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。
时序网络的瓦解研究旨在揭示复杂系统在时间维度下的失稳机理与功能崩解规律。相较于传统静态网络瓦解仅关注连通性的破坏，时序网络的关键在于时间顺序与事件依赖所塑造的动态可达性。现实系统中，个体的互动、疾病的传播与供应链的波动均随时间演化，节点与边的存在状态不断变化，使得“何时移除”与“移除谁”成为与“移除什么”同等重要的问题。由此，时序瓦解不仅是一种结构性拆解，更是一种时序约束下的功能性衰减过程。
分享简介
本次读书会以“时序网络的瓦解”为主题，围绕时序渗流与级联失效模型两条主线展开。我们将探讨如何在时间约束条件下定义时间可达性与时序巨分量，如何构建时序网络瓦解与时序供应链级联失效模型，以及有限等待时间如何重塑网络渗流的临界行为。报告将展示通过渗流框架实现对复杂动态系统崩塌机制的量化刻画，旨在为理解网络韧性、风险传播与动态脆弱性提供新的时序化分析视角。
核心关注问题
本次分享包含三个内容：
1.时序网络瓦解模型的建模
2.时序供应链网络中的级联失效与恢复机制
3.时序网络中的有向渗流问题
在这三个内容中，我们将探讨：
1.如何构建时序网络瓦解模型？
2.如何构建时序供应链网络级联失效模型？
3.如何定义时序网络中的“时间可达性”与“时序巨分量”？
4.有限等待时间如何改变时序网络渗流的临界点，与静态网络有何本质差异？
核心概念
分享大纲
时序网络瓦解模型的建模-吴旻
研究背景
a.时序网络模型
b.时序瓦解定义
c.研究现状
研究进展
a.算法原理
b.实验结果
时序供应链网络中的级联失效与恢复机制-史君伟
研究背景
a.级联失效模型
b.时序网络
研究进展
a.算法流程
b.实验结果
时序网络中的有向渗流问题-周雯楠
概念背景
a.研究背景
b.问题定义
研究进展
a.相关研究思路
b.时序渗流理论与方法
c.实验设计与结果
未来方向
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。
吴旻，国防科技大学在读硕士，师从吕欣教授。研究方向为网络瓦解和网络动力学。
史君伟，杭州师范大学在读硕士。研究方向为供应链网络。
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11月18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] Badie-Modiri A, Rizi A K, Karsai M, et al. Directed percolation in temporal networks[J]. Physical Review Research, 2022, 4(2): L022047.
[2] Zhao D, Wang L, Zhang B, et al. Targeting attack activity-driven networks[J]. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 2024, 34(10).
[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] Shi, J., Tang, Z., Zhan, X.-X. & Liu, C. Temporal modeling and resilience analysis of supply chain networks under cascading failures. Reliability Engineering & System Safety266, 111763 (2026).
[5]Schäfer, B., Witthaut, D., Timme, M. et al. Dynamically induced cascading failures in power grids. Nat Commun9, 1975 (2018)
[6]Wang, Y., Zhang, F. Modeling and analysis of under-load-based cascading failures in supply chain networks. Nonlinear Dyn92, 1403–1417 (2018).
[7] Kivelä M, Cambe J, Saramäki J, et al. Mapping temporal-network percolation to weighted, static event graphs[J]. Scientific reports, 2018, 8(1): 12357.
[8] Badie-Modiri A, Rizi A K, Karsai M, et al. Directed percolation in temporal networks[J]. Physical Review Research, 2022, 4(2): L022047.
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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