基于博弈的复杂网络上的观点动力学研究

论文摘要

在现实生活中,每个个体都拥有自己的观点,而使群体达成观点共识是研究社会行为的一个重要方面。一直以来,基于复杂网络的观点动力学理论很好地体现了观点在现实社会中的存在形式,同时,演化博弈论中的策略更新规则可以很好的体现系统中策略的演化过程。近些年来,基于博弈论的观点动力学研究引来了人们越来越多的关注,它为我们研究现实生活中的观点共识状态提供了有力的工具,也为我们研究复杂系统提供了全新的思路。本文通过将复杂网络上的演化博弈论理论引入到观点动力学模型中,将持有不同观点的个体看做是应用不同策略的博弈个体。通过设定当网络中两个体观点一致时获得奖励,观点不一致时受到惩罚,对以博弈论为基础的观点动力学系统演化过程进行了研究。与此同时,我们将从众驱动的说服能力引入到此模型中来,借助敏感参数H来刻画从众性程度对于说服能力的驱动作用。通过研究我们发现,较小的H值可以有效的缩短系统共识时间,H越小,从众性程度对说服能力的驱动越强,即从众性程度对于说服能力的驱动性越强,系统达成共识的时间将会越短。同时我们发现,敏感参数H存在一个阈值,当H低于此阈值时,系统共识时间将不会随H的改变发生明显的变化,而是维持在一个最小的值上;相反的,如果H大于此阈值,系统共识时间会随着H的增大而显著的增加。为了更细致的探究出现上述现象的原因,我们通过研究系统中团簇的演化情况给出了细致的微观解释。最后,我们研究了领导节点对于系统演化的影响,并发现当领导节点们持有相同的观点时,他们将会显著地引导这种观点在稳态时占领整个系统。

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摘要

ABSTRACT

第一章绪论

1.1 复杂网络

1.1.1 概述

1.1.2 基本特性

1.1.3 网络模型

1.2 观点动力学

1.2.1 概述

1.2.2 观点动力学研究现状

1.2.3 观点动力学模型

1.3 博弈论

1.3.1 概述

1.3.2 博弈论基本要素

1.3.3 博弈模型的分类

1.3.4 经典博弈模型

1.4 本章小结

第二章基于博弈的从众驱动说服能力对系统共识的影响

2.1 引言

2.2 演化模型

2.2.1 网络结构介绍

2.2.2 节点收益累计

2.2.3 观点更新过程

2.2.4 研究参数

2.3 演化结果

2.3.1 不同惩罚参数c下的系统共识时间

2.3.2 不同敏感参数H下的系统共识时间

2.3.3 演化过程中观点团簇的演化情况

2.4 本章小结

第三章领导节点对于系统观点演化的影响

3.1 引言

3.2 不同领导节点数下敏感参数H对系统演化的影响

3.3 不同领导节点数下惩罚参数c对系统演化的影响

3.4 本章小结

第四章总结与展望

4.1 文章总结

4.2 展望

参考文献

致谢

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 周嘉廉

导师: 代琼琳

关键词: 观点动力学,复杂网络,演化博弈,从众性,说服能力

来源: 北京邮电大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学,数学

单位: 北京邮电大学

分类号: O157.5;O225

总页数: 51

文件大小: 3402K

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