A Survey on Frameworks Used for Robustness Analysis on Interdependent Networks

相互依存的网络 计算机科学 级联故障 相互依存 分布式计算 复杂网络 数据挖掘 稳健性(进化) 复杂系统 电力系统 法学 政治学 化学 功率(物理) 万维网 物理 基因 量子力学 生物化学
作者
Ivana Bachmann,Javier Bustos-Jiménez,Benjamín Bustos
出处
期刊:Complexity [Hindawi Publishing Corporation]
卷期号:2020: 1-17 被引量:17
标识
DOI:10.1155/2020/2363514
摘要

The analysis of network robustness tackles the problem of studying how a complex network behaves under adverse scenarios, such as failures or attacks. In particular, the analysis of interdependent networks’ robustness focuses on the specific case of the robustness of interacting networks and their emerging behaviors. This survey systematically reviews literature of frameworks that analyze the robustness of interdependent networks published between 2005 and 2017. This review shows that there exists a broad range of interdependent network models, robustness metrics, and studies that can be used to understand the behaviour of different systems under failure or attack. Regarding models, we found that there is a focus on systems where a node in one layer interacts with exactly one node at another layer. In studies, we observed a focus on the network percolation. While among the metrics, we observed a focus on measures that count network elements. Finally, for the networks used to test the frameworks, we found that the focus was on synthetic models, rather than analysis of real network systems. This review suggests opportunities in network research, such as the study of robustness on interdependent networks with multiple interactions and/or spatially embedded networks, and the use of interdependent network models in realistic network scenarios.
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