2025年大学《系统科学与工程》专业题库- 网络科学在系统工程中的应用研究

2025年大学《系统科学与工程》专业题库——网络科学在系统工程中的应用研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项的代表字母填在括号内）1.在网络科学中，描述网络中节点连接紧密程度的指标是？A.度B.路径长度C.聚类系数D.网络直径2.将系统视为由相互关联的部分组成的整体，强调部分与整体之间相互依赖关系的观点，最符合系统科学的哪一基本原则？A.系统性原则B.动态性原则C.层次性原则D.还原论原则3.在系统工程中，对复杂系统进行抽象化、模型化表示，以便分析其结构和行为的过程，被称为？A.系统辨识B.系统建模C.系统优化D.系统仿真4.利用网络中心性指标识别网络中关键节点，以分析系统中的瓶颈或核心要素，这体现了网络科学在系统工程中的哪种应用价值？A.结构可视化B.关键影响者识别C.系统稳定性分析D.资源高效配置5.对于基础设施系统（如电力网、交通网）的网络可靠性分析，通常关注的是？A.网络的社群结构B.网络的小世界特性C.网络的容错能力和节点/边失效后的影响D.网络的信息传播速度6.将图论中的节点和边分别对应到系统中的要素和相互关系，是构建系统网络模型的基本思路。7.系统工程的系统思维要求分析者在系统分析过程中，必须考虑系统与其所处环境之间的相互作用和影响。8.基于复杂网络理论的无标度特性，可以解释为什么在许多真实网络（如万维网、社交网络）中，少数节点拥有极其多的连接。9.社交网络分析中，通过识别网络中的紧密社群结构，有助于理解群体行为模式、信息传播机制或群体决策过程。10.将网络科学方法应用于供应链管理，可以通过分析供应商、制造商、分销商和客户之间的网络关系，来优化物流路径、提升供应链的响应速度和韧性。二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填在横线上）1.网络科学中，衡量网络中平均路径长度与节点数之间关系的一个关键指标是________特性。2.系统工程方法论中，自顶向下与自底向上是两种常见的系统________方法。3.在系统网络模型中，通常用________来表示系统中的基本构成单元（节点），用________来表示单元之间的连接关系（边）。4.网络科学中的________模型能够解释现实世界中许多网络（如互联网、社交网络）中节点度分布的“富者愈富”现象。5.识别网络中紧密连接的子群，即社群发现算法，有助于揭示系统内部的________结构或功能模块。6.对于复杂系统，仅仅关注其组成部分的属性，而忽略部分之间的相互作用和整体涌现性，属于________思维方式。7.在系统工程中，对系统模型进行测试、验证，确保模型能够准确反映现实系统的关键行为，称为________。8.利用网络科学分析交通流量或信息传播，可以揭示系统的________路径或关键瓶颈节点。9.系统工程中的________分析关注系统目标、约束条件以及各要素之间的权衡关系。10.研究系统在不同时间点的网络结构演变，即________网络，对于理解动态系统的演化规律和应对突发事件具有重要意义。三、名词解释（每小题3分，共15分）1.小世界网络(Small-worldNetwork)2.系统工程(SystemsEngineering)3.网络中心性(NetworkCentrality)4.系统边界(SystemBoundary)5.多网络分析(MultinetAnalysis)四、简答题（每小题5分，共20分）1.简述图论中的基本元素（节点、边、路径）及其在网络科学中的应用含义。2.简要说明系统工程中系统建模的主要目的和常见类型。3.列举并简要解释三种常用的网络中心性指标及其在系统工程分析中的作用。4.简述将网络科学应用于分析基础设施系统（如交通网络）韧性的基本思路和可能采用的关键指标。五、论述题（每小题10分，共30分）1.论述网络科学的核心概念和方法如何为解决复杂的系统工程问题（如城市规划、公共卫生应急）提供新的视角和工具。2.结合具体的应用场景（如社交网络信息传播、供应链风险管控），论述如何运用网络分析技术识别系统中的关键节点或脆弱环节，并提出相应的系统性改进建议。3.试述在系统工程实践中，有效整合网络科学方法所面临的主要挑战，并探讨克服这些挑战的可能途径。