本文關鍵詞：基于復雜網(wǎng)絡的命名博弈動力學研究

  更多相關文章： 復雜網(wǎng)絡 命名博弈 多社區(qū)網(wǎng)絡 收斂詞匯 一致性動力學

【摘要】：在自然界中，大量的復雜系統(tǒng)都可以通過復雜網(wǎng)絡加以描述，復雜網(wǎng)絡使用抽象的方法刻畫和描述了所有由粒子相互作用所組成的復雜系統(tǒng)。復雜網(wǎng)絡作為復雜性科學研究中最具挑戰(zhàn)的前沿課題之一，已經(jīng)得到了科學界的廣泛關注。不同領域的科學家們從不同的研究角度出發(fā)，試圖探索人類社會系統(tǒng)和自然生物系統(tǒng)中的內(nèi)在規(guī)律和必然聯(lián)系，為人們了解和建立復雜系統(tǒng)的網(wǎng)絡模型提供有效保障和理論依據(jù)。因此，復雜網(wǎng)絡的研究不僅對人類社會生活有著指導意義，而且對人們了解人類社會和自然界的內(nèi)在演化規(guī)律有著重要的價值。 復雜網(wǎng)絡為我們研究各種動力學過程提供了前提保障。動力學研究過程是探究在復雜網(wǎng)絡中微觀粒子相互作用而引起系統(tǒng)整體產(chǎn)生宏觀現(xiàn)象變化的過程，其中，微觀粒子的互相作用受到網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)、動力學機制等因素的影響。復雜網(wǎng)絡上的動力學研究是探究人類社會活動和自然界演化的終極目標。近年來，命名博弈成為統(tǒng)計物理學研究領域最為關注的模型，是研究語言形成和演化的一個非平衡動力學，它刻畫了在缺乏全局監(jiān)管和先驗常識的情況下，個體通過成對局部交互的自組織方式試圖將某個客觀物體的名字達成一致的過程。 根據(jù)國內(nèi)外有關于命名博弈及復雜網(wǎng)絡相關研究的發(fā)展趨勢及動態(tài)，本文對復雜網(wǎng)絡上的命名博弈動力學做出了更加細致的研究，，深入探討了不同復雜網(wǎng)絡上使用更加接近于人腦記憶過程的命名博弈演化過程，探究了語言的形成與發(fā)展。本文的主要工作如下： 1.基于對復雜網(wǎng)絡中幾種典型的網(wǎng)絡模型進行分析與比較，發(fā)現(xiàn)BA網(wǎng)絡模型能夠較好地描述某個小團體內(nèi)人類社會網(wǎng)絡的多方面特性，然而，對于整個國家乃至整個世界這樣大型的人類社會網(wǎng)絡而言，必將有明顯的社區(qū)化特性。因此，本文在BA網(wǎng)絡模型的基礎上提出了多社區(qū)網(wǎng)絡模型的構(gòu)建方法，該方法表示整個社會網(wǎng)絡是由各個國家或民族子社區(qū)組成的，各個社區(qū)內(nèi)仍通過BA網(wǎng)絡模式構(gòu)建的，而社區(qū)間個體的連接則是以與BA連接方式相反的方式連接。多社區(qū)網(wǎng)絡的構(gòu)建為模擬現(xiàn)實社會中不同國家不同語言的演化過程提供了網(wǎng)絡環(huán)境。 2.基于人類大腦的記憶過程，本文結(jié)合詞匯權重、記憶庫大小和節(jié)點選擇等多種因素提出了一種可衰減詞匯權重的命名博弈模型。每個節(jié)點的每一個詞匯都存在一個權重，用來衡量該節(jié)點對詞匯的記憶程度，記憶強度高（權重高）的詞匯下一次會被節(jié)點優(yōu)先選擇傳播。通過加重成功傳播詞匯的權重來加強對該詞匯的記憶，降低傳播失敗的詞匯權重來表現(xiàn)個體遺忘的過程，從而保證記憶空間的一致性，低權重的詞匯會被有效刪除，體現(xiàn)了人類大腦有限記憶的特性，這個過程較完整的體現(xiàn)了人類認知新事物的過程。 3.將該命名博弈在單社區(qū)BA網(wǎng)絡上實驗，發(fā)現(xiàn)所有個體的詞匯最終能夠統(tǒng)一，通過對總詞匯數(shù)、不同詞匯數(shù)和平均協(xié)議成功率的分析了解新個體命名的演化過程。衰減因子和刪除閾值的取值對于演化速度影響較大，當它們之間存在線性關系時，演化收斂較快。 