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        復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上非回溯隨機(jī)游走

        2020-12-05 06:21:42賈鳴明陳含爽張海峰
        關(guān)鍵詞:馬爾可夫二階穩(wěn)態(tài)

        賈鳴明,陳含爽,張海峰

        (安徽大學(xué)1.數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,2.物理與材料科學(xué)學(xué)院,安徽合肥230601)

        隨機(jī)游走是研究隨機(jī)過程的一類重要模型[1]。早在1905 年,Karl Perason 在《Nature》雜志上就提出了隨機(jī)游走這個名詞[2]。同年,Albert Einstein發(fā)表了一篇研究懸浮在液體中的布朗粒子隨機(jī)運動的文章,并導(dǎo)出了著名的漲落耗散定理[3]。至此,隨機(jī)游走的理論研究不僅推動了許多學(xué)科的發(fā)展,如概率論、計算科學(xué)、統(tǒng)計物理等,而且應(yīng)用到了很多實際問題中,如動物的遷徙和覓食[4],神經(jīng)元放電動力學(xué)[5],高分子、細(xì)胞等生命組織在復(fù)雜環(huán)境中的擴(kuò)散過程[6],PaegRank排序算法[7],金融市場的模擬等[8]。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是描述自然界大量復(fù)雜系統(tǒng)的有用模型,如社交網(wǎng)絡(luò)、萬維網(wǎng)和蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)等[9]。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上隨機(jī)游走的研究日益增多[10],不僅包括在任意網(wǎng)絡(luò)上穩(wěn)態(tài)占據(jù)概率和平均首達(dá)時間等重要量的推導(dǎo),以及標(biāo)度行為和圖譜特性的關(guān)系等[11-13],還包括在網(wǎng)絡(luò)實際問題中的應(yīng)用研究,如計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上路由策略[14]、社團(tuán)結(jié)構(gòu)[15]、核心邊緣結(jié)構(gòu)[16]等中尺度結(jié)構(gòu)劃分,排序[17]、鏈路預(yù)測[18]、傳播[19]、觀點動力學(xué)等問題[20]。

        目前,大部分研究關(guān)注的是無記憶的馬爾可夫游走過程,即游走者下一時刻的位置只依賴當(dāng)前位置而與之前所處的位置無關(guān)。然而,基于對人類出行、船運等實證數(shù)據(jù)的研究都表明,實際的擴(kuò)散過程是非馬爾可夫的[21-22]。本文研究一類特殊的非馬爾可夫隨機(jī)游走模型——非回溯隨機(jī)游走。該模型中游走者具有短期記憶效應(yīng),他能夠記住上一時刻所處節(jié)點并要求不能立刻返回該節(jié)點。通過定義二階節(jié)點(即網(wǎng)絡(luò)中一條有向邊),可以將該模型轉(zhuǎn)為馬爾可夫過程來研究。在這個二階馬爾可夫模型中,游走者的轉(zhuǎn)移概率是依賴于網(wǎng)絡(luò)的非回溯矩陣。

        1 模型定義

        在一般的隨機(jī)游走(RW)模型中,定義t時刻一個游走者處于節(jié)點i,在t+1時刻該游走者隨機(jī)擴(kuò)散到的節(jié)點i的一個近鄰節(jié)點j,該隨機(jī)過程屬于馬爾可夫過程。而在非回溯隨機(jī)游走中(NRM),游走者從他所在的節(jié)點隨機(jī)游走到一個近鄰節(jié)點,但不能立刻返回。例如,t-1時刻游走者處于節(jié)點i,t時刻游走者從節(jié)點i游走到節(jié)點j,t+1時刻該游走者隨機(jī)游走到節(jié)點j的一個近鄰節(jié)點,但不包括節(jié)點i,該隨機(jī)過程是非馬爾可夫的。該模型可以利用二階馬爾可夫模型來代替[23],如圖1所示。為此,定義二階節(jié)點為ij,即表示在相鄰的時刻粒子從節(jié)點i游走到節(jié)點j。記粒子的轉(zhuǎn)移概率為Wij,lk,即表示在相鄰時刻游走者從二階節(jié)點ij轉(zhuǎn)移到二階節(jié)點lk的概率。對非回溯隨機(jī)游走,

