行長期借款。這保證了數(shù)據(jù)的可獲得性，短期借款受客觀條件如金融大環(huán)境，信貸政策，和主觀條件如公司的經(jīng)營情況的影響較大，而長期借款則減少了這些影響。
根據(jù)前述的競爭網(wǎng)絡(luò)建模規(guī)則，利用樣本數(shù)據(jù)，構(gòu)建了銀行貸款競爭網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)形態(tài)圖。其中包括一個最大連通子網(wǎng)絡(luò)和兩個孤立點，兩個孤立點分別屬于城市商業(yè)銀行和農(nóng)村信用合作聯(lián)社，它們都只向一家公司發(fā)放貸款，而相對的公司也只與這一家銀行存在信貸關(guān)系。
四、銀行貸款競爭網(wǎng)絡(luò)模型特征分析
（一）節(jié)點度及節(jié)點度分布
節(jié)點度，簡稱為點度（degree）指一個頂點擁有的連線數(shù)量，即
（2）
其中N為網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點集合。在銀行貸款競爭網(wǎng)絡(luò)中，一個代表銀行的節(jié)點的點度越高，表示銀行的競爭力能直接影響和支配更多的銀行，所以這個節(jié)點在整個網(wǎng)絡(luò)中擁有更高的地位以及重要性。在網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點最大度為76，為中國銀行，最小點度為1，為天津銀行，南京銀行等，平均值為14。通過軟件對節(jié)點度分布經(jīng)行擬合，得到節(jié)點度分布的冪率指數(shù)為，可決系數(shù)。因此節(jié)點度符合冪率分布。
（二）節(jié)點度與節(jié)點強度相關(guān)性分析
節(jié)點強度（vertex strength），也稱為點權(quán)，指與節(jié)點關(guān)聯(lián)的邊權(quán)之和，即
（3）
其中，Ni為節(jié)點的鄰點集合，Wij為連接節(jié)點i和j之間邊的權(quán)重。加權(quán)競爭關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型是在銀行競爭網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)之上，根據(jù)銀行間的市場共同度為邊權(quán)構(gòu)建起來的，節(jié)點的強度表現(xiàn)了不同銀行貸款的競爭能力。節(jié)點度與節(jié)點強度之間的相關(guān)系數(shù)可以衡量與銀行貸款有競爭關(guān)系的銀行數(shù)目和該銀行競爭實力之間的相關(guān)程度。節(jié)點度-節(jié)點入度權(quán)相關(guān)系數(shù)為0.878，大于0，表現(xiàn)出強相關(guān)，節(jié)點度-節(jié)點出度權(quán)相關(guān)系數(shù)為-0.230，小于0，表現(xiàn)出弱相關(guān)。即指在市場中銀行所擁有的競爭對手數(shù)量與其施加于對手的競爭壓力強正相關(guān)，而銀行所擁有的競爭對手數(shù)量與其所受到的競爭壓力弱負相關(guān)。這表明銀行的競爭實力越強，就有越多的競爭對手，而收到越少的競爭壓力；并且，銀行的競爭實力越弱，競爭對手越少，而受到的競爭壓力卻越強。
（三）同配性
為了研究銀行貸款競爭網(wǎng)絡(luò)是否具有同配性，從節(jié)點的鄰點平均度進行研究。鄰點平均度（ANND，Average Nearest-Neighbor Degree）[8]是指與節(jié)點i相鄰的節(jié)點的節(jié)點度的平均值，可以用于度量節(jié)點的鄰接節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的連接程度。點度大的銀行與點度大的銀行進行競爭的現(xiàn)象稱為同配性；而節(jié)點度大的銀行與節(jié)點度小的銀行進行競爭的現(xiàn)象稱為異配性。在銀行貸款競爭網(wǎng)絡(luò)中分析鄰點平均度與節(jié)點度的相關(guān)性，ND-ANND相關(guān)系數(shù)為-0.593，小于0，說明銀行貸款競爭網(wǎng)絡(luò)為異配性網(wǎng)絡(luò)，存在節(jié)點度大的銀行與節(jié)點度小的銀行競爭的現(xiàn)象。這可以在銀行貸款競爭網(wǎng)絡(luò)中存在緊密聯(lián)系著的并且擁有較大的競爭力和影響力銀行云集團，而這些擁有較大競爭力的銀行同時也與較小的銀行存在競爭關(guān)系。
（四）聚類系數(shù)
我們發(fā)現(xiàn)在許多網(wǎng)絡(luò)中存在節(jié)點的鄰點互為鄰點的情況，這種性質(zhì)稱為集聚性，網(wǎng)絡(luò)的集聚性可以用網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)（Network clustering coefficient）加以描述。網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)可以通過各個頂點的頂點聚類系數(shù)計算出來。頂點聚類系數(shù)指在該頂點的鄰點中，直接相連的鄰點對占所有可能存在的鄰點對的比例。即
（4）
其中 表示與節(jié)點直接相連的節(jié)點數(shù)， 表示 在個節(jié)點間可能存在的最大邊數(shù)， 表示實際存在的邊數(shù)。由此可見，只有一個節(jié)點至少擁有兩個鄰點才能夠算出頂點聚類系數(shù)。網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)為所有頂點聚類系數(shù)的平均值，即
（5）
C的取值在0到1之間，當C=1時表示在這個網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點兩兩之間都直接連接。銀行競爭貸款網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)為0.40349，數(shù)值較大。這反映出銀行貸款競爭網(wǎng)絡(luò)的集團化程度較大，一個銀行的對手銀行之間互相也存在競爭關(guān)系，說明銀行之間存在較為激烈的競爭，這也說明銀行貸款客戶的重合性非常高，銀行之間的競爭趨向同質(zhì)化。
（五）平均最短路徑長度
網(wǎng)絡(luò)中兩個節(jié)點之間經(jīng)歷邊數(shù)最少的一條簡單路徑的邊數(shù)稱為兩節(jié)點之間的距離[9]。網(wǎng)絡(luò)的直徑D定義為所有距離中的最大值。平均最短路徑長度L定義為所有節(jié)點對之間距離的平均值，即
（6）
其中N為節(jié)點數(shù)， 為節(jié)點i與節(jié)點j之間的距離。銀行貸款競爭網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)直徑為4，平均最短距離為1.97875，這表明在銀行競爭網(wǎng)絡(luò)中，一個銀行平均只需要通過2個中間銀行就能找到有與之有競爭關(guān)系的其他銀行。其平均最短距離較小，而聚類系數(shù)較大，說明銀行貸款競爭網(wǎng)絡(luò)具有小世界特征。
五、結(jié)論
本文以滬深A股上市公司2012年的銀行長期借款為樣本構(gòu)建了銀行貸款競爭關(guān)系共同網(wǎng)絡(luò)模型，并以此為基礎(chǔ)將市場共同度構(gòu)建作為邊權(quán)構(gòu)建了加權(quán)競爭關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。實證研究發(fā)現(xiàn)銀行競爭網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點度服從冪率分布；點度-節(jié)點入度權(quán)為強相關(guān)，節(jié)點度-節(jié)點出度權(quán)為弱相關(guān)；較大的集聚系數(shù)與較小路徑長度表明此網(wǎng)絡(luò)具有小世界特性；通過對銀行競爭網(wǎng)絡(luò)模型進行分析，發(fā)現(xiàn)國有大型商業(yè)銀行在銀行系統(tǒng)中仍然擁有較高地位，雖然競爭對手眾多但是受到的競爭壓力卻并不大，全國股份制商業(yè)銀行內(nèi)部的競爭非常激烈，受到較大的競爭壓力。隨著競爭的加劇以及銀行競爭的趨向同質(zhì)性，國有大型銀行的影響力將會下降，將有更多的全國股份制商業(yè)銀行加入網(wǎng)絡(luò)的核心集團對銀行系統(tǒng)產(chǎn)生更大的影響力。
本文只采用復雜網(wǎng)絡(luò)方法對銀行貸款競爭關(guān)系進行了初步的探索，僅僅分析了其網(wǎng)絡(luò)模型的一些拓撲結(jié)構(gòu)屬性，還有許多問題有待進一步的研究，比如銀行競爭網(wǎng)絡(luò)模型的演化機制，銀行競爭地位的變化對貸款定價的影響，對銀行間風險的分擔以及對整個銀行系統(tǒng)的影響。
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引言
區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展涉及諸多相互關(guān)系復雜的因素，是一項系統(tǒng)工程。建立區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價模型對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展狀況進行評價，才能充分厘清目前區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的程度，從而找到發(fā)展存在的差距，為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略、政策、方針的制訂和執(zhí)行提供決策支持，提高區(qū)域競爭能力，因此區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價的研究有著一定的理論意義和實踐意義。
我國學者對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價的現(xiàn)有研究成果較為豐富，為后續(xù)的研究提供了一定的研究思路及方法供參考，但通常是區(qū)內(nèi)和區(qū)際協(xié)調(diào)發(fā)展分別評價，沒有體現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的整體性。而區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展是構(gòu)成區(qū)域的城市之間共同協(xié)調(diào)發(fā)展的狀態(tài)。城市網(wǎng)絡(luò)是由城市和城市之間關(guān)系所組成的復雜性網(wǎng)絡(luò)，運用復雜網(wǎng)絡(luò)分析方法研究城市網(wǎng)絡(luò)以對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價進行研究，更能夠體現(xiàn)整個區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展水平，也能更好地反映區(qū)域中城市內(nèi)部的協(xié)調(diào)發(fā)展狀況和城市與城市之間的發(fā)展差異。
