非均匀交互观点动力学的智能体建模及分析

发布时间：2017-07-16 02:16

  本文关键词：非均匀交互观点动力学的智能体建模及分析

  更多相关文章： 观点演化 智能体建模 社会网络 一致性 两极分化 持续波动 同质性 偏好性行为

【摘要】：人们几乎所有的决策行为都会受他们自身的观点影响,因此研究人们观点形成过程的动力学特性具有重要的理论意义和应用价值。观点动力学通过研究决定个体观点改变的基本规则来分析群体观点演化趋势和集群行为。近年来,观点动力学已经发展成一个比较热门的交叉学科之一,其吸引了许多来自社会物理学、经济学、数学、计算机科学、信息与系统控制科学等不同领域学者们的注意。他们提出了各种数学模型用来刻画和分析观点动力学特性,但是这些模型只考虑了影响人们观点形成的个别因素,还有待进一步完善。人们观点演化是一个复杂的过程,观点动力学的研究还面临很大的挑战。一般而言,个体观点的改变是由个体本身的内在特性、个体所处的社会网络结构以及个体所获得的交流信息共同影响的结果。本文在现有的观点演化模型的基础上,进一步考虑了社会心理学中关于个体行为分析的实证研究结果,建立新的演化模型,用来刻画个体观点演化动力学行为。本文主要研究了群体观点的一致性、两极分化和持续波动这三方面的问题,并分析了社会网络结构对群体观点演化的影响。本文的主要内容和研究结果如下:首先,针对现实世界中总存在一些个体比较保守、不容易改变自己的观点,而另一些个体比较开明、易于改变自己的观点,我们将个体分别划分为开明型个体、适中型个体和保守型个体三类,同时引入一个自信系数将个体自身的观点值独立出来,给出改进的HK模型。模型中假定个体的观点值为区间[0,1]上的连续实数,开明型个体、适中型个体和保守型个体的信任半径分别均匀分布在三个不同的有界信任区间。研究结果表明,开明型个体并不能有助于群体最终观点达到一致,甚至还会使群体的最终观点出现更多分歧;开明个体并不能一直加快群体观点的收敛,只有当开明个体的数量足够大时,才可以提高群体观点的收敛速度;如果群体中保守型个体的数量固定,随着开明型个体比例的增大,最大观点簇的相对大小沿着一个类似开口向上的抛物线曲线变化,并且当群体中开明型个体的数量与适中型个体相当时,最大观点簇的相对大小达到最小值。其次,考虑个体的偏好性行为和同质性特性对群体观点演化的影响,给出一个新的观点演化模型,研究群体观点的两极分化问题。该模型中每个个体的观点由有限个论元组成;基于说服论元理论(persuasiveargumenttheory),个体每次与其交流邻居交换的是其中的一个论元,而不是具体的观点值;基于改进的urn模型刻画个体的偏好性行为。通过理论分析表明基于该模型群体最终观点会出现完全一致或是两极分化两种情况,并通过数值仿真分析了在不同社会网络结构下个体的偏好性行为和同质性特性对群体观点最终出现两极分化的影响。研究结果表明个体的偏好性行为和同质性特性都不仅会使群体最终观点出现两极分化,同时还会加快群体观点演化的收敛速度;在完全图网络中,个体的同质性特性是群体最终观点出现两极分化的主要原因,如果个体的同质性强度为0,则群体最终出现两极分化的可能几乎为0,而在ws小世界网络、空手道网络中,由于网络中的节点相对孤立,即使个体的同质性强度为0,群体最终观点仍然比较容易出现两极分化的现象;在ws小世界网络中,如果增大小世界网络的平均度值k或者随机重连概率p,群体最终观点出现两极分化的可能性会降低。第三,考虑了群体中存在顽固个体的情况,建立改进的观点演化模型,研究群体观点的一致性与波动性问题。该模型中将个体分为顽固个体和常规个体两类,个体以一定的概率随机选取一个邻居个体来交流,顽固个体的观点始终保持不变,而常规个体采用非bayesian法则,把自身当前的观点值与交流个体个体的观点值的加权平均值作为观点更新值。基于随机矩阵理论,分析了模型的稳定性,同时给出群体在不同社会网络结构下的数值仿真结果。研究结果表明当顽固个体具有相同的初始观点时,只要个体的交流网络结构为强连通图,群体最终观点将一致收敛于顽固个体的观点值,并且群体观点的收敛时间会随着ER随机图边连接概率、WS小世界网络边随机重连概率以及网络节点平均度K的增大而减小,最后趋于稳定值;当顽固个体的初始观点值不完全相同时,只要个体交流的社会网络存在至少一条路径使具有不同观点值的顽固个体可达,则群体中常规个体的最终观点将会出现持续波动,且波动区间的上下界分别为可达的所有顽固个体观点值的最大值和最小值。
