在线社交网络谣言传播的仿真研究——基于聚类系数可变的无标度网络环境

在经典SIR传染病模型的基础上,根据在线社交网络中谣言传播的特点,将网络谣言的受众用户扩展为无知者、知晓者、信任者、传播者、暂时免疫者和永久免疫者6类。同时考虑到用户会因为不断接触某一相同的谣言而导致对该谣言的信任水平增加的现实情况,引入社会加强正向效应,提出了一个改进的在线社交网络谣言传播模型,并结合复杂网络的相关理论建立了一个考虑聚类系数可变的无标度网络环境进行仿真研究。仿真发现,谣言的传播能力与影响范围会随着社会加强正向效应、用户首次接触并相信谣言的概率、孤立节点密度以及初始传播节点的度的增大而增大,但会随着网络聚类系数的增加而得到抑制。本文提出的谣言传播模型比较符合真实在线社交网络的谣言传播特性,可以为实践中网络谣言的管控提供一定理论参考。     

网络结构对谣言传播的影响

在分析战时谣言传播心理学机制的基础上,将谣言传播人群划分为三类,通过设计个体的交互规则,利用度分布来描述个体间的交互结构,建立了复杂网络谣言传播的新模型.并从理论推导和计算机仿真两个角度分析了网络结构与谣言传播效果之间的关系,结果表明:1)网络平均度分布越大,异质性越高,越有利于谣言传播;2)谣言在社区结构网络传播时会出现震荡行为.     

基于免疫网络调节机理的混沌超变异免疫算法

根据生物免疫系统中存在的免疫网络调节机理,提出了一种实数编码的混沌超变异免疫算法,该算法结合克隆选择原理和混沌理论建立新的混沌超变异操作,增强了算法局部搜索能力.同时基于免疫网络数学模型设计抗体的激励水平,并以此作为抗体群免疫网络调节的依据,保持了抗体群的多样性.最后将其应用于函数优化问题,结果表明该算法的收敛性能优于克隆选择算法,而且能够有效克服早收敛问题.     

一个基于沟通函数的谣言传播仿真模型

人际谣言传播过程中人与人之间的沟通以及个体的记忆是谣言传播的主要因素。引入了个体对瑶言态度的不确定性、谣言的重要性和模糊性等参数建立了个体间的沟通函数,以此力基础实现了一介基于有限记忆的人际谣言传播的Agent仿真模型。仿真结果表明：谣言内容的重要性和模糊性、人际间的信任程度以及个体传播谣言的倾向概率以及个体基于有限记忆的态度选择是形成谣言及传播的重要因素。此结果能够与社会学、传播学对谣言形成与传播的研究结果相印证,反映了模型的合理性和有效性。     

基于OSN的谣言传播模型及影响力节点研究

经典的谣言传播模型较难描述现实在线社交网络的复杂活跃模式,为此提出一个基于在线社交网络的动态谣言传播模型。该模型采用传播者基于时间退化函数的自发退化方式,动态指定节点的权威度和免疫力,并考虑了接收增强信号效应。通过对真实微博网络的谣言传播仿真验证了模型的有效性。将模型用于识别网络中的影响力节点,根据传播仿真数据评估节点的传播影响力,并分析节点传播影响力与各中心性指标间的相关性。结果显示:有向社交网络中节点的影响力并不能由k-核的大小表征,而出度和紧密中心性才是更好的描述标量。     

基于组件的安全主动网络仿真模型

分析了主动网络中存在的安全问题,提出了一种增强主动网安全性的方法:通过对数据信源格式的扩充,即为主动信包增加安全域的方式来增加主动网络的安全性。建立了基于组件结构的仿真模型,并通过J-Sim仿真软件对具体实例进行了仿真研究。模型可以研究不同的协议部署方式、不同的拓扑结构、不同的安全策略以及不同的网络性能参数对主动网络性能的影响。     

