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Emergence of Complex Network Topologies from Flow-Weighted Optimization of Network Efficiency
Physical Review X ( IF 11.6 ) Pub Date : 2024-06-21 , DOI: 10.1103/physrevx.14.021050 Sebastiano Bontorin 1, 2 , Giulia Cencetti 1 , Riccardo Gallotti 1 , Bruno Lepri 1 , Manlio De Domenico 3, 3, 4
Physical Review X ( IF 11.6 ) Pub Date : 2024-06-21 , DOI: 10.1103/physrevx.14.021050 Sebastiano Bontorin 1, 2 , Giulia Cencetti 1 , Riccardo Gallotti 1 , Bruno Lepri 1 , Manlio De Domenico 3, 3, 4
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Transportation and distribution networks are a class of spatial networks that have been of interest in recent years. These networks are often characterized by the presence of complex structures such as central loops paired with peripheral branches, which can appear both in natural and manmade systems, such as subway and railway networks. In this study, we investigate the conditions for the emergence of these nontrivial topological structures in the context of human transportation in cities. We propose a simple model for spatial networks generation, where a network lattice acts as a planar substrate and edge speeds define an effective temporal distance which we aim to optimize and quantifies the efficiency in exploring the urban space. Complex network topologies can be recovered from the optimization of edges’ speeds and we study how the interplay between a flow probability between two nodes in space and the associated travel cost influences the resulting optimal network. In the perspective of urban transportation we simulate these flows by means of human mobility models to obtain origin-destination matrices. We find that when using simple lattices, the obtained optimal topologies transition from treelike structures to more regular networks, depending on the spatial range of flows. Remarkably, we find that branches paired to large loops structures appear as optimal structures when the network is optimized for an interplay between heterogeneous mobility patterns of small range travels and longer-range ones typical of commuting. Moreover, when congestion dynamics in traffic routing is considered, we study the emergence of additional edges from the tree structure to mitigate temporal delays. Finally, we show that our framework is able to recover the statistical spatial properties of the Greater London area subway network.
中文翻译:
网络效率的流量加权优化导致复杂网络拓扑的出现
运输和配送网络是近年来引起人们关注的一类空间网络。这些网络的特点通常是存在复杂的结构,例如与外围分支配对的中央环路,这些结构可以出现在自然和人造系统中,例如地铁和铁路网络。在这项研究中,我们调查了在城市人类交通背景下这些重要拓扑结构出现的条件。我们提出了一个用于空间网络生成的简单模型,其中网络晶格充当平面基底,边缘速度定义了有效的时间距离,我们的目标是优化和量化探索城市空间的效率。复杂的网络拓扑可以通过边缘速度的优化来恢复,我们研究空间中两个节点之间的流动概率和相关的旅行成本之间的相互作用如何影响最终的最佳网络。从城市交通的角度来看,我们通过人员流动模型来模拟这些流动,以获得起点-目的地矩阵。我们发现,当使用简单的格子时,获得的最佳拓扑从树状结构过渡到更规则的网络,具体取决于流的空间范围。值得注意的是,我们发现,当网络针对小范围旅行的异构移动模式与典型的长距离通勤模式之间的相互作用进行优化时,与大循环结构配对的分支似乎是最佳结构。此外,当考虑流量路由中的拥塞动态时,我们研究树结构中额外边缘的出现,以减轻时间延迟。 最后,我们表明我们的框架能够恢复大伦敦地区地铁网络的统计空间属性。
更新日期:2024-06-21
中文翻译:
网络效率的流量加权优化导致复杂网络拓扑的出现
运输和配送网络是近年来引起人们关注的一类空间网络。这些网络的特点通常是存在复杂的结构,例如与外围分支配对的中央环路,这些结构可以出现在自然和人造系统中,例如地铁和铁路网络。在这项研究中,我们调查了在城市人类交通背景下这些重要拓扑结构出现的条件。我们提出了一个用于空间网络生成的简单模型,其中网络晶格充当平面基底,边缘速度定义了有效的时间距离,我们的目标是优化和量化探索城市空间的效率。复杂的网络拓扑可以通过边缘速度的优化来恢复,我们研究空间中两个节点之间的流动概率和相关的旅行成本之间的相互作用如何影响最终的最佳网络。从城市交通的角度来看,我们通过人员流动模型来模拟这些流动,以获得起点-目的地矩阵。我们发现,当使用简单的格子时,获得的最佳拓扑从树状结构过渡到更规则的网络,具体取决于流的空间范围。值得注意的是,我们发现,当网络针对小范围旅行的异构移动模式与典型的长距离通勤模式之间的相互作用进行优化时,与大循环结构配对的分支似乎是最佳结构。此外,当考虑流量路由中的拥塞动态时,我们研究树结构中额外边缘的出现,以减轻时间延迟。 最后,我们表明我们的框架能够恢复大伦敦地区地铁网络的统计空间属性。