中文摘要：

群体系统是由大量相互作用的自主或半自主子系统通过网络互联所构成的复杂系统。移动机器人群、传感器网络甚至社会网络都是典型实例。群体的复杂网络拓扑结构强烈地支配着系统的组织与功能。本项目基于上述事实做逆向考量，将群体一致性动力学作为群体网络社团结构的探测工具，提出复杂网络社团结构识别的动力学理论框架，克服传统模块函数方法存在的固有缺陷，揭示动力学与网络拓扑间的内在深刻联系。研究内容主要包括1）空间变换下的聚类分析方法对群体一致性动力学行为的时间序列数据进行信息抽取，将复杂网络中的社团识别问题变换为欧氏空间中的向量聚类分析问题，应用k近邻密度与核函数方法识别网络拓扑的社团结构；2）基于领导者的分布计算方法运用影响力分析，在节点邻域层次上辨识网络社团的骨架结构，进而运用群体一致性动力学作为分布式计算工具渐近地探明网络社团的微观结构。研究结果对群体系统与网络理论及其工程实践的发展具有重要意义。