无标度网络的群聚性对合作行为的影响

通过仿真实验分析囚徒困境博弈在群聚性可变的无标度网络上的演化,进而考察无标度网络的群聚性对合作行为的影响.实验结果表明,无标度网络的群聚性对合作行为的影响依赖于度量个体博弈收益的效用函数.一方面,当效用函数考虑关系成本并以平均收益度量个体的博弈收益时,无标度网络的群聚性抑制合作行为.另一方面,当效用函数同时考虑关系成本和无标度网络中hub节点所具有的资源优势,并以平均收益和累积收益的加权平均度量个体的博弈收益时,随着累积收益权重的增大,无标度网络的群聚性对合作行为的影响逐渐由抑制作用转变为促进作用.     

复杂网络中基于记忆长度的合作行为

网络结构和群体总数对合作行为有重要影响.为进一步研究个体的学习行为和记忆长度如何影响群体的合作率,构建了三种不同类型的网络,采用基于代理计算实验方法,将网络的节点看作有限理性的个体,并构造了个体的适应函数和个体学习和策略的演化方式,研究系统的合作行为.计算实验结果表明偏好选择学习策略提高了无标度网络的合作水平,降低规则网络的合作水平.此时,记忆长度显著改变群体的合作水平,而个体采用随机选择策略时,记忆长度对群体的合作率产生很小的影响.另外,群体总数越高在无标度网络中合作水平越高,而小世界网络中合作水平越低,规则网络中则呈现不规则变化.从而证明偏好选择学习策略选择有一定的适应性,记忆长度和群体总数针对不同的学习策略和网络结构会带来截然相反的结果.     

拓扑可调无标度网络上的雪堆博弈研究

复杂网络上博弈个体间合作行为的涌现具有重要的现实意义.为了研究无标度网络拓扑结构对合作涌现的影响,结合雪堆博弈模型和比例模仿策略,研究了拓扑结构可调的无标度网络上的博弈动力学演化,具体研究内容为网络的幂律指数、平均度和平均聚类系数与合作密度的关系.仿真结果表明,无标度网络的合作密度与网络度分布的均匀程度正相关,高聚类结构可以有效增强网络上的合作密度,即幂律指数越高,平均聚类系数越小时,合作水平越低;另外,平均度与合作密度呈现非单调关系,存在一个最佳平均度.     

资源配置导向下产学研合作创新网络协同演化路径

针对产学研合作创新网络内合作关系网络和人际关系网络的协同演化问题。基于不同组织资源配置模式(随机导向型、关系导向型、合作导向型和关系嵌入型)界定产学研合作创新网络协同演化的内涵;运用进化博弈、纳什等价博弈与协同学序参量方法构建产学研合作创新网络协同演化的理论模型,并借助计算机仿真实现核心序参量的密度分布和矢量场分析,从而确定产学研合作创新网络协同演化路径。研究表明:产学研合作创新网络协同演化路径具有突变特性、偏好特性和对称破缺性;关系导向型和关系嵌入型资源配置有利于保持产学研合作创新网络的稳定性;合作关系网络和人际关系网络共生于产学研合作创新网络协同演化过程中;产学研合作创新网络在无外力(第三方)作用下会自发协同演化为(ESS点)稳态。     

一种高聚类幂律可调网络异质配置模式下的公共品博弈研究

为了研究网络结构与演化博弈之间的关系,提出了一种基于网络内部"三角结构"与"内部演化"演化机制的高聚类幂律可调的网络模型。该网络模型具有无标度网络幂律分布的特性,且具有更高的聚类系数。在该网络模型的基础上,研究了异质配置模式的公共品博弈,即根据网络中的节点与其一层邻居和二层邻居中合作者数目的多少来决定公共品博弈中合作者的投入差异,并通过一个调节因子来调节投入差异的异质性程度。最后仿真证明,该异质配置模式演化博弈模型在高聚类幂律可调网络模型上可以快速达到纳什均衡,且存在一个调节因子的最佳范围能够促进合作的涌现。     

基于复杂网络与随机动态稀释机制的演化博弈分析

借助复杂网络的理论与方法，以演化博弈理论为基础，提出了随机动态稀释机制，并探讨了该机制对复杂网络上演化博弈的影响。对无标度网络、小世界网络和规则网络这三种典型网络上的博弈过程进行了模拟，并分析了结果。通过同质性网络与异质性网络上合作行为的比较研究，发现随机动态稀释机制能使同质性网络产生局部异质性，从而促进合作。并且当随机概率P=P^＊时，会出现最佳合作行为。     

无标度网络的同配性对群体合作行为的影响

考虑维持社会关系所需的"成本"因素,在囚徒困境博弈模型中引入关系成本参数,通过仿真实验研究囚徒困境博弈在同配性可变的无标度网络上的演化,进而探讨不同关系成本条件下无标度网络的同配性对合作行为的影响。研究结果表明,随着关系成本的提高,群体的合作行为受到了明显的影响,合作者均衡密度表现出先降低后升高的趋势。然而,在不同的关系成本参数条件下,无标度网络的同配性始终抑制了合作行为的演化,合作者均衡密度随着同配性水平的增大而减小。     

一类无标度合作网络的演化模型

提出了一类特殊的无标度合作网络的演化模型.利用平均场方法解析计算了节点的增长动态性,证明了该网络是节点度分布符合幂律分布的无标度网络,其幂指数位于2和3之间.给出了节点的集聚系数与度的关系表达式,并证明了网络的平均路径长度最多以网络的对数形式增长.数值模拟结果与理论计算值很好地吻合.     

研发合作联盟的稳定性研究

针对企业研发阶段合作、生产阶段竞争的情形,研究了研发合作联盟的稳定结构.首先利用两阶段博弈的方法给出了任意联盟结构中每个企业的均衡研发投入水平、产量以及利润,接着利用Nash稳定性方法和最大一致集(LCS)方法分别探讨了联盟的短视稳定性以及远视稳定性.结果表明,研发联盟的短视稳定性与远视稳定性结果一致,即溢出率小于0.5时只有两人联盟结构稳定;溢出率大于0.5时,只有大联盟结构稳定.     

无标度网络的指数增长与动态局域世界

从无标度网络指数式演化的角度，给出了BA修改模型的解析结果和数值模拟。解析结果表明，无标度网络的演化速率满足关系式0.5〈β≤1，且幂指数满足r=2β＋1的形式。在此基础上，发现择优连接过程发生在动态局域世界上，其规模与整个网络的规模成正比。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正~~     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.