【关键词】：观点演化 智能体建模 社会网络 一致性 两极分化 持续波动 同质性 偏好性行为
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要4-7
• ABSTRACT7-17
• 主要符号与参数对照表17-18
• 第一章 绪论18-34
• 1.1 课题背景及意义18-20
• 1.2 观点动力学建模分析的研究进展20-30
• 1.2.1 观点动力学建模方法20-22
• 1.2.2 观点动力学研究进展22-30
• 1.3 现有研究存在的不足30
• 1.4 主要工作与创新点30-31
• 1.5 论文结构31-34
• 第二章 预备知识34-42
• 2.1 网络的图描述34-35
• 2.2 几个常见的网络35-40
• 2.3 随机矩阵理论的一些结论40-41
• 2.4 本章小结41-42
• 第三章 一类异构有界信任的观点演化动力学42-56
• 3.1 引言42-43
• 3.2 模型描述与分析43-46
• 3.2.1 传统HK模型介绍43
• 3.2.2 改进的HK模型43-46
• 3.3 数值仿真及分析46-53
• 3.3.1 保守型个体对最终观点的影响46-48
• 3.3.2 开明型个体对最终观点的影响48-52
• 3.3.3 适中个体对最终观点的影响52-53
• 3.3.4 群体密度对最终观点数量的影响53
• 3.4 本章小结53-56
• 第四章 带有个体偏好性的观点两极分化动力学56-78
• 4.1 引言56
• 4.2 数学模型描述56-60
• 4.2.1 选择交流邻居58-59
• 4.2.2 偏好性接收交换信息59-60
• 4.3 理论分析60-61
• 4.4 仿真与分析61-76
• 4.4.1 作用在Karate网络上的结果62-67
• 4.4.2 作用在完全图网络的结果67-69
• 4.4.3 作用在小世界网络的结果69-76
• 4.5 本章小结76-78
• 第五章 带有顽固个体时群体观点一致性与波动性78-106
• 5.1 引言78
• 5.2 模型描述78-81
• 5.3 理论分析81-85
• 5.4 顽固个体观点相同时的仿真结果85-96
• 5.4.1 星形网络的仿真结果85-86
• 5.4.2 杠铃形状网络（Barbell Network）的仿真结果86-88
• 5.4.3 完全图网络的仿真结果88-91
• 5.4.4 ER随机图的仿真结果91-92
• 5.4.5 WS小世界网络的仿真结果92-94
• 5.4.6 无标度图络的仿真结果94-96
• 5.5 顽固个体具有不同观点值时的仿真结果96-103
• 5.5.1 星形网络的仿真结果96
• 5.5.2 杠铃网络的仿真结果96-101
• 5.5.3 ER随机网络的仿真结果101
• 5.5.4 WS小世界网络的仿真结果101-102
• 5.5.5 B-A无标度网络的仿真结果102-103
• 5.6 本章小结103-106
• 第六章 总结与展望106-110
• 6.1 全文总结106-107
• 6.2 研究展望107-110
• 参考文献110-126
• 致谢126-128
• 攻读学位期间发表的学术论文目录128-130

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本文编号：546721