近日，上海理工大学管理学院、智慧应急管理学院师生聚焦 “复杂网络结构对功能的影响” 这一核心科学问题，以同步网络维度特征主导相变规律的系统理论为基础，分别在信息网络谣言传播调控、能源网络定价机制优化两大应用场景实现突破，构建起 “基础理论引领 + 双场景应用落地” 的研究体系。相关研究成果分别以 “耦合D维拓扑Kuramoto模型中的高阶单纯形同步“（Higher-order simplicial synchronization in coupled D-dimensional topological Kuramoto model）为题发表于《物理评论研究》（Physical Review Research）、“高阶网络中的自适应谣言传播与活跃感染机制”（Adaptive rumor propagation and activity contagion in higher-order networks）为题发表于《通讯・物理》（Communications Physics）、“日前与实时定价机制双层模型的强化学习方法Bi-level day-ahead and real-time hybrid pricing model and its reinforcement learning method” 为题发表于《能源》（Energy）。三篇论文的第一作者均为管理学院博士生。
基础理论：同步网络维度特征主导相变规律
作为支撑复杂网络结构-功能研究的核心理论基础，第一作者为系统科学博士生王降圣、通讯作者为系统科学博导顾长贵教授的研究工作，首次将高阶单纯复形结构与高维 Kuramoto 动力学相结合，提出 D 维拓扑 Kuramoto 模型，系统揭示了网络高阶结构维度对同步相变的主导作用。
研究发现，奇数维网络呈现双不连续同步跃迁，偶数维网络表现为单阶跃相变，且 D>2 时链路层面 3D 模型因无法投影到相邻维度单纯形而难以同步。该理论成果为各类复杂网络的动态行为分析提供了统一框架，为后续信息传播、能源调度等应用场景的机制设计与优化提供了核心理论依据。
复杂网络上的高维Kuramoto模型示意图
应用场景一：信息网络高阶结构调控传播动态
基于同步网络相变规律的理论支撑，第一作者为管理科学与工程博士生董雅芳、第一通讯作者为管理科学与工程博导霍良安教授的研究工作，将高阶网络结构理论应用于谣言传播研究，突破传统两两节点交互建模局限，构建融合传播动力学与活跃性感染机制的自适应演化模型。
研究聚焦二单纯形结构的群体互动特征，明确高阶互动与活跃性感染机制对谣言传播的双重调控作用—既可能加速扩散，也可通过调控个体行为活跃性实现精准抑制。该应用成果将基础理论中的网络结构-动态行为关联规律，转化为复杂社会系统舆情治理的实操方案，为谣言预测与干预提供了关键技术支撑。
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高阶网络中的谣言传播示意图
应用场景二：能源网络结构适配优化定价功能
依托复杂网络同步与相变的核心理论，第一作者为系统科学博士生何友蒙、通讯作者为系统科学博导顾春华教授和高岩教授的研究工作，针对新能源并网带来的电网不确定性问题，将网络结构适配原理应用于能源系统定价机制设计，构建多层级博弈交互模型。
研究突破传统单一尺度优化局限，将电网供需网络结构与实时、日前双时间尺度定价机制相结合，通过强化学习算法实现网络结构与定价功能的自适应匹配。该应用成果成功将基础理论中的多维度协调规律，转化为提升电网运行效率、促进新能源消纳的具体方案，为复杂电力市场调度与稳定性控制提供了重要实践参考。
智能电网运行示意图
以上系列成果构建了 “基础理论创新—应用场景落地”的完整研究链条，集中体现了上海理工大学管理学院在复杂系统建模、网络科学与人工智能等交叉领域的持续创新能力，是学院 “研教融合、以研育优” 培养模式的生动实践。未来，学院将继续为研究生搭建高水平科研创新平台，推动复杂网络理论向更多行业场景延伸，为能源数字化转型、网络空间治理现代化等领域提供更多原创性解决方案，助力相关行业高质量发展。