基于復雜網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價模型
（一）城市網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
經(jīng)濟引力論指出區(qū)域城市之間存在引力場使得各城市彼此相互吸引，城市網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中運用引力模型的方法計算城市之間經(jīng)濟聯(lián)系，其計算方法為：，其中，Rij表示城市i對城市j的經(jīng)濟聯(lián)系，P和G分別代表城市非農(nóng)業(yè)人口數(shù)和地區(qū)生產(chǎn)總值，kij為修正參數(shù)。根據(jù)該公式可以計算出各城市之間的經(jīng)濟關(guān)系值，以城市為節(jié)點，城市之間的經(jīng)濟關(guān)系值為邊可以構(gòu)建有向加權(quán)的城市網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣的元素就為Rij。
（二）城市網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要度評價
通過對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要度評價指標進行研究和選取，從PageRank指標的原理出發(fā)，借鑒邵晶晶等（2009）對PageRank算法的改進，本文提出適用于計算城市網(wǎng)絡(luò)中城市節(jié)點重要度的算法，這里稱之為CN NodeRank算法。用CN（v）表示節(jié)點v的重要度，CN NodeRank算法的計算方法為：
（三）城市網(wǎng)絡(luò)節(jié)點發(fā)展效益評價
城市節(jié)點發(fā)展效益評價是對城市內(nèi)部各子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)發(fā)展情況進行評價，即區(qū)內(nèi)協(xié)調(diào)發(fā)展評價。本文通過對現(xiàn)有評價指標體系進行分析和總結(jié)，遵循評價指標體系建立的基本原則，從經(jīng)濟發(fā)展、社會進步、科技創(chuàng)新、資源節(jié)約、環(huán)境保護五個維度下選取了24個評價指標， 構(gòu)建了城市發(fā)展效益評價指標體系，然后運用主成分分析法來計算節(jié)點發(fā)展效益評價得分。城市節(jié)點發(fā)展效益評價指標體系如表1所示。
本文利用主成分分析法進行分析，具體步驟如下：
1.評價指標無量綱化。由于反映城市協(xié)調(diào)發(fā)展水平的評價指標在數(shù)量級和量綱上存在較大差異，且有正負指標之分，直接用于研究會為分析和建模帶來困難，因此有必要對收集到的評價指標數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，使評價指標具有統(tǒng)一的標準。
假設(shè)城市協(xié)調(diào)發(fā)展效益評價指標的原始數(shù)據(jù)共有n組，且每一組都包含p項指標，構(gòu)成一個數(shù)據(jù)矩陣Y=（yij）n×p（i=1，2，…，n，j=1，2，…，p）。對于正向指標，令；對于負向指標，令；其中，yij為所搜集的評價指標原始數(shù)據(jù)，xij為原始數(shù)據(jù)經(jīng)過無量綱化處理后的數(shù)據(jù)，Mj=max{yij}；mij=min{yij}，最終可以得到各評價指標的標準化數(shù)據(jù)矩陣X={xij}。
2.求相關(guān)矩陣Rp×p相關(guān)矩陣Rp×p中矩陣元素rij為兩個指標間的相關(guān)系數(shù)，計為：。
3.計算相關(guān)矩陣R的特征值及對應(yīng)的特征向量。由相關(guān)系數(shù)矩陣Rp×p是實對稱矩陣可知其必有p個特征值λ1， λ2， …，λp（對它們從大到小排序有λ1≥λ2≥…≥λp≥0），可以通過求解方程|λE-R|=0得到，對應(yīng)的特征向量為l1，l2，…，lp。需要特別說明的是，主成分分析的目的是在于用少數(shù)新的變量代替原始變量，為了減少原始變量的個數(shù)，這里選取特征值大于1的變量，認為特征值大于1的變量和原始數(shù)據(jù)具有一定的相關(guān)性。
4.計算主成分的貢獻率以及各個主成分的累計貢獻率。各主成分的貢獻率為： ，累計貢獻率為： 。本文對主成分的篩選原則是累計貢獻率達到80%以上，這樣可以剔除部分代表性不強的原始數(shù)據(jù)。
5.計算主成分載荷矩陣Ap×m。矩陣
Ap×m中元素 。
6.計算各主要因子（主成分）的因子得分。令因子得分矩陣W=ATR-1，則各元素wij就是各指標的權(quán)值。
7.計算城市網(wǎng)絡(luò)節(jié)點發(fā)展效益得分。根據(jù)計算出的指標權(quán)重，可以得到城市網(wǎng)絡(luò)節(jié)點發(fā)展效益為： 。
（四）基于復雜網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價模型建立及評價等級劃分
分析表明，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展包括區(qū)域內(nèi)城市之間的協(xié)調(diào)發(fā)展和城市內(nèi)部各子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)發(fā)展，其核心是這兩部分共同達到的區(qū)域整體協(xié)調(diào)發(fā)展水平。因此，將城市網(wǎng)絡(luò)中城市節(jié)點重要度與城市節(jié)點發(fā)展效益相結(jié)合，構(gòu)建基于網(wǎng)絡(luò)特性的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價模型， 。
區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價是一個定性與定量相結(jié)合的過程，根據(jù)所建評價模型計算出的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展水平是一個處在[0，1]區(qū)間上的量化數(shù)值，為了更加直觀地描述區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的程度，將評價結(jié)果劃分為7個評價等級，如表2所示。
京津冀地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展評價實證分析
本文選取京津冀地區(qū)進行實證研究，以2003-2012年京津冀地區(qū)13個主要城市為研究對象，構(gòu)建城市網(wǎng)絡(luò)，對京津冀地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展狀況進行分析與評價。
（一）京津冀地區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
通過收集相關(guān)數(shù)據(jù)，運用網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet繪制各年度京津冀城市網(wǎng)絡(luò)圖。2012年京津冀地區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)如圖1所示。
（二）城市節(jié)點重要度計算
根據(jù)節(jié)點重要度CN NodeRank算法，采用Java語言進行編程計算，可以得到2003-2012年京津冀地區(qū)各城市節(jié)點重要度，如表3所示。
（三）城市網(wǎng)絡(luò)節(jié)點發(fā)展效益評價
根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》、《北京統(tǒng)計年鑒》、《天津統(tǒng)計年鑒》、《河北統(tǒng)計年鑒》（2004-2013年）收集到的原始數(shù)據(jù)，借助SPSS軟件，計算出京津冀地區(qū)13個城市的城市網(wǎng)絡(luò)節(jié)點發(fā)展效益得分，如表4所示。
（四）基于復雜網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價
根據(jù)所建區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價模型，對2003-2012年京津冀地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展狀況進行評價，評價結(jié)果如表5所示。
結(jié)論
本文通過對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價相關(guān)文獻以及網(wǎng)絡(luò)特性相關(guān)理論進行研究，明確了區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展是城市內(nèi)部子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)發(fā)展，同時是城市之間的協(xié)調(diào)發(fā)展，核心是這二者共同達到的區(qū)域整體協(xié)調(diào)發(fā)展，確立了運用復雜網(wǎng)絡(luò)評價區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展狀況的研究思路，建立了區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價模型，并對京津冀地區(qū)進行了實證研究，為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評價的研究提供了新的方法。
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車載自組織網(wǎng)絡(luò)；復雜網(wǎng)絡(luò)；抗毀性；隨意攻擊；蓄意攻擊；仿真
中圖分類號： TP393.1 文獻標志碼：A
0引言
移動Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)（Mobile Ad Hoc NETwork， MANET）是一種自組織無線網(wǎng)絡(luò)，由于它不需要基礎(chǔ)設(shè)施支持，因此網(wǎng)絡(luò)部署快速，擴展方便，使得它被廣泛應(yīng)用于軍事、救災(zāi)、商業(yè)等各領(lǐng)域。近年來，城市車輛與日俱增，移動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)日益突破，車輛自組織網(wǎng)絡(luò)（Vehicle Ad Hoc NETwork， VANET）[1]作為一種特殊的MANET網(wǎng)絡(luò)也快速引起高度重視。在VANET中，在一定的區(qū)域內(nèi)使用無線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)將車輛與車輛以及車輛與固定基礎(chǔ)設(shè)施連接在一起，從而一個車輛間多跳通信網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)有道路上被動態(tài)、快速地構(gòu)建，且具有自組織、分布式控制的特點，因此，VANET在交通方面具有良好的應(yīng)用前景，如信息預警、行車安全、車輛之間通信及車輛Internet訪問等。