4.將該命名博弈應用到多社區(qū)網(wǎng)絡模型上，發(fā)現(xiàn)收斂詞匯數(shù)可能不唯一，同時，探究了不同策略、網(wǎng)絡平均度和社區(qū)數(shù)對詞匯演化過程的影響。通過使用微分動力學的方法對影響收斂詞匯數(shù)的因素進行定量分析，并且進行多次網(wǎng)絡實驗，發(fā)現(xiàn)理論和實踐能夠統(tǒng)一，多社區(qū)網(wǎng)絡收斂詞匯數(shù)與社區(qū)數(shù)相同，且收斂詞匯數(shù)的穩(wěn)定性與網(wǎng)絡社區(qū)化強度和社區(qū)內(nèi)節(jié)點的平均度有關，而與社區(qū)內(nèi)節(jié)點數(shù)無關。
【關鍵詞】：復雜網(wǎng)絡 命名博弈 多社區(qū)網(wǎng)絡 收斂詞匯 一致性動力學
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 引言10
• 1.2 研究背景和研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 研究意義12
• 1.4 論文主要內(nèi)容12-14
• 第2章 復雜網(wǎng)絡模型及其特性度量方法14-19
• 2.1 復雜網(wǎng)絡的基本定義14
• 2.2 網(wǎng)絡的特性度量及相關概念14-16
• 2.2.1 度與度分布14
• 2.2.2 聚類系數(shù)14-15
• 2.2.3 平均路徑長度15
• 2.2.4 模塊性15-16
• 2.3 典型的網(wǎng)絡拓撲模型16-17
• 2.3.1 ER 隨機網(wǎng)絡模型16
• 2.3.2 WS 小世界網(wǎng)絡模型16-17
• 2.3.3 BA 無標度網(wǎng)絡模型17
• 2.4 本章小結(jié)17-19
• 第3章 命名博弈動力學19-25
• 3.1 原始最小命名博弈19-21
• 3.1.1 模型的定義19
• 3.1.2 策略的選擇19-20
• 3.1.3 命名博弈的相關動力學量分析20-21
• 3.2 改進的命名博弈21-23
• 3.2.1 引入詞權的命名博弈21
• 3.2.2 不對稱的命名博弈21-22
• 3.2.3 有限記憶的命名博弈22
• 3.2.4 聰明策略22-23
• 3.3 基于命名博弈的信息存儲與分享23-24
• 3.4 本章小結(jié)24-25
• 第4章 多社區(qū)網(wǎng)絡上的命名博弈及其收斂詞匯數(shù)分析25-48
• 4.1 博弈模型25-26
• 4.1.1 模型定義25-26
• 4.1.2 模型分析26
• 4.2 多社區(qū)網(wǎng)絡模型26-28
• 4.2.1 模型定義26-27
• 4.2.2 模型分析27-28
• 4.3 單社區(qū)網(wǎng)絡上命名博弈的仿真與討論28-35
• 4.3.1 演化過程29-30
• 4.3.2 衰減因子對演化的影響30-32
• 4.3.3 刪除閾值對演化的影響32-34
• 4.3.4 衰減因子與最佳刪除閾值的關系34-35
• 4.4 多社區(qū)網(wǎng)絡上命名博弈的仿真與討論35-40
• 4.4.1 不同策略對演化的影響35-36
• 4.4.2 不同平均度對演化的影響36-38
• 4.4.3 不同社區(qū)數(shù)對演化的影響38
• 4.4.4 詞匯演化的可視化過程38-40
• 4.5 收斂詞匯數(shù)的穩(wěn)定性分析40-47
• 4.6 本章小結(jié)47-48
• 第5章 結(jié)論與展望48-50
• 5.1 本文總結(jié)48-49
• 5.2 展望49-50
• 參考文獻50-54
• 作者簡介及在學期間所取得的科研成果54-55
• 致謝55

【共引文獻】

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本文編號：947666