《复杂网络和人类行为动力学演化模型》致力于系统地介绍复杂网络和人类行为动力学演化模型的理论分析方法，涉及的模型几乎均给出解析过程和模拟，大部分模型给出实证分析或实际背景。《复杂网络和人类行为动力学演化模型》力图取材广泛新颖、理论严谨有深度、模型与实证相结合。
　　复杂网络部分在模型中引入随机过程，介绍多种分析和实证模型的方法；以供应链为背景，建立连续时间动态网络模型；将加权网络统一在竞争网络下处理，体现出竞争网络的普适性；基于随机服务系统建立节点退出机制的网络模型；提出变速增长网络模型，讨论加速增长网络；论述幕律分布和几何级数增长网络度分布的计算，给出计算确定性网络分布的方法。人类行为动力学部分介绍基于排队系统的人类行为动力学模型，利用非齐次Poisson过程研究人类行为动力学，对供应链采购行为动力学特性进行分析。

目录
前言
第1章 预备知识 1
1.1 随机变量与随机过程简介 1
1.2 Poisson过程 3
1.3 更新过程 9
1.4 排队系统 17
参考文献 19
第2章 图、随机图与复杂网络 20
2.1 图和网络的基本概念 20
2.2 随机图与小世界网络 29
2.3 复杂网络 33
2.4 几类真实复杂网络 38
参考文献 44
第3章 无标度网络 46
3.1 Barabasi Albert模型 46
3.2 BA模型拓扑结构分析 47
3.3 无标度网络与鲁棒性 52
3.4 集聚系数与平均路径长度计算 56
3.5 调节集聚系数的无标度网络 62
参考文献 64
第4章 度分布计算方法 66
4.1 近似估计方法与S曲线网络 66
4.2 Poisson过程方法 73
4.3 差分方程方法 75
4.4 Poisson增长网络结构熵和分布熵 78
4.5 论坛网络模型 79
参考文献 84
第5章 竞争网络与加权网络 85
5.1 竞争网络 85
5.2 非线性择优的竞争模型 90
5.3 适应度模型 93
5.4 加权网络的度量 96
5.5 加权网络演化机制 97
5.6 竞争网络对BBV网络的普适性 100
5.7 竞争网络对交通流驱动的权重模型普适性 106
参考文献 110
第6章 有向复杂网络 112
6.1 Price模型 112
6.2 连续时间增长的有向网络 114
6.3 供应链型有向网络 119
6.4 老节点间有相互连接的供应链网络 125
参考文献 129
第7章 变速增长网络 131
7.1 内部边加速增长模型 131
7.2 边随机增长网络 133
7.3 新节点的边对网络无标度性影响 137
7.4 无标度网络的幂律加速不变性 140
7.5 加速增长网络的量变到质变 149
参考文献 152
第8章 节点具有寿命的复杂网络 153
8.1 节点老化模型 153
8.2 节点线性渐近老化模型 157
8.3 节点具有寿命的网络和节点退出机制 160
8.4 基于齐次Markov链的度分布计算方法 162
参考文献 167
第9章 离散型幂律分布与确定性网络 168
9.1 连续型幂律分布 169
9.2 离散型幂律分布 170
9.3 层次网络与BRV确定性无标度网络 172
9.4 复杂网络的分形与自相似性 174
9.5 有先行者优势的确定性网络 176
9.6 Apollonian网络 181
参考文献 185
第10章 Barabasi人类行为动力学模型 187
10.1 人类的通信模式 187
10.2 Barabasi排队模型 190
10.3 具有服务时间的人类行为动力学模型 197
10.4 人类行为的记忆性 201
参考文献 202
第11章 基于非齐次Poisson过程的人类动力学 204
11.1 基于兴趣的人类行为动力学模型 204
11.2 兴趣衰减的人类行为动力学 206
11.3 兴趣衰稳的人类行为动力学 211
参考文献 214
第12章 供应链采购行为动力学特性分析 215
12.1 实证统计方法和对数装箱 215
12.2 实证对象和数据说明 218
12.3 采购行为动力学特性分析 218
12.4 基于更新过程的人类行为动力学 223
12.5 核心企业采购行为动力学模型 224
参考文献 226
索引 227