【摘要】：人類動(dòng)力學(xué)作為復(fù)雜系統(tǒng)領(lǐng)域的新興研究方向,已經(jīng)受到越來越多的關(guān)注。深入了解和認(rèn)知不同模式下產(chǎn)生的人類行為,有助于改善電信及鐵路運(yùn)營商的資源分配與服務(wù)設(shè)置,也有利于完善市場零售業(yè)的價(jià)格定位和倉儲(chǔ)調(diào)整,具有較大的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。通過學(xué)習(xí)與研究,本文取得了如下成績。 首先,針對(duì)當(dāng)前的研究現(xiàn)狀,比較了目前幾種典型的人類動(dòng)力學(xué)模型,總結(jié)了各個(gè)模型所面向的行為模式,分析了幾種典型人類動(dòng)力學(xué)模型各自的優(yōu)點(diǎn)與不足,并給出了相應(yīng)的仿真結(jié)果。 其次,以帕菲克國際健身俱樂部所有會(huì)員的登錄數(shù)據(jù)為對(duì)象,對(duì)全體會(huì)員、分組會(huì)員以及個(gè)體會(huì)員的登錄情況進(jìn)行了實(shí)證研究,分析了不同對(duì)象在健身運(yùn)動(dòng)模式下登錄間隔時(shí)間的分布特性：探討了分組群體的概率分布α值與活躍度之間的非線性變化關(guān)系。 第三,基于以上實(shí)證分析,為了更好的模擬真實(shí)世界中興趣的變化對(duì)人類習(xí)慣行為的影響,解析了一個(gè)受習(xí)慣和興趣影響的人類動(dòng)力學(xué)模型。通過在基于習(xí)慣的模型機(jī)制中引入興趣因子v與時(shí)間閾值參數(shù)Tmax和Tmin(分別表示行為在服務(wù)臺(tái)上停留的最長時(shí)間與最短時(shí)間),得到了一個(gè)基于習(xí)慣的人類運(yùn)動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型。模型生成的模擬數(shù)據(jù)較好地符合現(xiàn)實(shí)中人類運(yùn)動(dòng)健身的實(shí)證數(shù)據(jù)。 最后,總結(jié)了健身運(yùn)動(dòng)模式下的人類行為的實(shí)證與建模研究,指出了下一步的研究思路。
【圖文】：

時(shí)間趨近于零，這樣避免了下一個(gè)時(shí)間步到來時(shí)舊任務(wù)還沒有處理完的情況:(2)優(yōu)先權(quán)通過一個(gè)均勻分布x0’)。【0，1」中產(chǎn)生;(3)個(gè)體以概率p執(zhí)行當(dāng)前優(yōu)先權(quán)最高的任務(wù)，并以概率1一執(zhí)行一個(gè)完機(jī)的任務(wù);(4)舊任務(wù)在被選擇執(zhí)行的同時(shí)，，新任務(wù)加入舊任務(wù)原來所在的隊(duì)列位置，優(yōu)先權(quán)仍由均勻分布產(chǎn)生。根據(jù)以上的規(guī)則，很顯然當(dāng)p一1時(shí)，具有高優(yōu)先級(jí)的任務(wù)在加入隊(duì)列后就被處理，而優(yōu)先級(jí)較低的任務(wù)由于要等待所有優(yōu)先級(jí)更高的任務(wù)都被完成才執(zhí)行，因而被迫長時(shí)間停留在隊(duì)列中，成為胖尾現(xiàn)象的可能來源;而當(dāng)p一0任務(wù)在每個(gè)時(shí)間步被隨機(jī)的選擇，與自身的優(yōu)先權(quán)無關(guān)。2.L2仿真模擬定義隊(duì)列長度L一100，p一0.999，經(jīng)歷的離散時(shí)間步長T=lo0000，任務(wù)的權(quán)參數(shù)從均勻分布x0’)。[0，1]中提取，:為隊(duì)列中任務(wù)的等待時(shí)間，最終生成值模擬結(jié)果如圖2.1.1所示。

根據(jù)圖2.1.1可知，任務(wù)的等待時(shí)間呈現(xiàn)出明顯的冪律特性，且在雙對(duì)下，等待時(shí)間的分布函數(shù)P(:)可以近似用斜率為一1的直線擬合，仿真結(jié)果p、1的極限下，任務(wù)在列表中的等待時(shí)間:滿足指數(shù)a=1的冪律尾巴，該結(jié)網(wǎng)、發(fā)送電子郵件和圖書館借閱的標(biāo)度指數(shù)是吻合的[26】。此外，當(dāng)p一0.001時(shí)，任務(wù)等待時(shí)間分布的擬合曲線在單對(duì)數(shù)坐標(biāo)下呈條直線，見圖2.1.2。這說明P(:)在p*0時(shí)趨近于指數(shù)分布，即任務(wù)被隨機(jī)選的等待時(shí)間具有泊松特性，顯然基于優(yōu)先權(quán)排隊(duì)的理論模型能更好的解釋現(xiàn)胖尾現(xiàn)象。然而，日常生活中不同個(gè)體對(duì)應(yīng)的任務(wù)列表長度并不相同，為了了解L變化對(duì)等待時(shí)間分布的影響，我們?cè)趫D2.1.3中比較了L=2，L=100，L=300同情況下的等待時(shí)間分布。仿真結(jié)果顯示，當(dāng)p*1時(shí)，L的變化不會(huì)影響P(標(biāo)度指數(shù)，即便隊(duì)列長度僅僅為2時(shí)標(biāo)度行為也仍然存在，說明模型不需要任務(wù)列表同樣能體現(xiàn)具有陣發(fā)和胖尾特征的動(dòng)力學(xué)效應(yīng)。寸烤n

本文編號(hào)：2654670