VANET既具MANET網(wǎng)絡(luò)的特點，如拓撲結(jié)構(gòu)動態(tài)變化、自組織無中心、低帶寬等，又有自己的特點，比如快速移動性、拓撲變化頻繁、間歇連通性、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大、充足的能量供應(yīng)等[2]。在VANET中，由于車輛的高速運動，網(wǎng)絡(luò)拓撲隨之變化，對網(wǎng)絡(luò)性能造成直接影響，因此如果能夠掌握VANET拓撲結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性，可以設(shè)計高效的拓撲控制算法，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)連通性，使網(wǎng)絡(luò)能夠持續(xù)穩(wěn)定提供可靠的服務(wù)?？箽允窃u價網(wǎng)絡(luò)拓撲特征的主要指標之一，通過抗毀性的研究可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的安全隱患和薄弱環(huán)節(jié)，從而采取一系列有效的措施來提高網(wǎng)絡(luò)的抗毀性，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，保證網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定的通信能力，這對拓撲動態(tài)變化的VANET協(xié)議開發(fā)和網(wǎng)絡(luò)管理有著重要的意義。
目前，國內(nèi)外對Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的抗毀性研究較多。比如文獻[3]研究了網(wǎng)絡(luò)抗毀性受節(jié)點行為的影響，通過建立節(jié)點行為模型及分析三維網(wǎng)絡(luò)連通性得到了三維MANET網(wǎng)絡(luò)抗毀性的一種定量分析方法；同時仿真檢驗了它的有效性和合理性。文獻[4]引入自然連通度為抗毀性度量指標，建立了能耗的移動Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)抗毀性綜合測度模型，并確定了基于網(wǎng)絡(luò)拓撲抗毀性的最優(yōu)發(fā)射半徑。Azni等[5]根據(jù)相關(guān)節(jié)點的行為建立了k相關(guān)抗毀性模型，通過仿真分析了Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的全局抗毀性。文獻[6]中有針對性地分別從失效成因、測度、提升策略與故障檢測和修復等4個方面對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)抗毀性的研究進行歸納和分類，著重探討了基于網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)和拓撲演化及路由控制的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)抗毀性優(yōu)化策略。
目前，對VANET拓撲結(jié)構(gòu)的研究主要是基于復雜網(wǎng)絡(luò)理論分析其網(wǎng)絡(luò)的度分布、聚類系數(shù)、路徑長度等。文獻[7]以多Agent微觀交通仿真器（Multiagent Microscopic Traffic Simulator， MMTS）為仿真工具，研究了瑞士城市蘇黎世交通網(wǎng)絡(luò)的瞬時特性，研究結(jié)果表明網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)服從參數(shù)冪律分布；通信半徑越大，最大集團的值越大，集團的數(shù)目越少；VANET不存在小世界特性。文獻[8]中利用4000多輛出租車收集的實時數(shù)據(jù)，分析了城市環(huán)境下車輛自組網(wǎng)的度分布、聚類系數(shù)、特征路徑長度等拓撲特性，建立了一種車輛自組網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)模型，通過仿真驗證了所建模型的有效性。文獻[9]以城市道路交通仿真軟件（Simulation of Urban Mobility，SUMO）為仿真工具研究了德國科隆的交通網(wǎng)絡(luò)的瞬時拓撲結(jié)構(gòu)，其主要刻畫參數(shù)包括最大連通分支、度及介數(shù)中心性等，分析結(jié)果表明車載自組織網(wǎng)不具有小世界特性。文獻[10]應(yīng)用Barabasi和Albert提出的BA（BarabasiAlbert）無標度網(wǎng)絡(luò)對VANET拓撲進行建模分析，認為VANET具有小世界特性。文獻[11]利用車輛全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System， GPS）數(shù)據(jù)分析了VANET拓撲結(jié)構(gòu)的動態(tài)演化特征。據(jù)研究所知，對VANET拓撲結(jié)構(gòu)抗毀性的研究甚少，僅有文獻[12]對VANET的抗毀性作了初步研究，但是該文認為VANET是無標度網(wǎng)絡(luò)，然后用無標度網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生VANET，事實上，這樣生成的VANET就是一個無標度網(wǎng)絡(luò)，與現(xiàn)實環(huán)境的VANET相差太遠，幾乎沒有考慮VANET的任何特征，比如節(jié)點移動性、節(jié)點移動受到道路限制等，因此該文本質(zhì)上是研究了無標度網(wǎng)絡(luò)的抗毀性，并非VANET的抗毀性。
抗毀性是VANET拓撲結(jié)構(gòu)的重要特性之一，它代表網(wǎng)絡(luò)在某種極端攻擊或錯誤條件下其服務(wù)能力下降的程度。由于真實、公開的VANET的trace比較少，而且能夠獲得的一些真實trace存在一些問題，比如GPS數(shù)據(jù)不完整、時間粒度、數(shù)據(jù)精度不夠等，使得用真實VANET移動數(shù)據(jù)研究抗毀性存在一定困難，因此，本文通過VanetMobiSim車輛仿真軟件，深入分析VANET的抗毀性特征，為網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的優(yōu)化提供指導。
1VANET抗毀性研究方法及測度
1.1抗毀性研究方法
目前，抗毀性的主要研究方法是用不同的方式對網(wǎng)絡(luò)進行攻擊，用相應(yīng)的測度指標對網(wǎng)絡(luò)的抗毀性進行分析。網(wǎng)絡(luò)攻擊策略是指采取何種方式刪除網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點或邊，在現(xiàn)有研究中主要應(yīng)用Albert等[13]Albert提出的文獻，與文獻13的作者不匹配，請作相應(yīng)調(diào)整，以便保持一致；要注意論文在正文中的依次引用順序。提出的隨意攻擊（Random Attacks or Failure）和蓄意攻擊（Intentional Attacks）兩種方式。隨意攻擊通常是指隨機選擇網(wǎng)絡(luò)的一個節(jié)點或邊進行攻擊，然后再隨意攻擊其余節(jié)點中的一個節(jié)點或邊，直至將網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點全部攻擊完為止。蓄意攻擊又稱為選擇性攻擊，選擇重要的節(jié)點或邊作為攻擊對象，一般用度和介數(shù)度量節(jié)點和邊的重要性。具體攻擊過程為：首先選取網(wǎng)絡(luò)中度或介數(shù)最大的節(jié)點或邊作為第一攻擊目標，攻擊完以后重新計算網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點或邊的度量等級，依舊對度量等級最高的節(jié)點或邊進行攻擊，重復該過程，直到網(wǎng)絡(luò)中所有的節(jié)點全部被攻擊完為止。
1.2節(jié)點重要度評估方法
蓄意攻擊選擇重要節(jié)點或邊進行攻擊，評估網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點或邊重要性的方法很多，本質(zhì)都源于圖論及基于圖論的數(shù)據(jù)挖掘。本文用度和介數(shù)評估車輛節(jié)點的重要性。
定義1節(jié)點的度。在網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點vi的鄰邊數(shù)目ki稱為該節(jié)點vi的度。網(wǎng)絡(luò)的平均度為：
k=1N∑Ni=1ki（1）
直觀上看，一個節(jié)點的度越大，該節(jié)點越重要。
定義2節(jié)點的介數(shù)。節(jié)點vi的介數(shù)Bi就是網(wǎng)絡(luò)中所有最短路徑中經(jīng)過該節(jié)點的數(shù)量比例之和，即：
Bi=∑j，k∈V， j≠kNjk（i）Njk（2）
其中：Njk表示節(jié)點vj和節(jié)點vk之間的最短路徑條數(shù)；Njk（i）表示節(jié)點vj和節(jié)點vk之間的最短路徑路過節(jié)點vi的條數(shù)。介數(shù)是一個全局特征量，反映節(jié)點在整個網(wǎng)絡(luò)中的作用和影響力。在VANET中，若一個節(jié)點的介數(shù)越大，則表明它在網(wǎng)絡(luò)中交換的信息流越大，可視為網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點，也意味著它更容易擁塞，成為網(wǎng)絡(luò)的瓶頸。
1.3VANET抗毀性測度
設(shè)G=（V，E）為VANET的拓撲圖，其中V={v1，v2，…，vN}是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的集合，E={e1，e2，…，ek}是網(wǎng)絡(luò)邊的集合，節(jié)點數(shù)定義為N=V。定義子圖Ci=G（Vi，Ei）為含節(jié)點vi連通分支，設(shè)m（G）=max1≤i≤nV（Ci）表示圖G的所有連通分支中頂點數(shù)最多的那個連通分支的節(jié)點數(shù)，則節(jié)點數(shù)最多的連通分支為最大連通分支。
定義3最大連通度S。將網(wǎng)絡(luò)中的最大連通分支中節(jié)點數(shù)與網(wǎng)絡(luò)中總的節(jié)點數(shù)的比值稱為最大連通度，即：
