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改进的自推动粒子模型与群体行为研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华南理工大学经济与贸易学院,广州510006, [2]华南理工大学工商管理学院,广州510640
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.70773041);中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.2011ZB0011);教育部人文社科青年基金(No.08JC790023);广东省普通高校人文社会科学研究基地重大项目(No.10JDXM63005).
中文摘要:

采用原胞自动机对自推动粒子模型进行改进,分析了在低密度空间、中等密度空间以及高密度空间3种情况下,大众生产系统生产者的决策影响因素。研究表明,在中等密度空间,大众生产系统中生产者的决策突变不仅与生产者的密度相关,还与系统的开放性以及智能粒子的更新速度密切相关。进一步地采用复杂网络对自推动粒子模型进行改进。结果表明,当外部影响较小时,网络拓扑结构对群体一致决策无太大影响,系统稳定时群体的一致决策方向与外部初始条件相关;当外部影响较大时,在满足外部影响与网络拓扑结构一定关系的条件下,系统中自推动粒子的群体决策与基于原胞自动机的结果相似。根据大众生产合作网络的无标度特性分析了在动态增长无标度网络中的稳定结果,得出当γ〉3时动态增长的网络系统中自推动粒子的群体行为选择仍然具备突然改变方向的性质。

英文摘要:

The self-propelled particle models are improved by cellular automaton;through this model the peer production system producers' decision-making factors are further analysed in three cases of low density space, medium density space, and high-density space.The studies show that in medium density space, the decision-making producers' decision mutations are associated not only with the density of the producer,but also related with the openness of the system and update intelligent speed of the particles closely.Complex network model is used to improve self-propelled particle model.The results show that when the external influence is small, the group consensus decision-making is not affected by the network topology; in the system stable state the groups consensus decision-making direction is associated with the external initial conditions; when external influence is larger, if external influence and network topology follow a certain relationship, the results of system groups decision-making are similar to promote particles in cellular automata.According to the peer production system's scale-free network characteristics, the stable results are analysed in the dynamic growth scale-free network, and it shows that when the dynamically growing network follows the γ〉 3 law, the groups behavior in the network still has a sudden change in the direction of selection in nature.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887