可变聚类系数无标度网络上的谣言传播仿真研究

在经典谣言传播模型的基础上,研究了具有幂律度分布和可变聚类系数的无标度网络上的谣言传播行为。目标是研究聚类系数对谣言传播的影响,通过改变特殊的参数调节网络的聚类系数来观察谣言传播的变化情况。仿真结果表明,聚类系数越高的网络,越能抑制谣言的传播,而聚类系数越低的网络,谣言传播将更加猖獗。     

基于小世界网络的微博谣言传播演进研究

刻画谣言在微博上的快速传播状态,研究影响谣言传播的关键因素。基于传染病的基础模型,将受众扩展为5类(无知者、接触者、传播者、沉寂者、失去兴趣者),引入兴趣衰减系数描述个体多次接触谣言时转发兴趣降低状态,同时考虑了个体只会转发一次的现实状况。为验证模型的有效性,对模型进行了多主体仿真,并将仿真数据与两个真实案例的数据对比,发现构建的模型可以较好地拟合现实情况。通过仿真实验,对不同因素的系数进行对比分析,发现改变兴趣衰减系数、首次转发概率以及小世界网络的属性都显著影响了微博的传播演进过程。     

基于自主体的经济危机模拟

基于自主体模拟的建模工具,结合序列创新理论,将创新体系引入自主体模型之中,开发了基于自主体的宏观经济过程模拟系统,并使用该系统用于对经济危机进行模拟,通过比较不同的金融政策对经济危机发生的原因和解决经济危机的办法做了初步的探究。研究结果表明,政府采取过分宽松的金融政策尽管可以在一段时间内使市场一片繁荣,社会产出快速增长,但是也会造成严重的通货膨胀,是金融危机乃至经济危机的产生的重要的原因。而在经济危机发生之后,开始可以采取适当的货币宽松政策,恢复就业、创新,提高生产技术,接着要稳定货币,防止震荡性通货膨胀。     

基于Agent动态小世界网络的HIV同性传播仿真研究

提出了一个agent动态小世界网络仿真模型,结合了小世界网络结点和agent的双重特性,研究了HIV(Human Immunodeficiency Virus)在同性人群中传播扩散的动态过程。为了适应社会网络上HIV传播的动态特性,模型在小世界网络基础上增加两个个体之间的偶然关系和固定关系以及个体从系统中的移入和移出。介绍了HIV病情发展的不同阶段及疾病参数,考虑了个体的自主性和检测对HIV传播的影响。仿真结果表明该模型较好地反映了动态社会网络和个体自主性行为对HIV传播的影响。     

城市演化的多主体(multi-agent)模型研究

采用基于主体建模(Agent-based Modeling,ABM)的方法设计了一个城市演化的模拟模型,旨在探索城市中居民、企业等大量微观主体非线性互作互动而导致的宏观空间结构的演化过程.作者针对城市空间演化的几种典型模式,利用在Swarm环境下实现的多主体(multi-agent)城市模拟系统,通过微观层面的动态模拟进行分析和对比,并结合定性的认识对所模拟的城市演化模式进行了评价和讨论,为可持续的城市规划和管理提供理论支持.     

共享免疫微粒群算法

将共享机制引入微粒群算法,把群体的粒子适应度更新为共享适应度,对共享适应度高的粒子进行处罚,保留低适应值的粒子为记忆粒子,当全局最好值连续进化若干代无变化时,用记忆粒子和克隆选择来更新粒子.这样既增加了群体的多样性,同时又保存了群体中最好的粒子,从而有效克服了由于微粒群算法多样性差而造成的易陷于局部最优和对多峰值函数搜索效果不佳的缺点,仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于主体的动态竞争模型的设计与仿真

企业竞争是一个动态演化过程，结合复杂适应系统理论，借鉴Holland的ECHO模型的建模思想，从系统演化的角度出发，给出了基于主体的动态竞争模型框架，设计了相应的运行机制。最后，建立了市场竞争的简化模型，设计了相应的仿真参数，通过Swarm仿真平台模拟了零售商的动态竞争行为和演化过程，并对仿真结果进行了分析。     

