【摘 要】
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复杂网络应用广泛,但在调节随时间不断变化的并且需要整体优化的网络时仍然有所不足,本文借鉴大脑神经系统中的白质系统,建立了计算机白质模型,利用人工SC个体采集环境数据,通过判断SC个体发育为成熟个体或非成熟个体来提呈数据源信息,交由SC种群后对整个网络的状态进行分析,进而达到整体优化控制的结果,该模型通过设定不同的更新频率以适应各种变化的网络形式,试从一个新的角度解决动态网络边权关系的控制问题.
【机 构】
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武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北省武汉市,430073
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复杂网络应用广泛,但在调节随时间不断变化的并且需要整体优化的网络时仍然有所不足,本文借鉴大脑神经系统中的白质系统,建立了计算机白质模型,利用人工SC个体采集环境数据,通过判断SC个体发育为成熟个体或非成熟个体来提呈数据源信息,交由SC种群后对整个网络的状态进行分析,进而达到整体优化控制的结果,该模型通过设定不同的更新频率以适应各种变化的网络形式,试从一个新的角度解决动态网络边权关系的控制问题.
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