發(fā)布時間：2017-09-30 10:22

  本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的命名博弈動力學(xué)研究

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【摘要】：在自然界中，大量的復(fù)雜系統(tǒng)都可以通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)加以描述，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)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(fù)雜系統(tǒng)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為復(fù)雜性科學(xué)研究中最具挑戰(zhàn)的前沿課題之一，已經(jīng)得到了科學(xué)界的廣泛關(guān)注。不同領(lǐng)域的科學(xué)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(fù)雜系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型提供有效保障和理論依據(jù)。因此，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究不僅對人類社會生活有著指導(dǎo)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(fù)雜網(wǎng)絡(luò)為我們研究各種動力學(xué)過程提供了前提保障。動力學(xué)研究過程是探究在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)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(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、動力學(xué)機制等因素的影響。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的動力學(xué)研究是探究人類社會活動和自然界演化的終極目標(biāo)。近年來，命名博弈成為統(tǒng)計物理學(xué)研究領(lǐng)域最為關(guān)注的模型，是研究語言形成和演化的一個非平衡動力學(xué)，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(dá)成一致的過程。 根據(jù)國內(nèi)外有關(guān)于命名博弈及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究的發(fā)展趨勢及動態(tài)，本文對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的命名博弈動力學(xué)做出了更加細(xì)致的研究，，深入探討了不同復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)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(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中幾種典型的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分析與比較，發(fā)現(xiàn)BA網(wǎng)絡(luò)模型能夠較好地描述某個小團(tuán)體內(nèi)人類社會網(wǎng)絡(luò)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(luò)而言，必將有明顯的社區(qū)化特性。因此，本文在BA網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上提出了多社區(qū)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建方法，該方法表示整個社會網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(luò)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(luò)環(huán)境。 2.基于人類大腦的記憶過程，本文結(jié)合詞匯權(quán)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(quán)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(quán)重，用來衡量該節(jié)點對詞匯的記憶程度，記憶強度高（權(quán)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(quán)重來加強對該詞匯的記憶，降低傳播失敗的詞匯權(quán)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(quán)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(rèn)知新事物的過程。 3.將該命名博弈在單社區(qū)BA網(wǎng)絡(luò)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(dāng)它們之間存在線性關(guān)系時，演化收斂較快。 4.將該命名博弈應(yīng)用到多社區(qū)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(xué)的方法對影響收斂詞匯數(shù)的因素進(jìn)行定量分析，并且進(jìn)行多次網(wǎng)絡(luò)實驗，發(fā)現(xiàn)理論和實踐能夠統(tǒng)一，多社區(qū)網(wǎng)絡(luò)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(luò)社區(qū)化強度和社區(qū)內(nèi)節(jié)點的平均度有關(guān)，而與社區(qū)內(nèi)節(jié)點數(shù)無關(guān)。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 命名博弈 多社區(qū)網(wǎng)絡(luò) 收斂詞匯 一致性動力學(xué)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型及其特性度量方法14-19
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本定義14
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)的特性度量及相關(guān)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(luò)拓?fù)淠Ｐ?/span>16-17
• 2.3.1 ER 隨機網(wǎng)絡(luò)模型16
• 2.3.2 WS 小世界網(wǎng)絡(luò)模型16-17
• 2.3.3 BA 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型17
• 2.4 本章小結(jié)17-19
• 第3章 命名博弈動力學(xué)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(guān)動力學(xué)量分析20-21
• 3.2 改進(jìn)的命名博弈21-23
• 3.2.1 引入詞權(quán)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(luò)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(luò)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(luò)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(guān)系34-35
• 4.4 多社區(qū)網(wǎng)絡(luò)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(xiàn)50-54
• 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果54-55
• 致謝55

【共引文獻(xiàn)】

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5 陳t

本文編號：947666