复杂网络社团结构理论在工业共生网络中的应用研究

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1、复杂网络社团结构理论在工业共生网络中的应用研究学位论文完成日期：训q．cI．y．指导答辩委员会青岛科技人学研究生学位论文IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIlY2552720复杂网络社团结构理论在工业共生网络中的应用研究摘要随着工业化进程的推进，资源紧缺问题和环境污染问题已逐渐威胁到人类的生存与发展，以工业共生为代表的新型工业发展模式逐步发展起来，对于工业共生理论的研究也方兴未艾。但是，随着研究的深入，人们越来越认识到工业共生理论的复杂性、系统性和不确定性，其中，对工业共生系统运作模式方面的研究更多的局限在定性划分方面，对其定量划分的研究较少，这就某种程度上限制了本领域的理

2、论研究发展。前人的研究表明，大多数工业共生网络具有复杂性网络特征，而社团结构理论是复杂网络的一个重要性质，可对复杂网络进行定量划分。本文试图利用复杂网络社团结构理论对工业共生网络的运作模式进行定量划分研究，研究工作体现在以下几方面：首先，针对工业共生网络特点，应用改进后的谱平分算法和凝聚算法两种典型的社团发现算法分别对1985年和2000年卡伦堡工业共生系统进行社团结构的划分，并且与其不同成长阶段实际发展状况相比较。结果表明，改进后的谱平分法更适合工业共生网络的定量划分，为之后进一步研究奠定基础。其次，针对复杂性工业共生网络难以实现运作模式定量划分的现状，应用复杂网络社团划分算

3、法，提出对复杂性工业共生网络进行定量划分的方法，同时针对复杂性工业共生网络社团结构特点，在Girvan-Newman模块度以及连接密度和内聚系数的基础上，提出一种对复杂性工业共生网络社团划分结果的评价方法，此方法不受复杂性工业共生网络分辨率的限制，当网络中社团大小差异较大时仍然适用。以锦界生态园为例，应用Capocci谱平分法对其网络结构进行了社团划分，采用所提出的评价方法对划分结果进行了评价。结果表明，采用复杂网络社团划分算法可以实现复杂性工业共生网络运作模式的定量划分。最后，基于社团结构理论，提出一种T业共生网络集聚性水平的定量评价方法。通过对不同成长时期的卡伦堡工业共生网

4、络以及其它工业共生网络实例的集聚性水平分析评价，验证了所提出的基于社团结构理论集聚性评价方法的可行性。此方法的提出，对工业共生网络集聚性程度的定量评价和判断提供了一种新思路。复杂网络社团结构理论在工业共生网络中的应用研究关键词：复杂网络社团结构工业共生社团划分集聚性评价II青岛科技大学研究生学位论文THEAPPLICATIONANDRESEARCHOFCOMPLEXNETWORKCOMMUNITYSTRUCTURETHEORYININDUSTRIALSYMBIOSISNETWORKSABSTRACTWiththedevelopmentofindustrialization，re

5、sourcescarcityandenvironmentaIpollutionproblemshavegraduallythreatenedhumansurvivalanddevelopment．Thenewindustrialpatternrepresentedbyindustrialsymbiosishasbeendeveloped．ThestudyofindustrialsymbiosistheoryiSalsoflourishing．However，asresearchcontinues，itisincreasinglyrecognizedthatindustrials

6、ymbiosistheoryhascomplex,systemicanduncertaincharacteristics．Thestudyofindustrialsymbiosissystemoperationpaaernislimitedtoqualitativedivisionandtheresearchaboutquantitivedivisionisless．Insomeextent，alloftheseaffectthedevelopmentofstudyinthisfield．Thestudyshowsthatcharacteristicsofcomplexnetw

7、orksareexpressedinalotofindustrialsymbiosisnetworkswhichcanbeanalysedwithcomplexnetworkstheory．ThecommunitystructureiSanimportantpropertyofcomplexnetworks．Withthecommunitystructuretheory,complexnetworkscanberealizedquantitivedivision．So，inthisPaper