复杂网络上的竞争动力学分析与控制

There has been a lot of researches on coordination behaviors on complex networks, however, competitive behaviors are also very common on real world complex networks. This project will focus on analysis and control of competitive behaviors on complex networks. In particular, the project will analysis the influence of network structure and positions of competitors on the result of competition, and influence maximization of competitors utilizing network structure information. The project will try to achieve systematic and innovative results in modeling, analysis and control of competitive dynamics on complex networks, which including the following three aspects: 1) Proposing effective dynamical models for competition on complex networks which include multiple competitors, heterogeneous agents and multi-layer networks; 2) Analyzing the influence of network structure properties, positions of competitors and heterogeneity of agents on the result of competition; 3) Providing analytical or approximate solutions to the optimal control of competition models, and designing effective heuristic algorithms. The project will help us to better understanding competitive behaviors on real networks and provide theoretical support for the effective control of competition.

关于复杂网络上的协同行为已经有很多的研究，然而现实网络中也广泛存在着各种各样的竞争行为。本项目致力于复杂网络上的竞争动力学分析与控制的研究。特别地，项目着重分析网络结构和竞争者在网络中的位置对于竞争结果的影响，以及竞争者如何利用网络结构信息实现影响最大化。本项目期望在网络竞争动力学的建模、分析与控制三个方面取得系统的创新性成果：在建模方面，有效建立包括多个竞争者、个体异质性以及多层网络框架下的竞争动力学模型；在分析方面，有效分析网络结构特征、竞争者的位置以及个体异质性分布等对竞争结果的影响；在控制方面，对竞争模型的最优控制给出解析解或近似解，并设计出有效的启发式算法。本项目的研究成果将有助于更好的理解实际网络上的竞争行为，并为其有效控制提供理论支撑。

关于复杂网络上的合作行为已经有很多的研究，然而现实网络中也广泛存在着各种各样的竞争行为。本项目致力于复杂网络上的竞争与合作动力学分析与控制的研究。特别地，项目着重分析网络结构和竞争者在网络中的位置对于竞争结果的影响，以及竞争者如何利用网络结构信息实现影响最大化。本项目在网络竞争与合作动力学的建模、分析与控制方面取得系统的创新性成果：有效建立包括多个竞争者、个体异质性以及多层网络框架下的竞争与合作动力学模型；有效分析网络结构特征、竞争者的位置以及个体异质性分布等对竞争结果的影响；对竞争模型的最优控制给出解析解或近似解，并设计出有效的启发式算法。本项目的研究成果将有助于更好的理解实际网络上的竞争与合作行为，并为其有效控制提供理论支撑。