本站讯  2月23日下午，网络拆解模型设计科研团完成了计划内的所有科研与实践任务。由于疫情原因，科研团队的科研过程与团队成员之间的交流均是在线上进行的。本次科研的主要任务是建立以“最小攻击代价”为目标函数的网络拆解模型，并针对多个测试集合进行网络拆解，对模型进行评价、改进与不断优化。

本次科研过程中，团队成员分工明确，配合较好。调研前期，团队成员李景祎通过中国知网等各种网络渠道，搜集了大量有关此课题的文献研究资料，包括这一问题的背景、已解决及未解决的问题及相关领域应用前景等。与此同时，团队其他成员进行了对图论、运筹学、数学模型等与本课题有关的专业基础课程的学习。通过对搜集的信息进行分析、加工与整理，以及将所学习的专业知识及自己对于该问题的理解相结合，完成了以“最小攻击代价”为目标函数的GND网络拆解模型的建立。为了检验模型的实际攻击效果，刘洋洋针对七个测试集合进行了网络拆解，并给出了归一化的标准节点代价与图中最大剩余连通分量节点数与节点总数的比值关系的图像，充分展示了模型的动态网络拆解效果，并由此给出模型客观评价。随后，团队成员充分分析了所建立的GND通用网络拆解模型的优点与缺点，在借鉴其充分考虑特定节点“攻击代价”的基础上，给出了一种全新的MII网络拆解模型，在给定的循环约束下，该模型可对节点网络进行动态拆解。为测试其模型效果，再次针对测试集合进行测试，并作出改进与评价，直至得出现行动态网络拆解效果最优化的模型方案。至此，团队的所有科研实践内容基本结束。

在本次科研实践中，网络拆解模型设计科研团队旨在设计出一种可以找到大规模网络拆除的最佳解决方案的算法，从而将其应用于从犯罪网络到传染病传播到腐败网络的各种实际问题上来。在当今的社会网络系统中，这一模型在诸多问题当中都具有广泛的适用性。本次科研实践提供给团队成员一次自主设计与创新的机会，大大锻炼了团队成员问题分析与解决的能力。

                                             作者：文/图：周思远  来源：数学与统计学院