西安电子科技大学：《复杂网络与群体智能》课程教学课件（研究生）第九讲 多智能体网络-多重纳什均衡

西安电子科技大学：《复杂网络与群体智能》课程教学课件（研究生）第九讲 图神经网络（下）

西安电子科技大学：《复杂网络与群体智能》课程教学课件（研究生）第八讲 图神经网络（上）

西安电子科技大学：《复杂网络与群体智能》课程教学课件（研究生）第六讲 基于网络动力学的社区检测

针对复杂网络社团结构挖掘算法复杂度高的问题,定义了一个衡量局部社团结构的指标,提出了一种基于最小社团链接度增量的社团结构挖掘算法.本算法的时间复杂度为O(kd),其中d为网络的平均节点度数,k为搜索的节点数.为了验证本算法的性能和计算的准确性,把本算法与一种经典的挖掘局部社团结构方法——Clauset算法,进行了比较.实验结果表明:本算法抽取的社团结构与Clauset算法相比基本一致,但在性能上有了显著提高

针对矿山尾矿库危害问题，构建了尾矿库事故隐患关联的复杂网络，给出了尾矿库隐患状态及风险演化的系统动力学模型，并结合矿山尾矿库案例进行了应用分析.结果表明，通过隐患关联的复杂网络法、隐患转移的三态法以及风险演化的系统动力学模型的巧妙结合，能够明确地表征尾矿库事故隐患及风险演化规律，包括隐患作用关系、递演途径、风险程度等.成果应用于临钢980沟尾矿库，仿真结果与980沟尾矿库事故发展规律的实际情况吻合较好，说明所建模型可有效表征尾矿库溃坝事故演化的时空规律和风险程度，预测危险的发生

针对非重叠社团发现和重叠社团发现两类问题,全面综述了当前复杂网络社团发现算法研究的新进展,分析了每类社团发现算法的特点,指出该领域值得进一步探索的研究方向

1、占优策略 2、多重纳什均衡 3、帕累托最优均衡 4、帕累托最优均衡与纳什均衡的关系 5、多参与人博弈

西安电子科技大学：《复杂网络与群体智能》课程教学课件（研究生）第七讲 最小生成树社区检测

西安电子科技大学：《复杂网络与群体智能》课程教学课件（研究生）第五讲 社区检测