战争系统中民意走势预测分析模型框架研究

将目前最具活力的方法之一——基于Agent的复杂模型构建技术引入战争系统的民意问题中,提出了“政治倾向性(民意走向)进化”的观点,设计了我国某地区特定民意走势的预测分析模型,并详细分析了模型实现框架和运行流程,为民意走势预测分析进一步的研究奠定基础.     

战争系统人工社会的研究实践与几点思考

基于人工生命的思想，在战争系统构建人工社会，企图通过建立的人工社会对某些战争复杂问题进行研究，为决策分析提供辅助。对战争系统人工社会——热点地区特定民意、经济、国际政治生态、作战模型和舆论等的构模实践进行了分析，并对构模实践中的有关问题，如涌现，问题的解以度个体适应性等进行思考和讨论，期为进一步的研究提供借鉴和帮助。     

经济网络的自组织动力学——基于个体之间经济交易的研究

在交易动态模型研究的基础上,以个体之间的交易为工具,主要对复杂系统中经济网络形成、发展的动力学进行研究论述.研究发现:个体的优化选择交易有助于推动产业结构的自组织进化,经济复杂系统的自然秩序来源于经济个体通过交易关系联结起来的、稳定的复杂经济网络;但由于个体理性预期的局限性,有限理性的微观个体在价格信号指引下容易陷入逐...     

战争危机下一种经济演化模型研究

阐述了基于经济信心的战争危机条件下的经济演化模型设计。该经济微观模拟模型采用CAS理论和进化的思想，基于Agent建模与仿真方法，运用具有适应性、“活的”Agent模型来模拟危机中各方各微观经济实体。各微观经济实体基于对经济预期的信心评价作出相应决策。通过对它们在生产力、消费、债券和股票市场上的行为交互仿真，可以涌现出危机条件下经济演化的走势。     

基于CAS理论的智慧物流企业发展创新行为模式研究

基于复杂适应系统(CAS)理论,将智慧物流企业发展创新系统看作一个开放的、动态演化的复杂适应性系统。从个体微观视角出发,构建了个体行为的刺激-反应模型,指出影响智慧物流企业发展创新因素和创新规则,揭示了智慧物流企业个体的创新行为;从整体宏观视角出发,建立了系统整体行为的回声模型,揭示了智慧物流企业发展创新系统内多主体之间的交互合作机制,并创新性地提出了四种企业个体创新行为模式和四种系统整体创新行为模式。希望通过研究为智慧物流企业发展创新行为模式选择以及先进智慧物流体系构建提供一定的理论和实践指导。     

系统动力学模型的进化

系统动力学模型用结构展现系统行为，因此，系统动力学的重点是发现结构。但是，以一种固定不变的结构表现复杂的社会系统，是很粗糙的。本文讨论系统动力学模型的进化问题，即建立模型的染色体，模型的有性繁殖，以及通过选择获得适应力强的个体，最终达到适应变化着的环境的目的。     

基于Agent的股票市场仿真:个体行为对市场、政策效果的影响

基于A gent的金融市场仿真是一种自底向上的金融复杂系统研究方法。针对连续竞价市场建立了一个基于A gent的股票市场仿真模型,模型中有基本分析者和技术交易者两类A gent。利用该模型研究了微观个体行为对宏观市场现象的影响:再现了实际交易数据中表现出来的异常现象,分析了技术交易者对价格动态和交易量的影响。研究了微观个体行为对涨跌幅限制政策实施效果的影响,以期为政策设计与评价提供一种新的方法。     

复杂网络:结构和动力学

耦合的生物化学系统、神经网络、相互作用的群居物种、互联网和万维网只是由大量高度相互连接的动态个体组成的系统的少数几个例子。获取这类系统的全局特征的首选方法是建立图模型——图中的点代表动态个体，边代表个体间的相互作用。一方面，科学家们需要处理结构问题如刻画一个复杂连线体系的拓扑结构、揭示建立在现实网络基础上的统一原理，以及完善模型从而模拟网络的增长和复制网络结构特性；另一方面，在研究复杂网络动力学时会产生许多相关问题，例如研究一个大的动态系统如何通过复杂连接的相互作用来表现集体行为的。我们回顾了近来在研究复杂网络的结构和动力学方面的主要概念以及取得的结果，总结了这些思想在许多不同学科包括从非线性科学到生物学、从统计力学到医药学以及工程学等领域的有关应用。     

基于CAS理论的多智能体战斗模型仿真研究

为了研究基于复杂适应系统理论的多智能体仿真模型的演化、涌现规律,在Swarm平台上建立了一个多智能体的战斗模拟仿真系统,并对战斗过程双方Agent数量和实力的演化进行了模拟仿真,得到了和传统数学模型不一致的结果.基于复杂适应系统理论的多主体仿真模型可以模拟复杂系统的微观行为,进而能够显现出系统宏观涌现现象,非常适合模拟复杂的战争系统.     

