دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
دسته بندی: ارتباطات: ارتباطات از راه دور ویرایش: نویسندگان: Vasileios Karyotis, Eleni Stai, Symeon Papavassiliou سری: ISBN (شابک) : 1466518405, 9781466518407 ناشر: CRC Press سال نشر: 2013 تعداد صفحات: 318 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 6 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Evolutionary Dynamics of Complex Communications Networks به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب پویایی تکاملی شبکه های ارتباطی پیچیده نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
تا همین اواخر، اکثر تکنیکهای طراحی شبکه از رویکرد پایین به بالا با مکانیسمهای لایه پروتکل پایینتر استفاده میکردند که بر توسعه لایههای بالاتر تأثیر میگذاشت. با این حال، این رویکرد نتایج جالبی در مورد شبکه های توزیع شده بی سیم به همراه نداشته است. با پرداختن به جنبههای نوظهور تحلیل و طراحی شبکه مدرن، دینامیک تکاملی شبکههای ارتباطات پیچیده یک رویکرد بالا به پایین را معرفی و توسعه میدهد که در آن عناصر لایه بالاتر میتوانند در اصلاح پایینترین توپولوژی فیزیکی مورد سوء استفاده قرار گیرند - بستن حلقه طراحی شبکه به روشی تکاملی. مشابه آنچه در فرآیندهای طبیعی مشاهده می شود. این کتاب یک نمای کلی از رویکردهای طراحی معاصر از دیدگاه علم شبکه و تحلیل شبکه های پیچیده/اجتماعی ارائه می دهد. بخش قابل توجهی از متن بر طبقهبندی و تجزیه و تحلیل مکانیسمهای اصلاح شبکههای مختلف برای شبکههای غیرمتمرکز بیسیم متمرکز است که از ویژگیهای اجتماعی شبکههای اجتماعی آنلاین مربوطه بهرهبرداری میکنند. هر فصل با اهداف یادگیری و مطالب مقدماتی شروع می شود و به آرامی به تجزیه و تحلیل دقیق تر و مفاهیم پیشرفته تبدیل می شود. هر فصل همچنین موضوعات باز را مشخص می کند، در حالی که در پایان کتاب، جهت های پژوهشی بالقوه برای محقق یا دانشجوی فارغ التحصیل علاقه مندتر خلاصه می شود. رویکردی که در این کتاب بیان شده است به طراحان و مدیران شبکه کمک می کند تا ارزش زیرساخت خود را بدون نیاز به سرمایه گذاری اضافی قابل توجهی افزایش دهند. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: مدلها و ویژگیهای اصلی نمودار شبکه، روشهای شناختی و محاسبات تکاملی، معیارها و ویژگیهای تجزیه و تحلیل شبکههای اجتماعی پیچیده و تجزیه و تحلیل و توسعه ساختار و ویژگیهای متمایز شبکههای پیچیده. با در نظر گرفتن تمام جنبه های تحلیل و طراحی شبکه مدرن، متن مطالب و پیشینه لازم را پوشش می دهد تا منبع مناسبی برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی، پژوهشگران فوق دکترا و دانشمندان باشد.
Until recently, most network design techniques employed a bottom-up approach with lower protocol layer mechanisms affecting the development of higher ones. This approach, however, has not yielded fascinating results in the case of wireless distributed networks. Addressing the emerging aspects of modern network analysis and design, Evolutionary Dynamics of Complex Communications Networks introduces and develops a top-bottom approach where elements of the higher layer can be exploited in modifying the lowest physical topology—closing the network design loop in an evolutionary fashion similar to that observed in natural processes. This book provides a complete overview of contemporary design approaches from the viewpoint of network science and complex/social network analysis. A significant part of the text focuses on the classification and analysis of various network modification mechanisms for wireless decentralized networks that exploit social features from relevant online social networks. Each chapter begins with learning objectives and introductory material and slowly builds to more detailed analysis and advanced concepts. Each chapter also identifies open issues, while by the end of the book, potential research directions are summarized for the more interested researcher or graduate student. The approach outlined in the book will help network designers and administrators increase the value of their infrastructure without requiring any significant additional investment. Topics covered include: basic network graph models and properties, cognitive methods and evolutionary computing, complex and social network analysis metrics and features, and analysis and development of the distinctive structure and features of complex networks. Considering all aspects of modern network analysis and design, the text covers the necessary material and background to make it a suitable source of reference for graduate students, postdoctoral researchers, and scientists.
Introduction Approach and Objectives Fundamentals of Complex Networks Complex Networks Fundamentals Complex Network Taxonomy and Examples Network Science Content and Promise of Network Science Networks and Network Research in the 21st Century Status and Challenges of Network Science Basic Network Graph Models and Properties Graph Theory Fundamentals Basic Definitions and Notation Additional Definitions Connectivity Paths and Cycles Flow Planarity Coloring (Covering) Algebraic Graph Theory Random Graphs Basic Random Graph Models Notation Cognitive Methods and Evolutionary Computing Brief History of Evolutionary Computing Elements from Evolution Theory Evolutionary Computing Components of Evolutionary Algorithms Representation Fitness function Population Parent Selection Variation Operators: Recombination and Mutation Survivor selection Initialization - Termination Conditions Operation of Evolutionary Algorithm Evolutionary Computing Approaches Genetic Algorithms Evolutionary Strategy Genetic Programming Evolutionary Programming Evolutionary Computing at a Glance Parameter Control in Evolutionary Algorithms Special Forms of Evolution Complex and Social Network Analysis Metrics and Features Degree Distribution Strength Average Path Length Clustering Coefficient Definition Extension to Weighted Graphs Extension to Directed Graphs Centrality Degree Centrality Closeness (Path) Centrality Betweenness Centrality Betweenness Centrality Approximation Methods Eigenvector Centrality Example of Centralities' Computation Prestige Degree Prestige Inuence Domain Proximity Prestige Curvature Metrics at a Glance Distinctive Structure and Features of Complex Networks Network Structure and Evolution Small-world Paradigm Prolegomena - Description of a Small-world network Large-scale Experiments - \Six Degrees of Separation" Watts and Strogatz Model (WS model) Kleinberg's Mode Examples and Applications Scale-free Networks Definition and Properties Examples and Applications Barabási-Albert Model Extensions of the Barabási -Albert Model Hyperbolic Structure of Complex Networks Background on Hyperbolic Geometry Evolutionary Models developed on the Hyperbolic Geometry Expansion Properties Definition and Analytical Properties Applications of Expander Graphs Conclusions Evolutionary Approaches A Brief Description of Wireless Multi-hop Communications Topology Control (TC) and Inverse Topology Control (iTC) Spatial graphs and small-world phenomenon Inverse Topology Control based Approaches Early approaches using wired shortcuts Approaches using wireless shortcuts Holistic Topology Modification Framework Weighted Edge Churn Framework Weighted Node Churn Framework Combined Mechanism (WEC and WNC) Optimization Methodology Special Cases Example 1: Elimination to Binary Graphs (SETM) Example 2: Trust Management in Wireless Multi-hop Networks Conclusions Commencement Lessons Learned Emerging Trends and their Benefits Discussion on Evolutionary Topology Modification Mechanisms The Road Ahead Route Covered Already Open Problems Epilogue Appendices Geometric Probability Probability Theory Elements Probabilistic Modeling of the Deployment of a Wireless Multihop Network Semirings and Path Problems Monoids Semirings Examples References Author Index Index