试卷答案一、选择题1.C2.A3.B4.B5.C6.正确7.正确8.正确9.正确10.正确二、填空题1.小世界2.建模3.节点，边4.Barabási-Albert5.社群6.还原论7.验证8.信息传播9.优化10.动态三、名词解释1.小世界网络(Small-worldNetwork):指的是一种度分布服从无标度幂律分布，且平均路径长度相对较小，聚类系数相对较大的网络。其核心特征是“六度分隔”现象，即网络中任意两个节点之间通常只有很短的路径。在系统工程中，小世界网络模型常用于描述信息或资源在网络中传播的效率，以及系统对局部故障的鲁棒性。2.系统工程(SystemsEngineering):是一门跨学科工程领域，专注于如何通过运用系统思维、方法论和技术，设计、开发、集成、部署和维护复杂系统，以满足其整体目标。它强调对系统需求的理解、系统架构的设计、系统各要素之间的协调以及系统生命周期内的管理。3.网络中心性(NetworkCentrality):是网络科学中用于测量网络中节点重要性或影响力的量化指标。通过计算节点的中心性，可以识别网络中的关键节点或“枢纽”。常见的网络中心性指标包括度中心性（衡量节点的连接数）、介数中心性（衡量节点控制信息流动的能力）、紧密度中心性（衡量节点与其邻居的平均距离）和特征向量中心性等。在系统工程中，网络中心性分析有助于识别系统中的关键要素、脆弱点或信息/资源流动的核心路径。4.系统边界(SystemBoundary):指界定系统范围、区分系统内部要素与外部环境的分界线。系统边界可以是物理的、逻辑的或功能的。明确系统边界是系统工程分析的基础步骤，它决定了分析的对象和范围，影响着系统需求的确定、模型的选择以及系统与环境的交互方式。合理的系统边界划分有助于简化问题，同时又能保证分析的有效性。5.多网络分析(MultinetAnalysis):是一种分析涉及多个相互关联网络结构的数据集的方法。在一个多网络中，节点可能同时属于多个不同的网络（子图），而边则定义了节点在网络之间的连接关系。例如，一个研究社交媒体用户的多网络可能包含一个表示关注关系的网络、一个表示共同好友关系的网络和一个表示互动行为的网络。多网络分析能够揭示跨网络的结构模式、节点角色的异质性以及不同网络之间的相互影响，在分析复杂的交互系统（如生物网络、社交网络）时具有重要价值。四、简答题1.图论中的基本元素（节点、边、路径）及其在网络科学中的应用含义：*节点(Node):在网络（图）中代表基本单元或对象，如系统中的组成部分、个体、地理位置等。在网络科学中，节点是信息、资源或交互发生的载体。节点的度（连接到该节点的边的数量）可以反映其连接的紧密程度或影响力。*边(Edge):在网络中代表节点之间的连接或关系，如系统要素间的相互作用、个体间的联系、路径上的流动等。边的存在表示节点之间存在某种类型的关联。边的属性（如有向性、权重）可以表示关系的方向或强度。*路径(Path):指连接网络中两个节点的一系列相邻边和节点。路径的长度通常指路径上边的数量。在网络科学中，路径分析是理解信息或资源在网络中传播方式、系统组成部分间相互可达性的基础。平均路径长度是衡量网络连通性的重要指标。关键路径则可能代表系统功能依赖或风险传播的主要通道。2.系统工程中系统建模的主要目的和常见类型：*主要目的：*理解与表征：抽象和简化复杂系统，帮助分析者理解系统的结构、行为和功能。*分析预测：基于模型进行模拟、仿真和推演，预测系统在不同条件下的行为和性能。*设计优化：评估不同设计方案，寻找最优或满意的系统配置。*沟通协调：为不同利益相关者提供共同的交流平台，促进理解和决策。*决策支持：为系统规划、管理和运行中的关键决策提供依据。*常见类型：*逻辑模型(ConceptualModel):使用框图、流程图等图形化方式表示系统的概念、要素、关系和流程，侧重于定性描述。*物理模型(PhysicalModel):对系统物理形态或结构的简化复制或模拟，如飞机风洞模型、电路板原型。*数学模型(MathematicalModel):使用数学符号、方程和算法描述系统的结构、行为和动态特性，如运筹学模型、微分方程模型、网络模型。*仿真模型(SimulationModel):通过计算机模拟系统的运行过程，用于分析复杂系统行为、评估性能和测试策略。3.