發(fā)布時間：2017-04-16 05:03

  本文關(guān)鍵詞：人類雙向選擇模式分析與預(yù)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(guān)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(shù)k1,k2和雙向選擇雙方個體所共有的可供選擇的總特性數(shù)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(shù)關(guān)系：配對成功率P和相關(guān)變量成簡單的反比例關(guān)系,并和模型的仿真結(jié)果是一致的。現(xiàn)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(xiàn)實中的有效性,我們搜集了現(xiàn)實中82組關(guān)于相親大會的實證數(shù)據(jù)。由于相親大會提供的數(shù)據(jù)信息不完整,只提供了參加的總?cè)藬?shù)和配對成功總對數(shù),并沒有提供詳細的男女雙方各自的人數(shù),所以我們無法用模型和實證數(shù)據(jù)做精確的對比,我們只能把模型和實證數(shù)據(jù)做一個粗糙的驗證,我們發(fā)現(xiàn)大多數(shù)實證數(shù)都落在了模型可以預(yù)測的范圍內(nèi),但是當(dāng)參加相親大會的總?cè)藬?shù)相對較少時,會有少量實證數(shù)據(jù)落在模型所能預(yù)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(shù)據(jù)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(xiàn)實中雙向選擇系統(tǒng)的內(nèi)在機制有一定的價值和現(xiàn)實意義。 上面的研究屬于雙向選擇在復(fù)雜系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)科學(xué)領(lǐng)域的一個基礎(chǔ)性初步研究。其雙向選擇機制是建立在一個全聯(lián)通網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)上,包括主流的網(wǎng)絡(luò)模型(ER隨機網(wǎng)絡(luò),WS小世界網(wǎng)絡(luò),BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò))以及現(xiàn)實中的網(wǎng)絡(luò)。并且給出了模型在任意一個網(wǎng)絡(luò)上的解析解,模型仿真結(jié)果和模型的數(shù)學(xué)解析結(jié)果吻合的非常好,說明了解析結(jié)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(wǎng)絡(luò)上的研究：ER隨機網(wǎng)絡(luò),WS小世界網(wǎng)絡(luò),BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn),一個個體的鄰居的數(shù)量和狀態(tài)直接決定了個體的匹配成功率,而且網(wǎng)絡(luò)的平均度越高,個體的匹配概率也越高。在三個主流網(wǎng)絡(luò)模型中,我們發(fā)現(xiàn)WS小世界網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)最有利于匹配,而BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)果最不利于匹配。WS小世界網(wǎng)絡(luò)是在以現(xiàn)實中社交網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)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(xiàn)實中社交網(wǎng)絡(luò)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(xiàn)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(chǔ)研究從一開始的特殊性網(wǎng)絡(luò)(全聯(lián)通網(wǎng)絡(luò))拓展到任意一個網(wǎng)絡(luò)上,我們認(rèn)為這對后續(xù)關(guān)于現(xiàn)實中雙向選擇現(xiàn)象的理論和應(yīng)用研究有一定的意義和作用。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 人類行為 雙向選擇
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)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(nèi)容15-18
• 第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識18-36
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)的概念18-20
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)的分類20-23
• 2.2.1 有向網(wǎng)絡(luò),無向網(wǎng)絡(luò)20-21
• 2.2.2 加權(quán)網(wǎng)絡(luò),無權(quán)網(wǎng)絡(luò)21
• 2.2.3 加權(quán)有向網(wǎng)絡(luò),無權(quán)無向網(wǎng)絡(luò)21-22
• 2.2.4 稀疏網(wǎng)絡(luò),稠密網(wǎng)絡(luò)22
• 2.2.5 二分圖網(wǎng)絡(luò)22-23
• 2.3 網(wǎng)絡(luò)的表示23-24
• 2.3.1 網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)表示23-24
• 2.3.2 網(wǎng)絡(luò)的計算機表示24
• 2.4 網(wǎng)絡(luò)拓撲性質(zhì)24-29
• 2.4.1 鄰居,度,平均度,度分布,度相關(guān)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(shù)27-28
• 2.4.4 介數(shù)28
• 2.4.5 廣度優(yōu)先搜索樹28-29
• 2.5 網(wǎng)絡(luò)模型29-36
• 2.5.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)30-31
• 2.5.2 ER隨機網(wǎng)絡(luò)31-32
• 2.5.3 WS小世界網(wǎng)絡(luò)32-33
• 2.5.4 BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)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(shù)據(jù)驗證41-46
• 3.4 總結(jié)46-48
• 第四章 雙向選擇機制在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)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(jié)果50-56
• 4.4 總結(jié)56-58
• 第五章 描述網(wǎng)絡(luò)拓撲的一種新方法58-66
• 5.1 研究背景58-59
• 5.2 描述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的新方法59-60
• 5.3 新方法在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的應(yīng)用60-64
• 5.4 總結(jié)64-66
• 第六章 多人多任務(wù)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(jié)果67-72
• 6.4 總結(jié)72-74
• 第七章 總結(jié)與展望74-80
• 7.1 工作總結(jié)74-76
• 7.2 工作展望76-80
• 參考文獻80-86
• 附錄A 常用基本網(wǎng)絡(luò)模型程序示例86-96
• A.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)模型程序示例86-88
• A.2 ER隨機網(wǎng)絡(luò)模型程序示例88-89
• A.3 WS小世界網(wǎng)絡(luò)模型程序示例89-91
• A.4 BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型程序示例91-92
• A.5 自定義度分布網(wǎng)絡(luò)模型程序示例92-96
• 附錄B 雙向選擇機制在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的模型程序示例96-106
• B.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)雙向選擇模型程序示例96-98
• B.2 ER隨機網(wǎng)絡(luò)雙向選擇模型程序示例98-99
• B.3 WS小世界網(wǎng)絡(luò)雙向選擇模型程序示例99-101
• B.4 BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)雙向選擇模型程序示例101-103
• B.5 自定義度分布網(wǎng)絡(luò)雙向選擇模型程序示例103-106
• 附錄C 網(wǎng)絡(luò)模型一層度和二層度相似性系數(shù)程序示例106-124
• C.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)一層度和二層度相似性系數(shù)程序示例106-110
• C.2 ER隨機網(wǎng)絡(luò)模型一層度和二層度相似性系數(shù)程序示例110-114
• C.3 WS小世界網(wǎng)絡(luò)一層度和二層度相似性系數(shù)程序示例114-119
• C.4 BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)一層度和二層度相似性系數(shù)程序示例119-124
• 附錄D 多人多任務(wù)時間優(yōu)化程序示例124-130
• 附錄E 跟論文有關(guān)的數(shù)學(xué)知識130-136
• E.1 貝塞爾函數(shù)130-131
• E.2 伽馬函數(shù)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(shù)學(xué)公式135-136
• 致謝136-138
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果138-140
• 附件140

【共引文獻】

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1 郭U

本文編號：310038