S=m（G）/N（3）
那么0
定義4連通分支平均規(guī)模s。當VAENT受到攻擊后，網(wǎng)絡(luò)被分割為若干連通分支，連通分支平均規(guī)模定義為去掉最大連通分支后其他連通分支的平均節(jié)點數(shù)，即：
s=（∑ni=1V（Ci）-m（G））/（n-1）（4）
顯然0
定義5臨界點移除比例fc。當網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點受到攻擊后，網(wǎng)絡(luò)處于崩潰邊緣時，網(wǎng)絡(luò)中被攻擊的節(jié)點數(shù)占總節(jié)點數(shù)的比例，稱為臨界點移除比例，記為fc。
網(wǎng)絡(luò)在某種攻擊模式下，百分比f的節(jié)點被移除，當f超過一定閾值，即f≥fc當在“=fc”時，屬于哪種情形，需明確。時，網(wǎng)絡(luò)分割成許多小的非連通分支；當f
設(shè)網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點vi與vj之間的距離dij為連接這兩個節(jié)點的最短路徑上的邊數(shù)。VANET由于車輛的高速移動、拓撲變化頻繁，使得網(wǎng)絡(luò)間歇連通，因此存在dij=∞。而且當網(wǎng)絡(luò)受到攻擊時，網(wǎng)絡(luò)的連通性也將發(fā)生改變，網(wǎng)絡(luò)被破壞到一定程度時，會產(chǎn)生孤立節(jié)點，此時會存在dij=∞，因此，文獻[13]提出用網(wǎng)絡(luò)全局效率來描述非全連通網(wǎng)絡(luò)的連通性。
定義6全局效率E。定義網(wǎng)絡(luò)全局效率為：
E=1N（N-1）∑i， j∈V，i≠j1dij（5）
顯然，網(wǎng)絡(luò)全局效率越大，網(wǎng)絡(luò)連通性越好。
2仿真實驗
2.1VANET仿真環(huán)境
本文采用VanetMobiSim[14]軟件建立VANET環(huán)境，移動模型采用帶有車道變換的智能駕駛員模型（Intelligent Driver Model with Lane Changes， IDMLC）[15]。該模型是一種微觀交通流模型，是在IDM的基礎(chǔ)上增加了車輛在十字路口的管理及車輛換道功能的智能移動模型，使得其更加符合真實的交通場景。仿真實驗中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點即為運動的車輛，可以獲取任意時刻任意車輛的位置、速度、加速度、所處車道等瞬時信息。IDMLC移動模型中車輛長度為5m，加速度a和減速度b分別為0.6m/s2和0.9m/s2，禮貌參數(shù)p為0.5，其他參數(shù)設(shè)置如表1所示。
2.2VANET抗毀性分析
下面分析在不同攻擊模式下VANET的抗毀性，為了在圖中便于區(qū)分不同攻擊模型，用符號Failure、RD和RB分別表示隨意攻擊、基于節(jié)點度的蓄意攻擊和基于節(jié)點介數(shù)的蓄意攻擊。圖1為網(wǎng)絡(luò)中車輛數(shù)為200、不同通信半徑時，VANET受到Failure、RD和RB等三種攻擊時網(wǎng)絡(luò)最大連通度的變化趨勢。由圖1可知，當通信半徑r=200m， f=0時，S=0.3630，即初始網(wǎng)絡(luò)連通性較差。在攻擊過程中當最大連通度低于0.1000時，視網(wǎng)絡(luò)基本癱瘓。在隨意攻擊下，當S為0.0911時，臨界點移除比例fc=53.42%；在RD攻擊下，當S為0.0616， fc=28.77%；在RB攻擊下，當S為0.0890時， fc=20.55%。當r=400m， f=0時，S=0.9521，初始網(wǎng)絡(luò)近乎全連通（網(wǎng)絡(luò)全連通時S=1）。在隨意攻擊下，當S為0.0747時， fc=82.19%；在RD攻擊下，當S為0.0822時， fc=57.53%；在RB攻擊下，當S為0.0959時， fc=36.99%。這一方面說明了通信半徑越大，VANET連通性越好，臨界點移除比例fc越大，抗毀性越強；另一方面，當通信半徑相同時，隨意攻擊的臨界點移除比例fc的值均大于蓄意攻擊模式的，因此VANET有較強的魯棒性，且在蓄意攻擊下，由于將重要節(jié)點移除后網(wǎng)絡(luò)迅速分割為多個連通分支，S先呈現(xiàn)迅速大幅度下降、然后緩慢下降趨勢，即VANET又具有脆弱性。這種既魯棒又脆弱的抗毀特征是VANET中車輛度分布不均勻所致。
圖2為網(wǎng)絡(luò)中車輛數(shù)為200、不同通信半徑時，VANET受到Failure、RD和RB三種攻擊時的網(wǎng)絡(luò)連通分支平均規(guī)模。由圖2可知，當通信半徑較?。ㄈ鐁=200m）時，初始網(wǎng)絡(luò)連通性較差，三種攻擊策略下連通分支平均規(guī)模s均隨移除節(jié)點比例的增加而逐漸減小。當通信半徑較大時，網(wǎng)絡(luò)初始連通性較好，則s隨去除節(jié)點比例的變化趨勢都是先變大后變小。當通信半徑r=400m時，在遭受隨意攻擊時，s在閾值f=0.8220處開始緩慢變小，在遭受蓄意（RB、RD）攻擊時，s分別在閾值f=0.4521和f=0.2055處開始變小。連通分支平均規(guī)模s之所以在閾值之前會變大，是由于隨著節(jié)點被移除，網(wǎng)絡(luò)總體連通程度變得越來越松散。在閾值之后會變小，是因為網(wǎng)絡(luò)在大量節(jié)點失效時被分割成互不連通的多個較小的分支，當節(jié)點被全部移除時，網(wǎng)絡(luò)則會消失。通過計算，在r=300m時，VANET在Failure、RD和RB三種攻擊下連通分支平均規(guī)模s的方差分別為2.0306，2.4913和9.0228，即Failure攻擊下s的波動最小，RB的波動最大，當通信半徑發(fā)生變化時，也有類似的結(jié)論。這也說明了VANET既魯棒又脆弱的特征。
圖3分別為網(wǎng)絡(luò)中車輛數(shù)為200、不同通信半徑時，VANET受到Failure、RD和RB三種攻擊時網(wǎng)絡(luò)全局效率的變化趨勢。由圖3可知，通信半徑越大，VANET效率越高；同時，隨意攻擊模式下的網(wǎng)絡(luò)效率均高于蓄意攻擊的。
另外，比較圖1～3中最大連通度、臨界點移除比例、連通分支平均規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)效率等抗毀性測度的值，可知對于蓄意攻擊的兩種策略，RB模式的攻擊效能要強于RD模式。
下面研究車輛密度對VANET抗毀性的影響。圖4～6為r=400m時不同車輛密度的VANET采取Failure、RD和RB攻擊策略時表現(xiàn)出的抗毀性差異。從圖4～6中分析得到：在通信半徑一定時，車輛密度越大，VANET連通性越好，抗毀性越強，但是當網(wǎng)絡(luò)達到全連通時，車輛密度對VANET抗毀性影響不大，因此，在VANET拓撲控制時，可以根據(jù)實際道路、地形、路邊單元（RoadSide Unit， RSU）的配置等情況，對車輛通信半徑和車輛密度進行優(yōu)化設(shè)置，使得網(wǎng)絡(luò)能夠保持良好的連通性。
3結(jié)語
在VANET中，抗毀性對于分析整個網(wǎng)絡(luò)性能來說十分重要，尤其是在增強安全性方面的應(yīng)用。本文基于IDMLC移動模型對車載自組織網(wǎng)絡(luò)的抗毀性特征作了研究，仿真結(jié)果表明，VANETs既有魯棒性又有脆弱性；通信半徑和車輛密度越大，VANETs抗毀性越好，但當網(wǎng)絡(luò)全連通時，車輛密度對抗毀性影響很小。由于蓄意攻擊（RD、RB）對網(wǎng)絡(luò)破壞性強，因此，如何在拓撲控制時優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)通信半徑、車輛密度及路邊基礎(chǔ)設(shè)施配置等參數(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)中各個車輛節(jié)點保持相對均衡地位，從而提高VANETs抗毀性，這將是后續(xù)的研究工作。另外，本文只研究了VANET的瞬時拓撲結(jié)構(gòu)及其抗毀性，然而，VANET的重要特征之一是網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的實時變化，其動態(tài)抗毀性特征也是接下來工作之一。
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在Internet中，新增加的服務(wù)器在進行選擇連接時不僅要考慮當時網(wǎng)絡(luò)的繁忙情況（網(wǎng)絡(luò)的流量）以及節(jié)點的處理能力（點權(quán)），還要考慮到與服務(wù)器所在地區(qū)的物理距離，為此提出了一種基于流量和距離的Internet加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在Internet網(wǎng)絡(luò)中，每臺服務(wù)器都看作是一個節(jié)點，服務(wù)器之間的流量看作是邊權(quán)。在Internet中，不斷有新的服務(wù)器加入的同時，增加一些新的連接，提高節(jié)點的服務(wù)能力。基于這些情況，筆者給出了一個Internet 網(wǎng)絡(luò)演化模型。網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建過程如下：
1.初始設(shè)定
網(wǎng)絡(luò)為給定no個節(jié)點，e0條邊的網(wǎng)絡(luò)，初始的e0條邊沒有重連。其中每條邊的權(quán)值為wo。
2.增長過程
每一步向網(wǎng)絡(luò)中增加一個節(jié)點k以及m（≤no）條新邊。
3.偏好連接
連接節(jié)點的選擇按照如下的偏好選擇規(guī)則進行。
這里 ； ，α是一個參數(shù)；τ（i）表示的是節(jié)點i的鄰居的集合；距離L（u,v）用Kleinberg網(wǎng)絡(luò)模型中的網(wǎng)格距離 來定義。依據(jù)“就近原則”，選擇距離新增節(jié)點k較近的節(jié)點進行連接的可能較大。隨著α值的增加，新產(chǎn)生的節(jié)點與較近的節(jié)點之間相連的概率就會越來越大。設(shè)新生成邊的邊權(quán)固定為w0。
4．邊權(quán)值的動態(tài)演化
每個時間步網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點的強度與邊權(quán)值動態(tài)演化特征與BBV模型的邊權(quán)值動態(tài)演化特征一致。節(jié)點 增加一條新連接后，節(jié)點與其鄰居連邊的權(quán)重受到影響，權(quán)值變化為：
重復以上過程，直到網(wǎng)絡(luò)達到要求的規(guī)模。
二、基于復雜網(wǎng)絡(luò)的Internet流量分析
1.FDM模型與BBV模型比較