        其中,Bij,lk是網(wǎng)絡(luò)的非回溯矩陣元,已在網(wǎng)絡(luò)滲流[24]、中心性[25]和社團(tuán)劃分[26]等問題中發(fā)揮著重要的作用,其定義為Bij,lk=δjl( )1-δik,其中,δij為克羅內(nèi)克符號:當(dāng)i=j 時,δij=1;當(dāng)i ≠j 時,δij=0。因此,僅當(dāng)j=l和i ≠k時,非回溯矩陣元Bij,lk=1;否則,Bij,lk=0。dj是節(jié)點j的度,即節(jié)點j的最近鄰的鄰居數(shù)目。

        圖1 非回溯隨機(jī)游走的二階馬爾可夫表示圖

        2 結(jié)果分析

        定義Pij( t )為t時刻游走者處于二階節(jié)點ij的占據(jù)概率。Pij( t )滿足主方程:矩陣形式:P( t+1 )=P( t )W,其中,P={ Pij}為2×E 維行向量,E 為網(wǎng)絡(luò)的邊數(shù)目。當(dāng)t →∞,占據(jù)概率達(dá)到穩(wěn)態(tài),Ps=P( ∞),滿足方程P( ∞ )=P( ∞)W??梢钥闯觯琍s是轉(zhuǎn)移矩陣W的特征值為1時所對應(yīng)的左特征向量。不難驗證,轉(zhuǎn)移矩陣W滿足行和、列和都為1(雙隨機(jī)矩陣),特征值1對應(yīng)的左特征向量為( 1,1,1,…,1 ),歸一化得。定義Pis為節(jié)點i的穩(wěn)態(tài)占據(jù)概率,

        這個結(jié)論和一般的隨機(jī)游走是相同的,即穩(wěn)態(tài)時占據(jù)某一節(jié)點的概率正比于該節(jié)點的度[11]。為了驗證這一結(jié)論,我們在不同的網(wǎng)絡(luò)上模擬非回溯隨機(jī)游走,并統(tǒng)計每個節(jié)點的占據(jù)概率。我們使用了兩個Barabasi-Albert(BA)網(wǎng)絡(luò)和兩個無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(SFN),其中后者通過配置模型生成[9]。對BA網(wǎng)絡(luò),平均度=4,網(wǎng)絡(luò)大小分別為N=1000和N=5 000。對SFN,最小度kmin=2,網(wǎng)絡(luò)大小N=10 000,度分布冪律指數(shù)分別為γ=2.5和γ=3.5。圖2展示了理論結(jié)果(線)和模擬結(jié)果(點),可以看出,模擬和理論完全吻合。

        在隨機(jī)游走的研究中,一個重要的物理量是首達(dá)時間,即游走者從節(jié)點i出發(fā),第一次到達(dá)節(jié)點j的時間稱為從節(jié)點i 到節(jié)點j 的首達(dá)時間。顯然,首達(dá)時間是一個隨機(jī)量,它的期望值就是平均首達(dá)時間(MFPT)。從節(jié)點i到節(jié)點j的平均首達(dá)時間記為Ti,j。類似地,定義Tmi,j為從二階節(jié)點mi出發(fā),首次到達(dá)節(jié)點j的平均時間。Tmi,j滿足遞歸方程

        進(jìn)一步,得到從節(jié)點i出發(fā),首次到達(dá)節(jié)點j( j ≠i)的平均時間

        和從節(jié)點i出發(fā)、首次返回到節(jié)點i的平均時間

        圖3給出了一個平均度為4,節(jié)點數(shù)目N=30的BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(圖3(a))上非回溯隨機(jī)游走的平均首達(dá)時間的理論結(jié)果和模擬結(jié)果(圖3(b))??梢钥闯?,理論結(jié)果和模擬結(jié)果吻合得非常好,平均首達(dá)時間按到達(dá)節(jié)點的度呈現(xiàn)臺階的分布。也就是說,平均首達(dá)時間主要依賴于到達(dá)節(jié)點的度,到達(dá)節(jié)點的度越大,平均首達(dá)時間一般也越短。為比較起見,圖3(c)給出了一般隨機(jī)游走的平均首達(dá)時間的理論和模擬結(jié)果。與非回溯隨機(jī)游走相比,一般隨機(jī)游走的平均首達(dá)時間要更長,同樣呈現(xiàn)類似的臺階分布,但漲落變大了。

