启发式算法在瓦解问题中的效率丨附6篇领域必读文献·周二直播

导语

集智俱乐部联合北京师范大学教授吴俊、国防科技大学副研究员谭索怡、北京化工大学副教授谷伟伟、中国科学技术大学博士后范天龙、国防科技大学在读博士卿枫共同发起，跨越网络结构、算法模型与应用场景的视角，探索复杂网络瓦解的前沿进展。重点探讨不同算法与优化框架如何帮助我们认识网络的脆弱性，并在现实约束下推动网络系统的智能演化与应用发展。

网络瓦解旨在将大规模网络分解为互不连通的碎片，从而最大化破坏网络的连通性。大量研究结合图论、统计物理与组合优化，利用启发式算法（如贪心策略、信念传播、集体影响力等）高效逼近最优解，在资源有限条件下实现对网络结构的精准瓦解。相关研究成果在网络安全防御、流行病控制、社交网络谣言遏制、基础设施保护等领域具有重要应用价值，为理解网络鲁棒性与脆弱性提供了一种普适性的研究范式。

分享简介

网络瓦解旨在将大规模网络分解为互不连通的碎片，从而最大化破坏网络的连通性。大量研究结合图论、统计物理与组合优化，利用启发式算法（如贪心策略、信念传播、集体影响力等）高效逼近最优解，在资源有限条件下实现对网络结构的精准瓦解。相关研究成果在网络安全防御、流行病控制、社交网络谣言遏制、基础设施保护等领域具有重要应用价值，为理解网络鲁棒性与脆弱性提供了一种普适性的研究范式。

核心关注问题

本次分享包含三个内容：

1.网络脆弱性机理挖掘

2.体系网络韧性

3.网络结构脆弱性解析与瓦解方法

在这三个内容中，我们将探讨：

1. 如何在“计算效率”与“瓦解效果”之间取得平衡？

2. “支配性”与“集体影响力”分别揭示了网络脆弱性的哪些本质特征？

3. 如何识别关键组件，并在不同网络类型中保持稳定性？

核心概念

分享大纲

网络脆弱性机理挖掘-张俊杰

1. 概念背景

a.研究背景

b.问题定义

c.概念内涵

1. 研究进展

a.相关研究思路

b.瓦解模型理论与方法

c.实验设计与结果

1. 未来方向

a.对比与局限

b.结论与启示

体系网络韧性-徐任杰

1. 概念背景

a.研究背景

b.核心关注问题

1. 前沿分享

a.网络节点瓦解

b.网络链路瓦解

1. 个人工作分享

a.网络保护

b.网络阶段性恢复

c.网络空间性恢复

网络结构脆弱性解析与瓦解方法-周雯楠

1. 概念背景

a.研究背景

b.问题定义

c.概念内涵

1. 研究方法介绍

a.Fast and Simple Decycling and Dismantling of Networks论文解读

b.Generalized Network Dismantling论文解读

c.团队最新方法介绍

主讲人介绍

谭索怡，博士，国防科技大学系统工程学院副研究员，国防科技大学、波士顿大学的联合培养博士。入选湖南省芙蓉计划青年人才、中国CAAI社会计算青年学者新星。

张俊杰，信息工程大学信息技术研究所助理研究员，网络空间安全专业博士。研究方向为多层网络鲁棒性、关键节点识别和保护，主持综合研究项目一项，参与多项国家和军队项目。在《IEEE Transactions on Big Data》、《Chaos》、《New Journal of Physics》、 《Physica Scripta》 、 IEEE ICCT 、IEEE ISAP、 ACM ICCIP等期刊和会议上共发表学术论文25篇，以第一作者发表学术论文17篇。申请发明专利6项，获全军优秀硕士论文。

徐任杰，国防科技大学复杂系统与体系工程团队和帕多瓦大学CoMuNeLab联合培养博士生，导师杨克巍/李际超/Manio De Domenico教授，研究方向为体系网络韧性，致力于揭示复杂体系网络内在机理、降低其发生崩溃的风险，并推动我国在防灾抗灾、应急管理和军事国防等领域的进步。

周雯楠，国防科技大学系统工程学院，管理科学与工程专业博士研究生。研究方向为复杂网络瓦解、高阶图表示学习与应用。主持湖南省自主创新研究项目一项，参与多项国家和军队项目。目前共发表学术论文3篇，申请发明专利2项。连续三年获得专业一等奖学金，获武汉理工大学优秀硕士论文。

参与时间

2025年10月21日（周二）晚上19:30-21:30（固定时间，记得关注获取每周分享信息～）

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领域必读文献

[1] Morone F, Min B, Bo L, et al. Collective influence algorithm to find influencers via optimal percolation in massively large social media[J]. Scientific reports, 2016, 6(1): 30062.

[2] Engsig M, Tejedor A, Moreno Y, et al. DomiRank Centrality reveals structural fragility of complex networks via node dominance[J]. Nature communications, 2024, 15(1): 56.

[3] Ghavasieh A, Bertagnolli G, De Domenico M. Dismantling the information flow in complex interconnected systems[J]. Physical Review Research, 2023, 5(1): 013084.

[4] Grassia M, De Domenico M, Mangioni G. Machine learning dismantling and early-warning signals of disintegration in complex systems[J]. Nature communications, 2021, 12(1): 5190.

[5] Zdeborová L; Zhang P; Zhou H J. Fast and Simple Decycling and Dismantling of Networks [J]. Scientific reports 2016, 6 (1), 37954.

[6] Ren X L; Gleinig N; Helbing D; Antulov-Fantulin N. Generalized Network Dismantling. Proceedings of the national academy of sciences, 2019, 116 (14), 6554–6559.

复杂网络瓦解读书会

从复杂网络的构建到智能优化的演化，理解网络的鲁棒性与瓦解机制始终是一个深刻的挑战。更值得深思的是，网络的结构和算法设计如何决定了网络在遭遇局部攻击时的脆弱性，及其整体瓦解的速度与范围。动态演化过程中的节点和边的变化，也会影响系统如何在瓦解中保持部分功能，或如何适应新的结构。因此，网络瓦解研究聚焦于一个核心问题：在不同类型的网络结构（如高阶网络、空间网络、时序网络）中，局部的破坏如何引发整体功能的丧失？在面对网络的异质性和约束条件下，不同的优化算法如何有效识别并摧毁关键节点与连接，从而最大化网络的瓦解效应，进而影响系统的整体稳定性与韧性？

集智俱乐部联合北京师范大学教授吴俊、国防科技大学副研究员谭索怡、北京化工大学副教授谷伟伟、中国科学技术大学博士后范天龙、国防科技大学在读博士卿枫共同发起，跨越网络结构、算法模型与应用场景的视角，探索复杂网络瓦解的前沿进展。重点探讨不同算法与优化框架如何帮助我们认识网络的脆弱性，并在现实约束下推动网络系统的智能演化与应用发展。

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