列举并简要解释三种常用的网络中心性指标及其在系统工程分析中的作用：*度中心性(DegreeCentrality):指网络中节点的连接数（对于无向图）或出度/入度（对于有向图）。度中心性高的节点是网络中连接数最多的节点，通常被视为信息或资源的关键节点。在系统工程中，高度中心性节点可能代表系统的关键设施、核心人员或主要瓶颈。分析度中心性有助于识别系统的入口、出口或信息扩散的源头。*介数中心性(BetweennessCentrality):指网络中节点出现在其他节点对之间最短路径上的频率。介数中心性高的节点位于网络的“桥梁”或“十字路口”位置，控制着节点间的信息或资源流动。在系统工程中，这些节点是系统韧性的脆弱点（移除它们可能导致系统分割），也是施加影响或监控的关键点。例如，在交通网络中，介数中心性高的节点可能是重要的交通枢纽。*紧密度中心性(ClosenessCentrality):指网络中节点到其他所有节点的平均最短路径长度（的倒数）。紧密度中心性高的节点距离网络中其他节点平均更近，能够更快地接触到网络中的其他成员。在系统工程中，这可以代表节点获取信息、响应指令或影响整个系统的效率。例如，在企业组织网络中，紧密度中心性高的员工可能更容易获取组织信息并发挥作用。4.简述将网络科学应用于分析基础设施系统（如交通网络）韧性的基本思路和可能采用的关键指标：*基本思路：1.构建网络模型：将交通网络中的道路、交叉口、枢纽等抽象为节点，将道路连接关系抽象为边，形成系统网络图。2.分析网络结构：计算网络的基本拓扑属性，如节点度分布、聚类系数、平均路径长度等，了解网络的宏观结构特征。3.识别关键节点与路径：运用网络中心性分析（如介数中心性、紧密度中心性、度中心性）识别网络中的关键节点（如重要交叉口、枢纽）和关键路径（如主要交通流路径）。4.模拟故障与冲击：通过移除节点（模拟设施损坏）或增加网络流量（模拟拥堵或灾害影响），模拟网络在扰动下的表现。5.评估系统韧性：基于模拟结果，评估网络的功能保持能力、连通性、恢复速度和影响范围，识别系统的薄弱环节。*可能采用的关键指标：*网络连通性：衡量网络在节点或边失效后保持连接能力的能力，如生成树的大小、模块化系数变化。*关键节点/边的重要性：通过中心性指标或重要性排序（如桥节点识别）确定系统中最脆弱的环节。*网络效率/流量承载能力：衡量网络处理流量或信息的效率，如网络效率指数、流量效率。*恢复时间/成本：评估系统在遭受冲击后恢复到正常或可接受运行状态所需的时间或资源。*社区结构：分析交通网络是否形成功能性的区域，以及区域间的连接模式，有助于理解局部故障的传播范围。五、论述题1.论述网络科学的核心概念和方法如何为解决复杂的系统工程问题（如城市规划、公共卫生应急）提供新的视角和工具：网络科学为解决复杂的系统工程问题，如城市规划、公共卫生应急等，提供了全新的视角和强大的分析工具，主要体现在以下几个方面：*系统可视化与结构洞悉：网络科学将复杂的系统（如城市交通、社交网络、供应链、应急响应网络）抽象为节点和边的网络图，直观地展现了系统各组成部分及其相互连接的关系。这种可视化有助于人们快速理解系统的整体结构、关键节点和潜在瓶颈，弥补了传统分析方法的不足。例如，在城市规划中，可以将交通网络、地铁网络、管线网络、商业网络等可视化，识别网络冗余与脆弱点。*关键影响者识别与干预：网络中心性分析等工具能够识别网络中的关键节点（如信息传播者、谣言源头、交通枢纽、应急资源中心）。在城市规划中，识别高中心性的交通枢纽有助于优化布局；在公共卫生应急中，识别高中心性的社交媒体用户或社区领袖，可以更有效地进行信息传播或资源动员。针对这些关键节点进行精准干预，可以以较低成本实现系统行为的显著改变。*复杂行为模式的解释：许多复杂的社会和经济现象（如流行病传播、城市增长、创新扩散）本质上都涉及网络交互。网络科学的理论（如小世界网络、无标度网络、SIR模型等）为理解这些现象提供了基础框架。例如，无标度网络解释了为什么少数个体（如医生、超级传播者）在流行病传播中扮演关键角色；小世界特性则解释了信息或创新的快速扩散可能性。*风险评估与韧性分析：通过模拟网络节点的失效或边的中断，网络科学可以评估系统的鲁棒性和脆弱性。在公共卫生应急中，可以模拟不同隔离策略对疫情扩散网络的影响，评估不同防控措施的效果；在城市规划中，可以分析交通网络或关键基础设施网络在地震、洪水等灾害下的连通性和功能保持能力，为提升系统韧性提供依据。