按照FDM模型的生成方法，選擇初始參數(shù)mo=eo=10，生成1000個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)模型。選取50個具有較大度的節(jié)點作為模型中的中心節(jié)點，其余節(jié)點作為普通節(jié)點。每一次產(chǎn)生N=500個數(shù)據(jù)包，這些數(shù)據(jù)包的源節(jié)點和目標節(jié)點都在普通節(jié)點中隨機選取，且保證源節(jié)點和目標節(jié)點不同。數(shù)據(jù)包允許在網(wǎng)絡(luò)中傳遞的最大步數(shù)為T，循環(huán)產(chǎn)生10次不同的隨機數(shù)據(jù)包，并將Dt的結(jié)果取平均后作為網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)流量變化的指標。
首先，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中的每一個節(jié)點都具有任意的容量和處理速度，即每個節(jié)點隊列都可以存儲所有到達的數(shù)據(jù)包且可以一次處理完所有的數(shù)據(jù)包。從中可以知道，就整體而言，模型FDM中的丟包率要明顯低于BBV中的丟包率。在BBV模型中，當T=4時，Dt；在FDM模型中，根據(jù)仿真結(jié)果表明，在T=4時，Dt=0.0020。與上面的數(shù)據(jù)相比，有大約3%的數(shù)據(jù)包將不能到達目標節(jié)點而被丟棄，這將直接影響到網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)包。這表明，在新模型FDM中數(shù)據(jù)傳遞比在BBV模型中更流暢。
2.節(jié)點的容量和處理速度對網(wǎng)絡(luò)丟包率的影響
假設(shè)Internet網(wǎng)絡(luò)中路由器的容量和處理速度都是有限制的，所以，在下面的仿真中給節(jié)點賦予了特定的值。
隨著信息技術(shù)的發(fā)展，很多企業(yè)引入了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)從而為企業(yè)發(fā)展提供更輕松快捷的發(fā)展模式，尤其是數(shù)據(jù)的通信技術(shù)在許多企業(yè)的日常工作當中得到了充分的利用。不過由于許多企業(yè)信息系統(tǒng)采用的是局域網(wǎng)的形式，具有內(nèi)部中心數(shù)據(jù)庫和自己的服務(wù)器，所以一旦企業(yè)面向網(wǎng)絡(luò)實行開放式數(shù)據(jù)通信時就會出現(xiàn)許多安全問題。本文主要研究對象是復雜數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題，也是在復雜數(shù)據(jù)通信中原因較多的問題之一。
一、復雜數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的分類和應(yīng)用
復雜數(shù)據(jù)通信包含較多，可以利用不同的方式進行分類。而且通信手段的運用也極為廣泛，在不同行業(yè)都有不同的具體表現(xiàn)。下面筆者就從兩個方面進行復雜數(shù)據(jù)通信的分類討論。
1.根據(jù)數(shù)據(jù)通信的作用分類
復雜數(shù)據(jù)通信包含有網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟通信，交流通信等。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟通信主要指網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟的交易，屬于高精度、高安全性的通信技術(shù)。而交流通信包含更多，比如電信ICT項目等，包含了系統(tǒng)的集成，視頻的監(jiān)控等數(shù)據(jù)的傳輸。
2.根據(jù)數(shù)據(jù)通信的途徑進行分類
比如VPN技術(shù)的應(yīng)用，VPN是一種利用公網(wǎng)鏈路架設(shè)私有網(wǎng)絡(luò)的遠程訪問技術(shù)。是一種利用獨特的通信途徑進行的通信方式，這種方式比較適合遠程操控類工作，如視頻監(jiān)控的遠程操作等。
二、復雜數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性評估方法與結(jié)果
1.以網(wǎng)絡(luò)交易通信為例對復雜數(shù)據(jù)通信技術(shù)的評估和具體問題
上文中已經(jīng)介紹，復雜數(shù)據(jù)通信技術(shù)包含比較廣，而網(wǎng)絡(luò)交易通信可以說是目前復雜數(shù)據(jù)通信中技術(shù)含量最高且安全性最好的數(shù)據(jù)通信技術(shù)了。本文下面就以網(wǎng)絡(luò)交易通信為例，具體論述復雜數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的評估方法和具體評估結(jié)果。首先，對硬件的評估，現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)交易通信大多采取的是第三方金融主體的參與，利用非對稱加密技術(shù)進行網(wǎng)絡(luò)信息加密進行的通信，對于特殊交易會配備企業(yè)自己的服務(wù)器。甚至很多企業(yè)雙方進行網(wǎng)絡(luò)交易通信時都有自己獨立的數(shù)據(jù)庫，然而在實際操作中可以看出，在通信過程中是需要很大的緩存空間的，尤其是在公鑰加密與解密工作時對緩存空間要求更大，所以對存儲設(shè)備的要求較高。比如，網(wǎng)絡(luò)交易在進行驗證或者第三方進行轉(zhuǎn)賬的時候，更多的在使用臨時緩存進行處理信息。而且有些企業(yè)由于工作人員的更新所造成的儲存信息不斷更新就更說明了儲存設(shè)備的重要性。如果儲存設(shè)備出現(xiàn)了問題而導致財務(wù)信息的無法送達會給公司帶來極大的經(jīng)濟損失。所以對于硬件評估的具體方法是進行設(shè)備的升級和檢測，硬件升級的成本較高，但是使用時間較長，對整體網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性來說也是具有重要意義的。
2.由軟件引發(fā)的信息安全問題
軟件原因的核心是操作系統(tǒng)原因。目前大部分企業(yè)局域網(wǎng)所用的操作系統(tǒng)都是傳統(tǒng)的windows系統(tǒng)，這一系統(tǒng)雖然簡單易用，但是其漏洞較多，很容易被病毒或黑客攻擊，需要不時的補丁才能讓系統(tǒng)安全運行。再加上我國對windows系統(tǒng)沒有確切的了解，所以很多時候容易泄露核心秘密。所以我國很多金融行業(yè)的操作系統(tǒng)都以Linux為主，是一套建立于Unix之上的操作系統(tǒng)，穩(wěn)定性和安全性要更高點。當進行網(wǎng)絡(luò)交易通信時，一般利用非對稱加密，將網(wǎng)絡(luò)信息進行加密傳輸，并有數(shù)字簽名和認證中心雙重安全保障，所以對于軟件的評估一般采用信息被供給的次數(shù)以及泄露的次數(shù)比較來說明復雜數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。
3.總結(jié)評估的內(nèi)容與結(jié)果
綜上所述，復雜數(shù)據(jù)在通信過程中對網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的評估主要通過四個方面：
一是網(wǎng)絡(luò)安全性評估，也就是上文所說的軟件引發(fā)的問題，或者網(wǎng)絡(luò)病毒與黑客的的攻擊和攔截。一般利用加密方法進行的復雜數(shù)據(jù)傳輸中是能保證網(wǎng)絡(luò)安全的。
二是傳輸?shù)姆€(wěn)定性，這個方面主要取決于硬件設(shè)施以及網(wǎng)絡(luò)的流暢速度。
三是數(shù)據(jù)完整性的評估，這也是網(wǎng)絡(luò)安全所研究的課題之一，利用標記的方式判定數(shù)據(jù)是否完整，在一般情況下，只要做好數(shù)據(jù)加密工作就能保證數(shù)據(jù)的完整。
四是數(shù)據(jù)的不可否認性評估，這個評估層面主要面向于網(wǎng)絡(luò)交易通信技術(shù)，一般利用數(shù)字簽名和認證中心提供的認證進行數(shù)據(jù)傳輸不可否認性的保障。
三、復雜數(shù)據(jù)通信的改善措施
1.硬件的改善方法
相比較而言，硬件出問題的概率是極小的，所以對硬件問題應(yīng)該主要采取防范措施而不是具體解決措施。那么具體防范應(yīng)該做哪些工作呢？第一設(shè)立臨時備用服務(wù)器，將一臺配置較高的電腦做成臨時服務(wù)器，一旦主服務(wù)器發(fā)生故障或問題時可以由臨時服務(wù)器接替工作。同時臨時服務(wù)器也可以起到信息的備份作用，更加加強了復雜數(shù)據(jù)在通信過程中的安全保障。對于網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性調(diào)控更多的需要專人的檢測，尤其是交換機類的網(wǎng)絡(luò)連接硬件出的問題更需要專門的工作人員進行設(shè)置或更新。而在平時的工作中，也需要不定時檢查與修正。
2.軟件的改善方案與措施
上文中已經(jīng)提到，在進行復雜數(shù)據(jù)通信傳輸時，可以多考慮Unix以及Linux系統(tǒng)，將Unix系統(tǒng)或者Linux系統(tǒng)作為通信時的主要系統(tǒng)，可能會在安全性上得到更大的保障。雖然軟件與操作系統(tǒng)是虛擬商品，但是相比較而言，硬件的損壞可以通過更換整修，而軟件的損壞更多的會造成數(shù)據(jù)的丟失，數(shù)據(jù)的丟失與無法恢復對很多單位來說都是相當嚴重的損失。所以選擇安全的操作系統(tǒng)是保護數(shù)據(jù)的方法之一。不過，當傳輸?shù)臄?shù)據(jù)屬于非保密性信息時，也可以利用原有系統(tǒng)進行傳輸，并不需要過多的加強自身的保護措施。
四、結(jié)語
在經(jīng)濟發(fā)展過程中，許多企業(yè)都有很多信息涉及到企業(yè)內(nèi)部的機密，更有些涉及到企業(yè)發(fā)展的具體方案，是屬于企業(yè)發(fā)展的機密信息。所以企業(yè)信息系統(tǒng)安全問題就被提到了更高的要求層面上。就目前來看，我國許多企業(yè)對信息系統(tǒng)的安全設(shè)置并沒有絕對的保障。在數(shù)據(jù)傳輸和復雜數(shù)據(jù)通信時都有著或多或少的不放心。事實上，很多公司采用PLC技術(shù)進行遠程通信，或者對硬件與軟件的改善實現(xiàn)安全通信。逐漸表明了隨著信息技術(shù)的進步，我國的通信水平以及通信安全保障水平都得到了極大的提高。
參考文獻
中圖分類號 F119.9 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2013）08-0020-06 doi：103969/jissn1002-2104201308004
