空間網絡的瓦解問題丨附十篇領域必讀文獻·周二直播

導語

集智俱樂部聯合北京師范大學教授吳俊、國防科技大學副研究員譚索怡、北京化工大學副教授谷偉偉、中國科學技術大學博士后范天龍、國防科技大學在讀博士卿楓共同發起，跨越網絡結構、算法模型與應用場景的視角，探索復雜網絡瓦解的前沿進展。重點探討不同算法與優化框架如何幫助我們認識網絡的脆弱性，并在現實約束下推動網絡系統的智能演化與應用發展。

網絡瓦解研究致力于通過干預關鍵節點或邊以破壞網絡連通性，在基礎設施防護、流行病控制等領域具有廣泛應用。當網絡被嵌入地理空間，其瓦解策略便超越了單純的拓撲視角，需綜合考慮節點與邊的空間分布屬性。在空間網絡中，瓦解的基本單元從單個節點轉變為連續空間區域，其核心挑戰在于如何精準定位并移除那些對網絡功能影響最大的關鍵區域，從而在有限成本下達成最優瓦解效果。這一轉變催生了對于區域中心性、空間約束與瓦解效能之間關系的深入探討，并推動了從傳統優化到機器學習等一系列方法的發展，以應對拓撲連接與地理信息深度融合所帶來的建模與計算挑戰。

分享簡介

本次讀書會以“空間網絡的瓦解”為核心議題，分兩場報告系統探討該領域的研究進展。首場報告將立足傳統方法，闡釋空間網絡瓦解的基本模型與基于區域中心性的啟發式算法；第二場報告則轉向前沿的機器學習范式，重點剖析圖神經網絡等智能模型在識別關鍵區域與優化瓦解策略中的應用。兩場報告層層遞進，共同致力于回答空間網絡瓦解的內涵、必要性、關鍵區域識別方法以及有效瓦解路徑等核心問題，為理解與解決這一兼具理論深度與應用價值的問題提供統一框架。

核心關注問題

本次分享包含兩個內容：

1.基于傳統方法的空間網絡瓦解

2.基于機器學習的復雜網絡瓦解問題研究

在這兩個內容中，我們將探討：

1. 什么是空間網絡瓦解問題？

2. 為什么要研究空間網絡瓦解問題？

3. 如何綜合權衡網絡拓撲結構和地理空間信息識別關鍵區域？

4. 如何建�？臻g網絡瓦解問題？怎樣有效瓦解空間網絡？

核心概念

# 圖神經網絡

分享大綱

基于傳統方法的空間網絡瓦解-申曉達

1. 空間網絡瓦解

a.研究背景

b.研究意義

c.與拓撲網絡瓦解的對比

1. 研究進展

a.空間網絡瓦解問題的建模

b.基于區域中心性的空間網絡瓦解

c.基于啟發式算法的空間網絡瓦解

1. 未來方向

a.具有成本約束的空間網絡瓦解

b.基于機器學習的空間網絡瓦解

基于人工智能的空間網絡瓦解-譚丁榮

1. 概念背景

a.研究背景

b.問題定義

1. 研究進展

a.區域分割模型

b.虛擬節點模型

1. 未來方向

a.理論模型

b.求解方法

主講人介紹

吳俊，北京師范大學文理學院系統科學系、自然科學高等研究院復雜系統國際科學中心教授、博士生導師。加州大學戴維斯分校訪問學者，“復雜系統與群體決策”廣東省普通高校創新團隊負責人、入選教育部“新世紀優秀人才支持計劃”、廣東省“珠江人才計劃”。

申曉達，北京師范大學在讀碩士，師從吳俊教授。研究方向為復雜網絡瓦解、大數據。

譚丁榮，北京師范大學在讀博士，師從吳俊教授。研究方向為空間網絡瓦解、關鍵區域識別、機器學習。

參與時間

2025年11月4日（周二）晚上19:30-21:30（固定時間，記得關注獲取每周分享信息～）

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領域必讀文獻

[1] 吳俊, 鄧燁, 王志剛, 等. 復雜網絡瓦解問題研究進展與展望. 復雜系統與復雜性科學, 2022, 19(3): 1-13

[2] Neumayer S, Modiano E. Network reliability with geographically correlated failures. In: 2010 Proceedings IEEE INFOCOM. IEEE, pp. 1–9.

[3] Deng Y, Wu J, Qi M, Tan Y. Optimal disintegration strategy in spatial networks with disintegration circle model. Chaos 2019;29:061102.

[4] Wang Z, Deng Y, Wang Z, Wu J. Disintegrating spatial networks based on region centrality. Chaos 2021;31:061101.

[5] Wang Z, Su Z, Deng Y, Kurths J, Wu J. Spatial network disintegration based on kernel density estimation. Reliab Eng Syst Safe 2024;245:110005.

[6] Wang Z, Deng Y, Dong Y, Kurths J, Wu J. Spatial network disintegration based on ranking aggregation. Inform Process Manag 2025;62:103955.

[7] Shen X, Wang Z, Deng Y, Wu J. Spatial network disintegration with heterogeneous cost. Chaos Soliton Fract 2024;187:115414.

[8] Barthélemy M. Spatial networks. Physics reports, 2011, 499(1-3): 1-101.

[9] Deng Y, Wu J, Qi M, et al. Optimal disintegration strategy in spatial networks with disintegration circle model. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 2019, 29(6): 061102 .

[10] Tan D, Zhang M, Shen X, et al. Identifying key regions in spatial networks through graph neural networks. Reliability Engineering & System Safety. 2025, 266: 11743.

復雜網絡瓦解讀書會

從復雜網絡的構建到智能優化的演化，理解網絡的魯棒性與瓦解機制始終是一個深刻的挑戰。更值得深思的是，網絡的結構和算法設計如何決定了網絡在遭遇局部攻擊時的脆弱性，及其整體瓦解的速度與范圍。動態演化過程中的節點和邊的變化，也會影響系統如何在瓦解中保持部分功能，或如何適應新的結構。因此，網絡瓦解研究聚焦于一個核心問題：在不同類型的網絡結構（如高階網絡、空間網絡、時序網絡）中，局部的破壞如何引發整體功能的喪失？在面對網絡的異質性和約束條件下，不同的優化算法如何有效識別并摧毀關鍵節點與連接，從而最大化網絡的瓦解效應，進而影響系統的整體穩定性與韌性？

集智俱樂部聯合北京師范大學教授吳俊、國防科技大學副研究員譚索怡、北京化工大學副教授谷偉偉、中國科學技術大學博士后范天龍、國防科技大學在讀博士卿楓共同發起，跨越網絡結構、算法模型與應用場景的視角，探索復雜網絡瓦解的前沿進展。重點探討不同算法與優化框架如何幫助我們認識網絡的脆弱性，并在現實約束下推動網絡系統的智能演化與應用發展。

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