使用干细胞机制优化反向传播神经网络

借鉴细胞学中的干细胞理论,提出了基于干细胞机制的进化神经网络（SCEABPNN）,以实现误差反向传播神经网络（BPNN）的优化。SCEABPNN不需要遗传神经网络（GABPNN）中的编码、解码、交叉、变异等操作,把网络中的结点看成细胞,通过细胞移植、细胞置换、细胞凋亡操作进行网络优化。仿真结果证实,SCEABPNN不但可以全局收敛,有效解决BPNN易陷局部最小的问题,而且收敛速度比GABPNN和标准BPNN更快。     

基于神经网络的弹性连杆机构广义刚度可靠性仿真

将弹性连杆机构的杆长、截面尺寸均视为随机变量，并考虑机构安全的极限状态的模糊性，建立了弹性连杆机构广义刚度可靠性分析模型．针对进行可靠性数值模拟时求解机构动力响应过程的复杂性和耗时性，构建了基于BP网络的动力响应分析模型．从而可以明显减少可靠性仿真时求解动力响应的时间开支，提高仿真效率。最后，通过仿真实例验证了方法的可行性和有效性。     

基于Agent的建模与仿真概念化框架

基于Agent的建模与仿真(ABMS)是面向复杂系统的建模与仿真方法学。提出了基于Agent的建模与仿真概念化框架,重点对该框架中Agent模型的概念及模型转化、ABMS综合环境以及模型校核与验证等相关研究内容进行了阐述。结合该框架,对Agent、消息、复杂系统及基于Agent的仿真进行了形式化描述。最后,提出了一个基于Agent的建模与分布式仿真软件框架,介绍了该框架的主要组成部件,并对实现该框架的相关技术以及正在开展的工作进行了介绍。     

基于免疫机理的多峰值函数并行优化算法

多峰值函数的极值问题一直是优化领域中的一个难点和热点。传统搜索方法和遗传算法很难同时搜索出多个极值。基于生发中心中免疫细胞亲和度成熟的机理，本文提出了一种并行优化算法，目的是找出多峰值函数的多个最优解或最优解和尽可能多的局部优化解。算法的主要步骤有超变异、选择、记忆和相似性抑制。用不同的多峰值函数进行了仿真实验，并和相关算法进行了比较，结果表明所提出的算法具有良好的搜索性能。     

基于演化博弈理论的人际谣言传播仿真模型研究

利用博弈理论研究了谣言实现的社会机制。引入了谣言重要性和模糊性等参数建立了个体间的沟通函数,以此为基础利用演化博弈机制实现了一个人际谣言传播的Agent仿真模型。仿真结果表明：与人们切身利益相关的谣言会改变个体的预期收益使个体错误地选择相信谣言,尽管相信谣言会带来实际的损失;由于此行为存在一定风险,实际上个体相信谣言与否除了取决于自身预期收益的判断,还取决于他人的选择。利用演化博弈对谣言传播机理的研究为谣言传播的创新研究提供了新思路和新方法。     

基于二次稳定算法的结构主动控制仿真分析

采用二次穗定的鲁棒镇定控制算法解决地震作用下参数不确定系境的结构振动控制同题．通过对两个安装有不同控制装置的多自由度结构的主动控制仿真分析，证实了这种控制算法不仅能有效减小结构的地震反应，同时对结构参数摄动具有很强的鲁棒性。     

时反法用于主动探测的研究与仿真

时反法是一种新颖的自适应聚焦技术,它可以使声信号在未知环境下实现时空聚焦。海洋是一个复杂多变的信道,它会使信号波形在时域上发生畸变,能量在空间上发生扩散从而降低了声纳系统的检测能力。分析了时反法的原理,并进一步分析了时反法用于主动探测的过程。利用射线声学建立了浅海信道模型,对时反法主动探测技术进行了仿真分析。仿真结果表明,它可以使发生扩展的信号在时域上重新得到压缩,并使扩散的能量在目标处聚焦,从而实现对目标进行探测。