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首页> 外文期刊>Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on >Target Controllability in Multilayer Networks via Minimum-Cost Maximum-Flow Method
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Target Controllability in Multilayer Networks via Minimum-Cost Maximum-Flow Method

机译：通过最小成本最大流量方法在多层网络中的目标可控性

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摘要

In this article, to maximize the dimension of controllable subspace, we consider target controllability problem with maximum covered nodes set in multiplex networks. We call such an issue as maximum-cost target controllability problem. Likewise, minimum-cost target controllability problem is also introduced which is to find minimum covered node set and driver node set. To address these two issues, we first transform them into a minimum-cost maximum-flow problem based on graph theory. Then an algorithm named target minimum-cost maximum-flow (TMM) is proposed. It is shown that the proposed TMM ensures the target nodes in multiplex networks to be controlled with the minimum number of inputs as well as the maximum (minimum) number of covered nodes. Simulation results on Erdos-Renyi (ER-ER) networks, scale-free (SF-SF) networks, and real-life networks illustrate satisfactory performance of the TMM.
机译：在本文中，为了最大化可控子空间的维度，我们考虑使用多路复用网络中设置的最大覆盖节点的目标可控性问题。 我们称之为最大成本目标控制性问题。 同样，还介绍了最低成本目标可控性问题，即找到最小覆盖的节点集和驱动程序节点集。 为了解决这两个问题，我们首先基于图论将它们转换为最小成本的最大流量问题。 然后提出了名为目标最小成本最大流量（TMM）的算法。 结果表明，所提出的TMM可确保多路复用网络中的目标节点以使用最小数量的输入以及最大（最小）覆盖节点的最大值。 Erdos-renyi（ER-ER）网络，无垢（SF-SF）网络和现实生活网络的仿真结果表明了TMM的令人满意的性能。

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