        圖3 (a)BA網(wǎng)絡(luò);(b)非回溯隨機(jī)游走的平均首達(dá)時間;(c)一般隨機(jī)游走的平均首達(dá)時間

        下面計算全局平均首達(dá)時間(GMFPT),即平均首達(dá)時間對出發(fā)節(jié)點穩(wěn)態(tài)占據(jù)概率的統(tǒng)計平均,其定義為

        圖4給出了前述4個網(wǎng)絡(luò)上非回溯隨機(jī)游走和一般隨機(jī)游走的全局平均首達(dá)時間隨節(jié)點度的分布圖。一方面,無論哪種網(wǎng)絡(luò)非回溯隨機(jī)游走的全局平均首達(dá)時間都要比一般隨機(jī)游走的全局平均首達(dá)時間短,這意味著非回溯隨機(jī)游走的搜索效率更高。另一方面,對度大小相同的節(jié)點,非回溯隨機(jī)游走全局平均首達(dá)時間漲落非常小,也就是說,非回溯隨機(jī)游走中全局平均首達(dá)時間更嚴(yán)格地依賴于到達(dá)節(jié)點的度。而對一般隨機(jī)游走,度相同的節(jié)點的全局平均首達(dá)時間的漲落比較大。對度相同節(jié)點的全局平均首達(dá)時間作平均,在雙對數(shù)坐標(biāo)下全局平均首達(dá)時間隨節(jié)點度可以很好地擬合成一條直線。我們發(fā)現(xiàn)兩種情況下,直線的斜率都為-1,即全局平均首達(dá)時間按~k-1j的規(guī)律變化。

        圖4 非回溯隨機(jī)游走和一般隨機(jī)游走的全局平均首達(dá)時間隨節(jié)點度的變化圖

        非回溯隨機(jī)游走和一般隨機(jī)游走的覆蓋時間定義為從某個節(jié)點出發(fā),遍歷網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點的時間,記C(i)為從節(jié)點i 出發(fā)的覆蓋時間。覆蓋時間C(i)多次隨機(jī)游走的平均,稱為平均覆蓋時間,記為。圖5 給出了前述4 種不同網(wǎng)絡(luò)中非回溯隨機(jī)游走和一般隨機(jī)游走的平均覆蓋時間隨節(jié)點的變化,可以看出:(1)平均覆蓋時間不顯著依賴出發(fā)節(jié)點;(2)非回溯隨機(jī)游走的平均覆蓋時間要比一般隨機(jī)游走的少。將平均覆蓋時間對節(jié)點的占據(jù)概率做平均,即得到網(wǎng)絡(luò)平均覆蓋時間的期望值,如圖5中橫線所示。

        圖5 非回溯隨機(jī)游走和一般隨機(jī)游走的平均覆蓋時間隨節(jié)點編號的變化圖

        3 結(jié)束語

        本文通過定義二階節(jié)點的方法,將具有短期記憶效應(yīng)的非回溯隨機(jī)游走模型轉(zhuǎn)化為馬爾可夫過程來研究,嚴(yán)格推導(dǎo)出非回溯隨機(jī)游走的穩(wěn)態(tài)占據(jù)概率的表達(dá)式,表明了穩(wěn)態(tài)占據(jù)概率與節(jié)點度成正比的結(jié)論,這與一般隨機(jī)游走的結(jié)論是一致的;推導(dǎo)出任意兩個節(jié)點之間平均首達(dá)時間的計算公式。與一般隨機(jī)游走比較,非回溯隨機(jī)游走的平均首達(dá)時間要短,且更依賴于到達(dá)節(jié)點的度。最后計算了全局平均首達(dá)時間和平均覆蓋時間,無論是非回溯隨機(jī)游走還是一般隨機(jī)游走,全局平均首達(dá)時間都是按節(jié)點度的負(fù)一次方衰減,平均覆蓋時間不依賴于節(jié)點的度。我們的研究表明,非回溯隨機(jī)游走比一般的隨機(jī)游走具有更高的搜索效率。因此,非回溯隨機(jī)游走在網(wǎng)絡(luò)路由、搜索和分類問題中具有潛在的應(yīng)用價值。

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