网络环境下群体决策的动态演化研究

发布时间：2017-05-30 00:07

  本文关键词：网络环境下群体决策的动态演化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近些年来,群体决策理论被广泛研究,学者们也取得了丰硕的研究成果,包括群体决策的概念、形式和集结算法等方面内容。但遗憾的是,目前的研究均将群体决策视为静态的决策,相应的对动态群体决策还没有一个系统的、全面的认识。 本文重点研究动态群体决策的内容,关注决策过程中个体交互现象,探讨不同因素对群体意见收敛结果的影响。通过学习意见动力学理论,了解常用交互模型的基本思想和构建原理,结合边界信任Deffuant模型构建动态群体决策模型,同时,构建复杂网络中的无标度网络作为个体交互的媒介。在理论研究的基础上,采用Matlab工具,对建立的动态群体决策模型进行仿真分析,主要观察决策过程中各项参数对决策结果的影响,并在此基础上对传统的Deffuant交互模型做一定的修正,引入意见领袖个体,突破一般群体决策将所有个体同质化的局限性。结果显示,意见领袖对于群体决策的演化过程起导向作用,能够加快群体意见的收敛。同时,研究还表明,在群体决策过程中,当支持某一意见的个体数量占优势时,其他个体会在短时间内迅速的向此意见进行转变,最终绝大多数的个体都支持该意见。最后,针对网络环境下的热点事件,通过实际网络数据的采集分析,进行实证分析,以此来验证本文构建的动态群体决策模型的合理性。 本文对群体决策进行了拓展研究,关注决策中个体的动态交互过程,研究结果对实际生活中的决策问题具有一定的指导意义。
【关键词】：意见动力学 复杂网络 动态群体决策 建模 仿真
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：G206;C934
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-9
• 图表目录9-10
• 1 绪论10-21
• 1.1 选题背景和研究意义10-11
• 1.1.1 选题背景10-11
• 1.1.2 选题的研究意义11
• 1.2 动态群体决策的相关研究现状11-18
• 1.2.1 动态群体决策的分类11-15
• 1.2.2 国外对动态群体决策的研究15-16
• 1.2.3 国内对动态群体决策的研究16-17
• 1.2.4 现有研究的不足17-18
• 1.3 研究内容及方法18-19
• 1.3.1 本文的研究框架及主要研究内容18-19
• 1.3.2 研究方法19
• 1.4 论文结构19-21
• 2 意见动力学理论与复杂网络研究21-30
• 2.1 意见动力学的基本概念21-22
• 2.2 意见动力学模型三要素22-23
• 2.2.1 意见的表述22
• 2.2.2 局部交流机制22-23
• 2.2.3 演化所处的环境23
• 2.3 意见交互的常用模型23-26
• 2.3.1 选民模型23-24
• 2.3.2 多数统治模型24
• 2.3.3 Sznajd模型24-25
• 2.3.4 Axelrod的文化传播模型25
• 2.3.5 边界信任模型25-26
• 2.4 基于复杂网络理论的演化环境26-29
• 2.4.1 规则网络27
• 2.4.2 随机网络27
• 2.4.3 小世界网络27-28
• 2.4.4 无标度网络28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 3 动态群体决策模型的构建及过程的仿真实现30-40
• 3.1 相关概念介绍30-32
• 3.1.1 意见演化30-31
• 3.1.2 动态群体决策的一致性指标31-32
• 3.2 动态群体决策模型的构建32-35
• 3.2.1 动态群体决策的概念模型32-33
• 3.2.2 演化模型的群体结构33-34
• 3.2.3 无标度网络的构建34-35
• 3.3 动态群体决策过程的仿真实现35-39
• 3.3.1 模型仿真及结果分析35-37
• 3.3.2 加入意见领袖作用37-39
• 3.4 本章小结39-40
• 4 网络环境下群体决策的实验研究40-51
• 4.1 实验假设40-41
• 4.2 获取初始数据41-43
• 4.3 模型主体的局部交流机制43-46
• 4.4 实验结果与分析46-50
• 4.4.1 网络媒体的介入时间46-48
• 4.4.2 网络媒体的影响力48-50
• 4.5 本章小结50-51
• 5 结论51-53
• 5.0 工作小结51
• 5.1 研究成果51-52
• 5.2 研究不足及展望52-53
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果53-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-58

【参考文献】

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本文编号：405964