石油是現(xiàn)代工業(yè)的血液，上世紀50年代起，石油取代了煤炭成為世界主要能源與重要工業(yè)原料，且隨著歷史車輪的前進，世界石油消費總量不斷增多，而儲藏的增量卻急劇減少，因此“羅馬俱樂部”關(guān)于能源枯竭的預言不斷地被重復。同時世界石油資源的生產(chǎn)與消費具有地理分布非均衡性特點，世界石油貿(mào)易呈現(xiàn)了石油自“心臟地帶”向“內(nèi)需求帶”與“外需求帶”流動的基本格局[1-3]。石油之于經(jīng)濟發(fā)展的重要性、石油枯竭的預言及石油需求與供給的錯位，三者的共同作用使石油成為國際政治、外交乃至軍事斗爭的焦點，對石油產(chǎn)地的控制“傳統(tǒng)上已經(jīng)成為權(quán)力分配中的關(guān)鍵要素，誰能夠?qū)⑺釉谧约旱脑牧腺Y源上，誰就將更多的力量加在自己的資源上，并相應(yīng)的削弱了競爭者的力量[4]。
1993年起中國成為石油凈進口國，此后石油進口量逐年攀升，2009年石油進口依存度超過了50%，突破了國際公認的警戒線水平。且據(jù)國家計委能源所預計，在未來的一段時間內(nèi)，原油進口量將進一步增加，隨著進口量的增加，原油貿(mào)易流動與轉(zhuǎn)化的空間尺度、規(guī)模，以及效應(yīng)范圍將進一步擴大。如果來源地較為單一，一旦發(fā)生進口來源地風險，很容易產(chǎn)生供給緊張的局面，進而影響經(jīng)濟社會的穩(wěn)定發(fā)展，因此，進口地域多元化戰(zhàn)略儼然已經(jīng)成為解決中國原油進口安全問題首選的策略之一。本文則嘗試通過原油進口大國（地區(qū)）的貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)比較，探究中國原油進口貿(mào)易多元化進程中的問題，以期為更好地實施進口多元化戰(zhàn)略提供借鑒。
1 研究方法與數(shù)據(jù)
原油貿(mào)易空間格局體系是原油貿(mào)易活動過程在地理空間流動中的投影，貿(mào)易參與國眾多，貿(mào)易國地域構(gòu)成、地域間的貿(mào)易聯(lián)系數(shù)量與強度，及貿(mào)易空間模式復雜。對世界及不同國家的原油貿(mào)易空間格局構(gòu)成的統(tǒng)計特征研究發(fā)現(xiàn)，世界原油貿(mào)易空間體系及各國原油貿(mào)易進口空間格局既不同于規(guī)則網(wǎng)絡(luò)，也不同于隨機網(wǎng)絡(luò)，而是符合復雜網(wǎng)絡(luò)特征[5]。缺乏對經(jīng)濟流網(wǎng)絡(luò)的復雜特征和流動機制的研究，就無法提出有效的管理復雜經(jīng)濟系統(tǒng)的方法和策略[6]。對全球原油貿(mào)易系統(tǒng)及中國的進口貿(mào)易系統(tǒng)進行深入研究，有利于更好地識別風險，制定有利于中國社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的石油貿(mào)易戰(zhàn)略。
人們對復雜網(wǎng)絡(luò)的研究主要針對現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)進行測度，及在對網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)認識的基礎(chǔ)上研究網(wǎng)絡(luò)演進機制[7]。而網(wǎng)絡(luò)作為復雜系統(tǒng)的抽象，關(guān)注的是節(jié)點之間連接，而非節(jié)點的位置和邊的形態(tài)。所以在對現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)的研究中，還應(yīng)結(jié)合對區(qū)域的分析，相似系數(shù)分析則是在前兩者基礎(chǔ)上，進一步分析貿(mào)易空間格局的差異及區(qū)位在貿(mào)易空間格局形成中的作用。
1.1 原油貿(mào)易空間格局網(wǎng)絡(luò)描述
設(shè)V是一個由n個國家vi（i=1， 2，…，n）所組成的原油出口國集合，即V=v1， v2， …， vn， A是由n條有向線段ai （ i=1， 2，…，n）所組成的鄰接向量，即A=a1， a2， …， an，ai取0或1，當ai=0，代表進口國與出口國之間不存在原油貿(mào)易關(guān)系，當ai=1則代表有原油貿(mào)易流自出口國vi流向進口國，且A中的任意一條線ai都以vi與進口國為端點，任意一條線除端點外，沒有其他公共點。那么V與A共同構(gòu)成了特定時點某國原油進口貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，記作G=（V， A）。
1.1.1 度與貿(mào)易聯(lián)系
度是指某時點與進口節(jié)點相連的有向線段ai的數(shù)量為N，即：
N=∑ni=1ai（ai=0，或1）（1）
代表在某時點進口國自N個國家進口原油。根據(jù)對度的描述可以看出不同的原油進口國所建立的貿(mào)易聯(lián)系狀況，并通過時間序列的描述了解不同原油進口國貿(mào)易聯(lián)系的演進狀況。
1.1.2 權(quán)重與貿(mào)易聯(lián)系強度
對度的研究僅考慮了原油貿(mào)易關(guān)系建立情況，沒有考慮原油貿(mào)易流量的規(guī)模，當前的國際原油貿(mào)易格局中流量的規(guī)模極不均衡，少數(shù)貿(mào)易聯(lián)系的流量規(guī)模巨大，而絕大多數(shù)貿(mào)易聯(lián)系的流量規(guī)模卻很小，因此，僅對度進行分析不能準確描述原油貿(mào)易空間格局的結(jié)構(gòu)特征，所以引入了對貿(mào)易強度的研究。在網(wǎng)絡(luò)拓撲中，節(jié)點間關(guān)聯(lián)強度是由權(quán)重來表示的，則權(quán)重向量W可以表示為：
1.1.3 標準權(quán)重熵與空間結(jié)構(gòu)的非均質(zhì)性
系統(tǒng)的熵值反映了其所處狀態(tài)的均勻程度，系統(tǒng)的熵值越小，系統(tǒng)越有序，越不均勻；反之系統(tǒng)越無序，越均勻。在社會科學中，熵是被用來描述、表征系統(tǒng)混亂程度。為了刻畫原油貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)的中貿(mào)易強度均勻程度，本文引入了權(quán)重熵的概念。
權(quán)重熵公式為：
J=-∑ni=1KilnKi（3）
其中Ki為權(quán)重要度，即vi在該國進口原油貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)中的貿(mào)易流量的重要度。表示為：
根據(jù)熵的涵義，熵刻畫了系統(tǒng)的均質(zhì)程度，當系統(tǒng)完全均質(zhì)時，即Ki=1/N，權(quán)重熵最大，即：Jmax=lnN ；當貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)強度集中于一個國家時，空間結(jié)構(gòu)最不均勻，K1=1，Ki=0（i≠1），權(quán)重熵取最小值Jmin=0 。
為了消除進口來源國數(shù)量不同給權(quán)重熵比較的影響，對空間結(jié)構(gòu)權(quán)重熵進行歸一化處理，得到標準權(quán)重熵JS，即：
1.2 空間結(jié)構(gòu)相似指數(shù)
本文運用借用研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)，從進口權(quán)重構(gòu)成方面測算了各國原油貿(mào)易空間格局構(gòu)成的差異。
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相似系數(shù)是由聯(lián)合國工發(fā)組織（UNIDO）國際工業(yè)研究中心提出的度量方法，用于比較兩個區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相似性，現(xiàn)被廣泛用于不同主體構(gòu)成的比較，相似系數(shù)的數(shù)值一般是介于 0 和 1 之間[8]。
該指數(shù)用公式可表述如下：
1.3 數(shù)據(jù)說明
在全部石油貿(mào)易中，原油貿(mào)易一直保持在石油貿(mào)易的70%以上，部分年份達80%以上，因此一般認為原油的經(jīng)濟持續(xù)供給是保障一國石油安全的關(guān)鍵?；诖?，本文選擇原油為標的物比較了主要石油進口國的原油貿(mào)易空間格局。
文中的主要原油進口國是來自全球三大石油消費區(qū)域的10個國家和地區(qū)，分別為西歐的法國、德國、意大利與西班牙、亞洲的中國、日本、韓國、中國臺灣與印度，及北美的美國。這10個國家與地區(qū)的石油消費量約占世界石油消費總量的70%左右，在世界石油貿(mào)易格局的形成中有著決定性的影響。
研究數(shù)據(jù)來源于貿(mào)易中心（International Trade Center， ITC）公布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。ITC是世界貿(mào)易組織和聯(lián)合國的聯(lián)合機構(gòu)。該中心通過與各國相關(guān)機構(gòu)合作，提供各國的進出口數(shù)據(jù)。研究時段為2002-2011年，由于該中心提供的印度進口數(shù)據(jù)是從2006年開始的，所以對于印度的研究時段是2006-2011年。
2 復雜網(wǎng)絡(luò)研究結(jié)果及分析
2.1 入度差異
2.1.1 入度值比較
根據(jù)關(guān)聯(lián)矩陣得各國入度?？偟膩砜矗绹墙⒌脑瓦M口貿(mào)易聯(lián)系最廣泛的國家，目前其貿(mào)易空間格局入度基本維持在45以上；其次是印度和中國，近幾年印度和中國原油進口貿(mào)易空間格局的入度基本維持在42左右；而進口原油量排在世界原油進口大國第五位的韓國則以30位列入度平均值排序的第四位；以后依次是法、德、西班牙、日本、意大利和中國臺灣。從時間序列上看，印度是入度增長最快的國家。2006年，印度僅從28個國家進口原油，而2009年其貿(mào)易空間格局的入度值則擴張到45，此后則在42左右徘徊；德與西班牙的入度有緩慢上漲，而韓、法和中國臺灣則有一定的下降，其他國家與地區(qū)的入度僅在不同年份發(fā)生小幅波動，而沒有明顯上漲或下降趨勢，見表1。
2.1.2 入度的空間分布比較
觀察各國入度，可以看出各國入度的區(qū)域分布具有一定的規(guī)律性。
第一，本區(qū)域是區(qū)域內(nèi)各國原油進口貿(mào)易聯(lián)系最廣泛源地之一。這一規(guī)律在東亞之于日本、中國與韓國，西歐四國之于西歐，美國之于美洲都有相同的體現(xiàn)。
第二，中東、非洲與前蘇聯(lián)是各國主要的進口來源區(qū)域。資源稟賦決定了基本的供給地格局。
第三，中、美為在世界范圍內(nèi)建立進口貿(mào)易聯(lián)系的國家。與法、德、日、韓等國與地區(qū)不同，中、美進口原油空間格局的入度區(qū)域分布較為廣泛。中、美在非洲、中東、前蘇聯(lián)地區(qū)與西歐均有一定數(shù)量的進口來源地。
2.2 貿(mào)易聯(lián)系強度差異
2.2.1 權(quán)重值比較
對貿(mào)易聯(lián)系的比較主要依據(jù)總權(quán)重與平均權(quán)重，權(quán)重呈現(xiàn)了各國與各自貿(mào)易伙伴間的貿(mào)易聯(lián)系強度。
與平均貿(mào)易聯(lián)系強度相差懸殊。權(quán)重最高的是美國。其次是中國、日本、與印度等國。平均權(quán)重最高的是美國、日本與中國，其他國家相差不是太大。從時間序列上看，中國的平均權(quán)重上漲最為明顯，韓國也有一定的上升，但升幅小于中國；美國與德國有一定的下降，其他國家變化不大。
