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复杂网络结构下移动个体博弈机制及接种行为的研究

发布时间:2017-06-06 18:18

  本文关键词:复杂网络结构下移动个体博弈机制及接种行为的研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:近年来,复杂网络科学受到社会各界的广泛关注,成为多学科交叉研究的领域。与此同时,演化博弈论也备受关注,为解决一些社会困境问题提供了强有力的理论工具。其中,复杂网络结构上群体演化博弈行为的研究已取得长足的进步,人类对一些社会困境问题的认识更加深入,从而提出更多行之有效的方法来解决这些社会困境问题;同时,传播动力学行为的分析和研究已成为当前学术研究的一个热点问题。复杂网络及演化博弈理论结合起来,进一步加深了人们对传染病及接种行为的理解,共同推动传播动力学研究工作的向前发展。本文根据复杂网络理论,使用建模仿真方法,研究复杂网络结构上个体博弈策略对合作行为的影响以及探索社会信息和个体异质性对群体中传染病演化行为所产生的作用,论文主要的创新性工作包括以下几个方面:(1)研究了策略更新顺序对带有移动性个体的公共物品博弈行为的影响。当个体对当前收益不满时,有两种选择:一种是改变当前博弈策略;另一种是移动到一个新的且未被其他节点占用的位置上。经过大量实验和仿真,结果表明在不同的策略更新顺序的作用下,群体合作行为演化大不相同,有助于人们更加充分地理解复杂结构化种群的合作行为。(2)探索了带有个体自适应声誉分类的公共物品博弈上的合作行为演化。在这一模型中,每个个体被随机初始化一个声誉值,设定一个固定的声誉阈值,将个体分为两种类型。在博弈过程中声誉值根据个体所选择的博弈策略随时间演化,因此个体所属类型也是随着时间演化的。通过对仿真结果的深入分析发现个体的自适应声誉分类策略能够明显促进群体合作行为,提高群体合作水平,并且有利于合作者间形成强大的合作簇以抵御背叛者的入侵。(3)探讨了社会信息和个体异质性对自愿接种行为及传染病传播范围的影响。底层网络选取更接近现实的无标度网络,引入社会信息对个体决策的影响,发现当固定接种成本时,如果个体过度被社会信息影响,将会导致传染病在人群中大规模地爆发;个体异质性表现为个体体质的差异,根据体质好坏将个体分为两种类型,他们在感染疾病后恢复的概率有所不同,大量模拟仿真结果表明,个体间体质差异要控制在合理的范围,否则将导致传播范围的峰值或者稳态值增大。
【关键词】:复杂网络 公共物品博弈 自适应声誉分类 自愿接种 社会信息 个体异质性
【学位授予单位】:天津理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:O157.5
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 绪论10-13
  • 1.1 课题背景和意义10-11
  • 1.2 论文主要内容11
  • 1.3 论文章节安排11-13
  • 第二章 相关背景知识介绍13-25
  • 2.1 复杂网络简介13-19
  • 2.1.1 复杂网络在多个领域的应用13-14
  • 2.1.2 复杂网络的基本拓扑性质14-15
  • 2.1.3 经典网络模型概述15-19
  • 2.2 演化博弈简介19-20
  • 2.3 经典博弈模型简介20-22
  • 2.3.1 囚徒困境博弈20
  • 2.3.2 雪堆博弈20-21
  • 2.3.3 公共物品博弈21-22
  • 2.4 传染病动力学简介22
  • 2.5 经典传染病传播模型简介22-24
  • 2.5.1 SI模型22-23
  • 2.5.2 SIS模型23
  • 2.5.3 SIR模型23-24
  • 2.6 本章小结24-25
  • 第三章 移动个体的策略更新顺序对公共物品博弈的影响25-37
  • 3.1 仿真模型介绍25-28
  • 3.2 移动个体策略更新顺序介绍28-29
  • 3.3 仿真结果分析29-36
  • 3.3.1 期望水平计算方法的影响30-32
  • 3.3.2 策略更新顺序的影响32-36
  • 3.4 本章小结36-37
  • 第四章 个体自适应声誉分类对公共物品博弈的影响37-47
  • 4.1 模型及更新规则简介37-39
  • 4.1.1 带声誉个体的公共物品博弈模型37-38
  • 4.1.2 个体策略更新规则38-39
  • 4.2 仿真结果分析39-46
  • 4.3 本章小结46-47
  • 第五章 复杂网络环境下个体自愿接种行为的研究47-54
  • 5.1 社会信息对个体自愿接种行为的影响47-50
  • 5.1.1 模型介绍47-48
  • 5.1.2 仿真结果及分析48-50
  • 5.2 个体恢复能力差异对自愿接种行为的影响50-53
  • 5.2.1 模型介绍50-51
  • 5.2.2 仿真结果及分析51-53
  • 5.3 本章小结53-54
  • 第六章 总结与展望54-56
  • 参考文献56-60
  • 发表论文和科研情况说明60-61
  • 致谢61-62

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