本文關鍵詞：人類雙向選擇模式分析與預測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：雙向選擇在人類的日常生活中是非常普遍的。為了研究隱藏在人類雙向選擇行為背后的機制和規(guī)律,我們建立了一個關于任意雙向選擇系統(tǒng)的最小模型,并且得到了這個模型的解析解。模型包括了三個影響雙向選擇的主要因素,分別是雙向選擇雙方各自的個體總數k1,k2和雙向選擇雙方個體所共有的可供選擇的總特性數n。在三種不同的條件下,我們對模型的精確解釋式作了近似分析,得到了更簡潔的函數關系：配對成功率P和相關變量成簡單的反比例關系,并和模型的仿真結果是一致的�，F實中男女之間愛情選擇是典型的雙向選擇問題,為了驗證模型在現實中的有效性,我們搜集了現實中82組關于相親大會的實證數據。由于相親大會提供的數據信息不完整,只提供了參加的總人數和配對成功總對數,并沒有提供詳細的男女雙方各自的人數,所以我們無法用模型和實證數據做精確的對比,我們只能把模型和實證數據做一個粗糙的驗證,我們發(fā)現大多數實證數都落在了模型可以預測的范圍內,但是當參加相親大會的總人數相對較少時,會有少量實證數據落在模型所能預測的區(qū)域范圍之外,我們對此做出了合理的解釋。因此總體上講,實證數據理論上驗證了模型的合理性,如此一個簡單的雙向選擇模型對了解現實中雙向選擇系統(tǒng)的內在機制有一定的價值和現實意義。 上面的研究屬于雙向選擇在復雜系統(tǒng)和網絡科學領域的一個基礎性初步研究。其雙向選擇機制是建立在一個全聯通網絡上。為了進一步加深對雙向選擇課題的研究,我們將雙向選擇機制拓展到了任意一個網絡上,包括主流的網絡模型(ER隨機網絡,WS小世界網絡,BA無標度網絡)以及現實中的網絡。并且給出了模型在任意一個網絡上的解析解,模型仿真結果和模型的數學解析結果吻合的非常好,說明了解析結果的精確性和正確性。我們主要選做了雙向選擇機制在三個主流網絡上的研究：ER隨機網絡,WS小世界網絡,BA無標度網絡。經過研究發(fā)現,一個個體的鄰居的數量和狀態(tài)直接決定了個體的匹配成功率,而且網絡的平均度越高,個體的匹配概率也越高。在三個主流網絡模型中,我們發(fā)現WS小世界網絡的拓撲結構最有利于匹配,而BA無標度網絡的拓撲結果最不利于匹配。WS小世界網絡是在以現實中社交網絡為基礎上研究建立起來的,那么我們的雙向選擇機制研究可以暗示現實中社交網絡的演化形成很可能遵守著有利于異性個體之間的匹配這一基本規(guī)則。此研究工作對現實中的雙向選擇研究更進了一步,讓我們對雙向選擇的基礎研究從一開始的特殊性網絡(全聯通網絡)拓展到任意一個網絡上,我們認為這對后續(xù)關于現實中雙向選擇現象的理論和應用研究有一定的意義和作用。
【關鍵詞】：復雜網絡 人類行為 雙向選擇
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 表格索引10-11
• 插圖索引11-13
• 主要符號對照表13-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 本論文的研究內容15-18
• 第二章 復雜網絡基礎知識18-36
• 2.1 網絡的概念18-20
• 2.2 網絡的分類20-23
• 2.2.1 有向網絡,無向網絡20-21
• 2.2.2 加權網絡,無權網絡21
• 2.2.3 加權有向網絡,無權無向網絡21-22
• 2.2.4 稀疏網絡,稠密網絡22
• 2.2.5 二分圖網絡22-23
• 2.3 網絡的表示23-24
• 2.3.1 網絡的數學表示23-24
• 2.3.2 網絡的計算機表示24
• 2.4 網絡拓撲性質24-29
• 2.4.1 鄰居,度,平均度,度分布,度相關24-27
• 2.4.2 路徑,路徑長度,距離,直徑,連通性27
• 2.4.3 聚類系數27-28
• 2.4.4 介數28
• 2.4.5 廣度優(yōu)先搜索樹28-29
• 2.5 網絡模型29-36
• 2.5.1 規(guī)則網絡30-31
• 2.5.2 ER隨機網絡31-32
• 2.5.3 WS小世界網絡32-33
• 2.5.4 BA無標度網絡33-36
• 第三章 人類雙向選擇行為模型36-48
• 3.1 引言36
• 3.2 模型和解析36-41
• 3.3 實證數據驗證41-46
• 3.4 總結46-48
• 第四章 雙向選擇機制在復雜網絡上的研究48-58
• 4.1 引言48-49
• 4.2 模型和仿真方法49-50
• 4.3 仿真結果50-56
• 4.4 總結56-58
• 第五章 描述網絡拓撲的一種新方法58-66
• 5.1 研究背景58-59
• 5.2 描述網絡結構特征的新方法59-60
• 5.3 新方法在復雜網絡上的應用60-64
• 5.4 總結64-66
• 第六章 多人多任務時間優(yōu)化研究66-74
• 6.1 研究背景66
• 6.2 模型介紹66-67
• 6.3 仿真結果67-72
• 6.4 總結72-74
• 第七章 總結與展望74-80
• 7.1 工作總結74-76
• 7.2 工作展望76-80
• 參考文獻80-86
• 附錄A 常用基本網絡模型程序示例86-96
• A.1 規(guī)則網絡模型程序示例86-88
• A.2 ER隨機網絡模型程序示例88-89
• A.3 WS小世界網絡模型程序示例89-91
• A.4 BA無標度網絡模型程序示例91-92
• A.5 自定義度分布網絡模型程序示例92-96
• 附錄B 雙向選擇機制在復雜網絡上的模型程序示例96-106
• B.1 規(guī)則網絡雙向選擇模型程序示例96-98
• B.2 ER隨機網絡雙向選擇模型程序示例98-99
• B.3 WS小世界網絡雙向選擇模型程序示例99-101
• B.4 BA無標度網絡雙向選擇模型程序示例101-103
• B.5 自定義度分布網絡雙向選擇模型程序示例103-106
• 附錄C 網絡模型一層度和二層度相似性系數程序示例106-124
• C.1 規(guī)則網絡一層度和二層度相似性系數程序示例106-110
• C.2 ER隨機網絡模型一層度和二層度相似性系數程序示例110-114
• C.3 WS小世界網絡一層度和二層度相似性系數程序示例114-119
• C.4 BA無標度網絡一層度和二層度相似性系數程序示例119-124
• 附錄D 多人多任務時間優(yōu)化程序示例124-130
• 附錄E 跟論文有關的數學知識130-136
• E.1 貝塞爾函數130-131
• E.2 伽馬函數131-132
• E.3 二項式分布132-133
• E.4 泊松分布133-134
• E.5 正態(tài)分布134-135
• E.6 其他數學公式135-136
• 致謝136-138
• 在讀期間發(fā)表的學術論文與取得的研究成果138-140
• 附件140

【共引文獻】

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本文編號：310038