*优化资源配置与策略制定：基于网络分析结果，可以更科学地优化资源配置。例如，在应急物资配送网络中，利用网络分析识别最优的物资分发节点和路径；在公共卫生网络中，根据关键节点的识别结果，优化疫苗接种策略或信息发布渠道。*跨领域整合：网络科学提供了一套通用的分析语言和工具，有助于打破不同学科（如社会学、经济学、工程学、计算机科学）之间的壁垒，促进跨学科合作，共同应对复杂的系统工程挑战。2.结合具体的应用场景（如社交网络信息传播、供应链风险管控），论述如何运用网络分析技术识别系统中的关键节点或脆弱环节，并提出相应的系统性改进建议：网络分析技术能够有效应用于社交网络信息传播和供应链风险管控，帮助识别关键节点和脆弱环节，并提出改进建议。*社交网络信息传播场景：*应用：将社交网络中的用户视为节点，关注用户之间的关注关系、互动行为（点赞、评论、转发）作为边。利用网络分析技术，特别是中心性分析。*关键节点识别：计算用户的度中心性、介数中心性、特征向量中心性等指标。度中心性高的用户是信息传播的广泛连接者；介数中心性高的用户位于信息传播路径的关键位置，控制着信息的流向；特征向量中心性高的用户通常连接到其他重要用户，影响力更强。这些高中心性用户（如意见领袖、媒体大V）是信息快速、广泛传播的关键节点。*脆弱环节识别：分析网络的社群结构，识别信息传播可能被隔离或阻碍的社群边界；分析网络的结构属性（如平均路径长度、聚类系数），评估信息传播的效率和范围。*系统性改进建议：*信息传播策略：识别并合作高中心性用户，作为信息传播的核心节点或种子用户，以提高信息触达率和覆盖面。*舆情监控与管理：监控高中心性用户的行为和言论，以及关键社群的互动模式，及时识别和应对潜在的负面信息传播或舆论风险。*网络结构优化：鼓励建立更多跨社群的连接（增加网络连通性），减少信息孤岛，提高信息传播的鲁棒性。*虚假信息识别：分析信息传播网络的结构特征（如信息传播路径的长度和曲折度、节点行为的异质性），辅助识别虚假信息的传播模式和高风险节点。*供应链风险管控场景：*应用：将供应链中的供应商、制造商、分销商、零售商等视为节点，将采购、生产、物流等合作关系或依赖关系视为边，构建供应链网络。*关键节点/脆弱环节识别：计算节点的介数中心性（识别“瓶颈”供应商或分销商，其失效会影响多个下游企业）、紧密度中心性（识别网络中哪些企业更容易受到扰动的影响）、度中心性（识别核心企业及其主要依赖关系）。分析网络的社群结构，识别供应链中的“飞地”或易受区域性风险影响的子网络。计算网络的连通性指标，识别去中心化程度低、容易“卡壳”的环节。*系统性改进建议：*风险识别与评估：识别供应链网络中的高中心性节点和薄弱连接，将其作为风险管理的重点对象。*供应商/合作伙伴管理：与关键供应商建立更紧密的合作关系，实施多元化采购策略（避免过度依赖单一供应商），特别是对高介数中心性的供应商。*供应链结构优化：评估供应链的去中心化程度，适当增加替代路径或冗余，提高供应链的韧性。考虑建立区域性的供应网络，减少对单一地理位置的过度依赖。*信息共享与协同：加强供应链伙伴间的信息共享（如库存水平、需求预测、风险预警），提高供应链的透明度和响应速度。*应急预案制定：针对识别出的关键节点和脆弱环节，制定具体的应急预案，明确替代方案和响应流程。3.试述在系统工程实践中，有效整合网络科学方法所面临的主要挑战，并探讨克服这些挑战的可能途径。在系统工程实践中有效整合网络科学方法，虽然能带来显著优势，但也面临诸多挑战。主要挑战及可能的克服途径包括：*挑战一：跨学科知识壁垒与术语差异。系统工程与网络科学分属不同学科领域，从业人员可能缺乏对方领域的基本知识和常用术语，导致沟通困难，难以有效融合。*克服途径：加强跨学科培训和教育，培养既懂系统工程又懂网络科学的复合型人才；建立通用的术语翻译和解释体系；鼓励不同学科背景的团队进行充分沟通和知识共享。*挑战二：数据获取与质量问题。网络分析高度依赖数据。在复杂的系统工程环境中，获取全面、准确、及时的网络连接数据（如供应链中的具体依赖关系、交通网络中的实时流数据）往往非常困难，且数据质量可能不高（如信息不完整、存在噪声）。*克服途径：探索多种数据来源，结合现有数据（如公开统计数据、运营记录）和建模推断；开发数据清洗和预