2.2.2 權(quán)重的空間分布
根據(jù)進口數(shù)量的區(qū)域分布情況看，中國臺灣、韓國、日本與印度的進口來源主要集中在中東地區(qū)，美國的原油則主要由中東、美洲與非洲國家供給，而法、德、意大利與西班牙的原油主要來自于非洲、前蘇聯(lián)與中東。且各國原油進口區(qū)域構(gòu)成比例不同年份間變化不大，所以將各國自不同區(qū)域的進口量取年度平均值，見圖1。
圖1 主要原油進口國（地區(qū)）進口量區(qū)域構(gòu)成
Fig.1 Regional distribution of crude oil import the main
crude oil importing nations
2.3 空間格局均質(zhì)化程度差異
從前面對入度及權(quán)重的分析結(jié)果可以看出，各國原油進口貿(mào)易空間格局是非均質(zhì)的，所以本文利用權(quán)重熵測度了各國貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)的均質(zhì)性，見表2。
良好的區(qū)位環(huán)境造就了法國、西班牙與意大利貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)的均質(zhì)性，而對美國來說，盡管其進口貿(mào)易定位于全球，但北美是其重要的進口來源，這也使美國空間格局具有有序性特征。在亞太的消費大國與地區(qū)中，韓國與日本更青睞于石油資源豐富、且運輸距離較近的中東地區(qū)，盡管這幾個經(jīng)濟體都有多元化的傾向，但韓日試圖建立的是中東為主體的多元化貿(mào)易格局，而非實現(xiàn)原油貿(mào)易空間格局的均質(zhì)化。而對于中國來說，盡管與日本、韓國地理位置相近，貿(mào)易通道也非常相似，但貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)卻存在著巨大的差異。多元化戰(zhàn)略在中國原油貿(mào)易空間格局中的決定性作用凸顯。同時，從德國的貿(mào)易格局中，也可以看出，其在選擇貿(mào)易伙伴時更傾向于近域或通道條件較好的國家與區(qū)域。而非像所有的出口國伸出橄欖枝?？偟膩砜?，中國進口來源國數(shù)量與均質(zhì)化程度均較高。而盡管美國在進口來源國數(shù)量上與中國媲美，但美國的進口量卻向南北美與西非集中，所以其空間結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟性要優(yōu)于中國。
3 區(qū)域結(jié)構(gòu)的相似性測度及分析
從圖1中可以看出，部分國家間區(qū)域構(gòu)成相似性明顯。根據(jù)結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)，測算得各國原油貿(mào)易空間格局構(gòu)成的相似系數(shù)（見表3）。當然相似系數(shù)也是國家間差異程度的測度指標。
根據(jù)原油進口國進口區(qū)域結(jié)構(gòu)相似系數(shù)，可以看出韓國、中國臺灣、日本與印度，意大利與西班牙，中國與意大利，德國與法國，中國與西班牙等幾組最為相似。
3.1 日、韓、中國臺灣、印度與中國區(qū)位相近，空間結(jié)構(gòu)相似度不同
雖具相似貿(mào)易區(qū)位，但在相似性分析中可以看出中國
的原油進口空間結(jié)構(gòu)與日本、韓國、中國臺灣及印度不同。日本、韓國、中國臺灣與印度的進口原油主要來自中東地區(qū)，來自中東的原油基本為韓、日與中國臺灣進口量的80%-90%之間，其次為亞洲與非洲。印度的進口原油中也有70%左右來自中東，其他部分主要來自亞太。而在中國的進口原油中，來自中東的原油不足50%，其次為非洲，來自非洲的原油約占中國進口原油的30%，最后是亞洲其他國家。從原油的進口來源地域上看，中國原油進口輸油距離明顯高于日本、韓國、中國臺灣與印度。
3.2 中國與意大利和西班牙貿(mào)易區(qū)位差異大，但進口空間結(jié)構(gòu)相似
從相似系數(shù)看，與中國進口區(qū)域結(jié)構(gòu)最為相似的是意大利與西班牙，意大利和西班牙國家建立進口貿(mào)易聯(lián)系最廣泛的區(qū)域均為非洲，中東與前蘇聯(lián)地區(qū)。意大利與西班牙自非洲進口原油有著明顯的地緣優(yōu)勢，尤其意大利自非洲的進口來源國主要集中在北非，其距離與運輸通道優(yōu)勢不言而喻。同時，來自中東的石油則可經(jīng)紅海進入地中海，或是通過中東地區(qū)管網(wǎng)直接運至地中海沿岸裝船后，運抵意大利。而前蘇聯(lián)地區(qū)的原油則可在黑海裝船經(jīng)博斯普魯斯海峽運往地中海至意大利，或在由管道運輸至地中海沿岸裝船運抵意大利。所以從貿(mào)易區(qū)位角度，意大利在進口中東、非洲，或是前蘇聯(lián)地區(qū)原油方面都有很好的貿(mào)易區(qū)位優(yōu)勢。石油安全壓力致使的多元化選擇是中國不斷擴張自非洲的石油進口，進而導致了中國與意大利和西班牙的空間格局相似，貿(mào)易格局重心外移明顯。
一般來說，距離與運輸成本的呈正相關(guān)關(guān)系。Portes and Rey運用引力模型研究發(fā)現(xiàn)，距離意味著信息不對稱，是跨境實物貿(mào)易的最大障礙[9]在其他條件相同的情況下，離資源輸出地越近的區(qū)域，越容易從資源輸出地調(diào)入資源。且空間距離的增加不僅增加運輸成本，也增加了社會與時間成本。艾薩德認為：“……作為權(quán)益的處理方法，在將生產(chǎn)者相互分離時，運輸成本和空間成本的特殊效應(yīng)就必須被考慮到。它是如此重要，以致于無法通過暗含的方式加以回避”[10] 。
3.3 德、法、意、西同為歐州國家，但空間結(jié)構(gòu)不同
雖均為西歐國家，但貿(mào)易區(qū)位卻存在顯著差異，因而各國的貿(mào)易結(jié)構(gòu)也不盡相同。其中最為相似的是意大利與西班牙。同為地中海沿岸國家使其更容易或更經(jīng)濟地獲得西非與北非的原油，中東石油也較容易經(jīng)地中海運往這兩個國家。當然法國也為地中海沿岸國家，但是相對于西非，法國進口北海原油更經(jīng)濟。所以在各自的進口量構(gòu)成中可以看出，意大利與西班牙最大的原油進口來源地均為非洲，自非洲進口原油約占意大利和西班牙進口原油的近40%；其次為中東。而法國的原油主要來源于中東、非洲、中東與西歐，幾乎各占1/4。顯然法國與意大利和西班牙不同。德國進口原油70%以上源于前蘇聯(lián)和西歐，來自中東的原油僅占其全部進口原油的5%-10%之間。德國為非地中海國家，因此缺乏利用非洲進口石油的地理優(yōu)勢，同樣中東石油運往德國同樣缺乏通道與地緣優(yōu)勢。然而德國歷來是俄石油出口大戶，在俄德原油貿(mào)易中友誼管道起著不可估量的作用；德自西歐的原油大部分出自北海油田，所以說歐洲進口大國的貿(mào)易地域構(gòu)成也彰顯了原油貿(mào)易區(qū)位條件的決定性作用。
4 結(jié) 論
以上對各國原油進口貿(mào)易的拓撲結(jié)構(gòu)與空間結(jié)構(gòu)差異進行了比較研究，研究結(jié)果表明除中國外，其他進口大國的進口地域選擇中區(qū)位條件是決定性因素，具體如下：
4.1 進口國原油貿(mào)易空間格局差別顯著，區(qū)位條件是差異形成的根源之一
無論是入度、權(quán)重的空間分布，還是熵值比較均表明，各國的進口空間結(jié)構(gòu)存在明顯差異。相較于中國，美國、日本、德國與韓國的原油貿(mào)易空間格局更具有序性，有序性使得這些國家的貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)更經(jīng)濟。而在較高原油貿(mào)易空間格局均質(zhì)性的國家中，法國、西班牙與意大利的原油貿(mào)易空間均質(zhì)性源于各自的地理區(qū)位優(yōu)勢；
4.2 部分國家進口地域結(jié)構(gòu)相似，區(qū)位條件是相似根本原因
大多數(shù)相似系數(shù)顯示相近的地理位置與相似的石油貿(mào)易運輸區(qū)位條件是原油進口大國進口地域結(jié)構(gòu)相似的前提，如意大利和西班牙，韓國、日本、印度與中國臺灣，及法國與德國。
4.3 多元化戰(zhàn)略降低了中國進口空間格局的經(jīng)濟性，且無益于解決貿(mào)易風險
其他進口大國的源地結(jié)構(gòu)的分析表明這些國家在選擇貿(mào)易伙伴時更傾向于近域或通道條件較好的國家與區(qū)域。所以這些國家的進口來源國數(shù)量小，貿(mào)易地域相對集中度較高。相比之下，中國進口多元化與進口強度增長趨勢明顯；顯然中國原油貿(mào)易空間格局的高均質(zhì)化源于多元化戰(zhàn)略，而非良好的貿(mào)易區(qū)位；多元化戰(zhàn)略致使北非與西非國家成為中國原油進口源地，進而導致貿(mào)易區(qū)位相距甚遠的中國與意大利和西班牙原油進口貿(mào)易格局的相似，中國原油貿(mào)易空間格局的重心外移，經(jīng)濟性下降，同時，多元化進程中，中國進口原油依舊來自較動蕩區(qū)域，源地多元化并沒有達到有效解決進口來源地風險的目的；且分散了源地風險的同時，多元化戰(zhàn)略也增加了發(fā)生風險事件的機率；也無益于改變80%的進口原油通過馬六甲進入中國的困局。
總的來看，與其他國家的經(jīng)濟性追求不同，中國原油進口多元化進程中，客觀上實行了以犧牲經(jīng)濟性換取石油供給的持續(xù)性的策略，而石油安全要實現(xiàn)的目標是經(jīng)濟而且持續(xù)的石油供給，單純追求持續(xù)性則有悖于安全供給的初衷，且就當前的國際原油市場的運行機制看，分散風險成本過高意義并不大。所以調(diào)整原油進口空間結(jié)構(gòu)，使之更具經(jīng)濟性是必要的。
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網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計中的程序設(shè)計并發(fā)復雜性問題是由于現(xiàn)今網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能和設(shè)計理念等多種因素所共同導致的，因此只有在做好前期分析工作的前提下，才能夠促進網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計中的程序設(shè)計并發(fā)復雜性得到有效的遏制。
1 網(wǎng)絡(luò)程序并發(fā)性與復雜性簡析
網(wǎng)絡(luò)程序并發(fā)性與復雜性是由多方面引起的，以下從環(huán)境差距過于明顯、設(shè)計理念的限制、驅(qū)動模式有待優(yōu)化等方面出發(fā)，對于網(wǎng)絡(luò)程序并發(fā)性與復雜性進行了分析。
1.1 環(huán)境差距過于明顯
網(wǎng)絡(luò)程序并發(fā)性與復雜性主要是因為單機環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境差距過于明顯所導致的。大家都知道隨著近年來高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)程序的不斷開發(fā)，之前傳統(tǒng)程序設(shè)計過程中存在的許多問題都被暴露出來。在這一過程中可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與單機環(huán)境之間的巨大差異性成為影響程序開發(fā)設(shè)計的關(guān)鍵。其次，并發(fā)性問題的存在實際上成為了網(wǎng)絡(luò)程序設(shè)計發(fā)展的重要限制瓶頸，因此，如何能夠?qū)τ诓l(fā)性問題進行有效的解決，成為了擺在程序設(shè)計人員面前的要點。與此同時，環(huán)境差距過于明顯還意味著混合性并發(fā)模型發(fā)展時間短和實際應(yīng)用少的缺陷也會暴露出來，因此其對于并發(fā)性問題的解決效果還需要進一步的觀察。
1.2 設(shè)計理念的限制
網(wǎng)絡(luò)程序并發(fā)性與復雜性的存在也跟之前的設(shè)計理念被軟硬件功能限制有著密切的聯(lián)系。通常來說網(wǎng)絡(luò)程序的并發(fā)性問題的表現(xiàn)形式通常會以分布性、異構(gòu)性、異步性和訪問延誤等形式表現(xiàn)出來。因此工作人員在將問題整合成一個整體后就會發(fā)現(xiàn)，并發(fā)性問題變得極其難以解決。其次，設(shè)計理念上的限制還會使得網(wǎng)絡(luò)程序設(shè)計的整體效率受到非常大的影響。
1.3 驅(qū)動模式有待優(yōu)化
網(wǎng)絡(luò)程序并發(fā)性與復雜性和驅(qū)動模式有著千絲萬縷的聯(lián)系。由于網(wǎng)絡(luò)并發(fā)任務(wù)處理方法實際上可以根據(jù)語義將其分為反應(yīng)式和前攝式兩種。在反應(yīng)式模型中應(yīng)用程序必須通過接收到相應(yīng)的事件通知，然后才能夠在此基礎(chǔ)上能夠更加具有針對性的發(fā)出具體的操作指令，在這一過程中如果操作的結(jié)果是錯誤的，則工作人員可以從函數(shù)的返回值中即時獲知。其次，驅(qū)動模式有待優(yōu)化還指的是操作的錯誤情況通常會作為完成事件的參數(shù)，傳遞給應(yīng)用程序如果需要同時發(fā)出多個相似的并發(fā)操作，則需要在發(fā)出操作指令時，增加一個標識參數(shù)，從而能夠在此基礎(chǔ)上對于并發(fā)操作進行更加細致的區(qū)分。
2 網(wǎng)絡(luò)程序并發(fā)性與復雜性問題應(yīng)對
網(wǎng)絡(luò)程序并發(fā)性與復雜性問題的應(yīng)對應(yīng)當從許多方面出發(fā)，以下從優(yōu)化多線程模型、協(xié)調(diào)程序運作順序、開發(fā)新型并發(fā)模型等方面出發(fā)，對于網(wǎng)絡(luò)程序并發(fā)性與復雜性問題的應(yīng)對進行了分析。
2.1 優(yōu)化多線程模型
網(wǎng)絡(luò)程序并發(fā)性與復雜性問題應(yīng)對的第一步是合理優(yōu)化多線程模型。工作人員在優(yōu)化多線程模型的過程中首先應(yīng)當根據(jù)多線程并發(fā)模型多線程并發(fā)模型的線程調(diào)度來對其進行分別的分析。其次，工作人員在優(yōu)化多線程模型的過程中應(yīng)當確保線程的運行狀況與應(yīng)用層的控制無關(guān)，在這一過程中CPU是由調(diào)度器來進行控制的，并且調(diào)度器對于線程的調(diào)度是強制性的。與此同時，工作人員在優(yōu)化多線程模型的過程中應(yīng)當合理的實現(xiàn)CPU控制權(quán)的強制轉(zhuǎn)移，從而能夠在此基礎(chǔ)上有效的規(guī)避因為上一個線程沒有處理好當前線程所需要的各種數(shù)據(jù)，引發(fā)數(shù)據(jù)競爭，嚴重的甚因此，在對線程協(xié)作復雜或者并發(fā)性高的任務(wù)進行處理，最終可以減少系統(tǒng)出現(xiàn)崩潰的概率。
2.2 協(xié)調(diào)程序運作順序
網(wǎng)絡(luò)程序并發(fā)性與復雜性問題應(yīng)對的關(guān)鍵是協(xié)調(diào)程序運作順序。工作人員在協(xié)調(diào)程序運作順利的過程中首先應(yīng)當理解到與搶占式調(diào)度相比CPU的控制權(quán)具有更強的優(yōu)先度，因此這意味著只有在當前線程放棄數(shù)據(jù)處理后實際上才會將CPU的控制權(quán)轉(zhuǎn)移到其他線程。其次，作人員在協(xié)調(diào)程序運作順利的過程中還應(yīng)當確保應(yīng)用程序的線程操作必須經(jīng)過系統(tǒng)調(diào)用，在這一過程中由于線程代碼的移植具有很高的難度，因此實際上非常嚴重的影響了其普遍適應(yīng)性，所以只有通過合理的協(xié)調(diào)才能夠確保其運作順序的合理優(yōu)化。
2.3 開發(fā)新型并發(fā)模型
網(wǎng)絡(luò)程序并發(fā)性與復雜性問題應(yīng)對離不開新型并發(fā)模型的開發(fā)與利用。工作人員在開發(fā)新型并發(fā)模型的過程中應(yīng)當優(yōu)先對于混合性并發(fā)模型進行應(yīng)用。其次，工作人員在開發(fā)新型并發(fā)模型的過程中首先應(yīng)當理解到無論是事件驅(qū)動模型還是多線程并發(fā)模型實際上都具有各自的優(yōu)點和不足，因此這導致了其在實際應(yīng)用中始終存在一定的局限性。對因此設(shè)計人員在開發(fā)新型并發(fā)模型的過程中應(yīng)當勇于打破常規(guī)合理的將這兩種模型融合在一起，最終能夠期待形成全新的并發(fā)模型，最終能夠促進程序設(shè)計合理性的有效提升。
3 結(jié)束語
在網(wǎng)絡(luò)程序的設(shè)計過程中并發(fā)性問題實際上是一個難以進行規(guī)避的復雜問題。因此工作人員在認清當前的技術(shù)條件下應(yīng)當通過有效的提升網(wǎng)絡(luò)程序的并發(fā)處理能力，并且在此基礎(chǔ)上并發(fā)模型的性能進行完善，才能夠促進網(wǎng)絡(luò)程序設(shè)計效率的有效提升。
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1 引言
由于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)日趨復雜、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模日趨龐大,客觀、可靠地對網(wǎng)絡(luò)進行規(guī)劃設(shè)計顯得愈發(fā)重要。因此,在沒有實際的路由實驗環(huán)境下,一種有效的手段就是利用網(wǎng)絡(luò)仿真技術(shù)建立仿真平臺進行仿真實驗。網(wǎng)絡(luò)仿真中最重要的前提步驟就是構(gòu)造復雜網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)。實際中,在某一種特定網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)上表現(xiàn)良好的路由協(xié)議或算法,在網(wǎng)絡(luò)拓撲發(fā)生重大變化或移植到另一個不同的網(wǎng)絡(luò)時,往往不能表現(xiàn)同樣良好的性能并且不同的拓撲構(gòu)造方法所生成的拓撲圖不同,因此對網(wǎng)絡(luò)的性能造成很大的影響,因此,為了仿真在真實網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的拓撲結(jié)構(gòu)特性,需要構(gòu)造與真實網(wǎng)絡(luò)相同的拓撲結(jié)構(gòu)，并對網(wǎng)絡(luò)進行一些可靠分析，進行隨機故障和故意攻擊的測試。
目前常用的網(wǎng)絡(luò)拓撲模型包括以下幾種：（1）簡單規(guī)則的拓撲結(jié)構(gòu),如星型連接、環(huán)型連接、樹型連接、網(wǎng)格結(jié)構(gòu)等；（2）眾所周知的拓撲結(jié)構(gòu), 如ARPANET,NFSNET,MCI主干域等；（3）隨機生成的拓撲結(jié)構(gòu),如完全隨機網(wǎng)絡(luò)模型[1]，動態(tài)隨機拓撲模型[2,3],Waxman模型[4,5]等。本文利用度優(yōu)先準則和距離優(yōu)先準則構(gòu)造一類局域網(wǎng)作為測試局域網(wǎng)，求出網(wǎng)絡(luò)的割邊并進行加固，最后對網(wǎng)絡(luò)進行了測試。
2 測試局域網(wǎng)的構(gòu)造
測試局域網(wǎng)的構(gòu)造步驟如下，水平方設(shè)置m個點，垂直方向設(shè)置n個點，在平面上設(shè)置mn個網(wǎng)格節(jié)點。隨機地取N1個網(wǎng)格節(jié)點作為網(wǎng)絡(luò)的初始節(jié)點，節(jié)點（xi,yi）和節(jié)點（xj,yj）的距離為 接著利用Prim算法構(gòu)造這N1個節(jié)點的最小生成樹。然后執(zhí)行下面兩個步驟中的一個。
（1）以概率p（0≤p≤1）增加一個新節(jié)點。新節(jié)點與網(wǎng)絡(luò)中離它最近的m1（m≤m0）個節(jié)點相連接。
（2）以概率1-p增加一個新節(jié)點。新節(jié)點根據(jù)優(yōu)先連接概率
重復上面的（1），（2）操作，直到網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點總數(shù)達到N2時，算法終止。
仿真時參數(shù)的取值如下，m=n=100，N1=20，p=0.3，m1=3，m2=2，N2=100。仿真圖見圖1。Matlab軟件所畫的網(wǎng)絡(luò)圖，不便于觀察節(jié)點之間的關(guān)系，用Pajek軟件對圖1的網(wǎng)絡(luò)進行可視化的效果見圖2。
3 隨機故障和故意攻擊的測試
為了測試我們構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)的可靠性，隨機地刪除10%節(jié)點后，網(wǎng)絡(luò)仍然是連通的，效果圖見圖3。刪除度最高的10%節(jié)點后，網(wǎng)絡(luò)就不連通了，有多個分支，其效果圖見圖4，說明網(wǎng)絡(luò)面臨故意攻擊，其樞紐很容易被破壞，從而造成網(wǎng)絡(luò)的崩潰。
4 結(jié)論
本文構(gòu)造了一種局域網(wǎng)，并用Matlab軟件進行了仿真，為了加強網(wǎng)絡(luò)的可靠性，我們對網(wǎng)絡(luò)中的割邊進行了加固，測試了所構(gòu)造的網(wǎng)絡(luò)對于隨機故障和故意攻擊的魯棒性。
用Matlab實現(xiàn)復雜網(wǎng)絡(luò)的仿真并不困難。與其它語言相比，Matlab語言有豐富的工具箱函數(shù)，能夠?qū)懗龊喖s的代碼。對于非計算機專業(yè)的大學生、研究生和科研人員，能夠快速進入復雜網(wǎng)絡(luò)前沿研究課題，對其科研能力的培養(yǎng)極為有益。
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作者簡介：
荊平（1966-），山東煙臺人，煙臺南山學院電氣信息實驗中心工程師，研究方向：自動化。