企业组织演化的多主体建模与仿真

为了探索企业成员和需求资源等大量微观主体之间的非线性作用对宏观企业组织生长演化过程的影响,从复杂适应系统理论的角度分析企业组织生长演化的复杂适应性特征,运用多主体建模方法,以个体行为为切入点,构造企业组织演化的多主体模型,并利用SWARM平台模拟在动态环境下企业组织的形成、生长和发展等过程,探讨了行为个体、需求资源和企业组织的相互作用和相互影响.实验结果表明正是微观个体的主动性和适应性导致了企业组织的形成、繁荣、衰落等复杂适应系统的现象,也进一步说明应用基于主体的建模方法研究企业组织这个复杂系统对提高企业组织的适应性和竞争力有实际意义上的指导作用.     

基于公众认知与政府引导的邻避舆情演化模型

针对近年邻避群体事件的舆情诱发性,基于公众认知和政府引导视角研究邻避舆情演化问题.首先,通过多案例比较分析,提炼邻避舆情演化的宏观特征,并基于Gompertz模型改进给予刻画;随后,分析个体对邻避项目的微观认知交互行为,运用演化博弈建模来描述个体复制动态;同时,考虑政府通过正面舆论对邻避舆情给予回应,运用信息熵理论和动力学方法构建政府舆论引导的交互熵模型和动力学方程;进而在此基础上,给出"公众-政府"邻避舆情演化模型;最后,讨论该模型均衡点的存在性和稳定性,并以"广东茂名PX事件"的邻避舆情演化为基础案例进行数值仿真研究.结果表明:当公众对邻避项目风险认知偏差较小时,政府应适当尊重邻避舆情,并遵循渐进式的引导路径对邻避舆情给予及时、主动的关切性回应,否则,邻避舆情会愈演愈烈;而当公众对邻避项目风险认知偏差较大时,政府应对邻避舆情加强跟踪和监管,并给予及时、适量的客观回应,否则,邻避舆情会演化到较高稳态.     

基于超网络的线上线下舆情演化模型研究

舆情交互存在于现实空间与虚拟空间,为具体研究两空间中舆情的演化,首先分析了舆情在不同空间中传播演化的特点及演化过程中相互间的联系.随后,结合改进的有界信任机制构建基于超网络的线上线下舆情演化模型,并针对该模型提出了包括模型初始化模块、信息传播与交互影响模块与双空间同步模块三部分的仿真系统框架.根据同步方向,提出"现实空间-虚拟空间"和"虚拟空间-现实空间"两种同步率,并通过对比仿真实验研究了同步率与空间速度比对舆情演化的影响.     

基于群集动力学和演化博弈论的网络舆情疏导模型

互联网已经成为公共舆情传播的主要平台,网络舆情的危机疏导问题直接关系到整个社会的安全和稳定,而对网络舆情的活动进行分析是网络舆情疏导的重要前提,基于网络舆情在产生和发展过程中所呈现的群体性,本文应用群集动力学和演化博弈论的,在研究网络舆情群体流动过程和个体流动过程的基础上,构建了网络舆情疏导模型.通过使用多Agent仿真,应用所提出型,寻求在相关约束下的最佳疏导策略,证明了网络舆情疏导模型的有效性.本文的研究成果为有效解决群体危机环境网络舆情疏导问题提供理论依据.     

元胞自动机舆论模型中人员移动对传播的影响

为了研究舆论系统中人员的移动以及存在态度坚定者的因素对舆论形成和演化的影响,建立了相应的元胞自动机舆论模型．在假设人员态度的改变方式遵守少数服从多数的规则下,通过计算机模拟给出了二维四方格子两种影响领域(5邻居、9邻居)在周期性边界条件下的舆论传播行为．模拟给出了模型的演化趋势,以及在不同赞成率的随机初始状态中,模型演化随立场坚定者密度变化的行为．结果表明人员的移动将加快舆论的形成．     

微博舆论场:突发事件舆情演化分析的新视角

微博舆论场逐渐成为了突发事件网络舆情的策源地,在舆情生成演化中扮演重要角色.本文以微博舆论场为研究视角,首先运用超网络建模理论,构建了集社交、信息、心理、观点四层子场为一体的微博舆论场超网络模型,并对各层子场内部以及子场间关系进行建模分析;然后提出了微博舆论场超网络模型的衡量指标,对微博舆论场"场强"进行了量化分析;最后使用社会计算和数据挖掘算法,定量分析了微博舆论场对新进入的无知者和感染者的作用过程,以及对新个体发生作用后,微博舆论场中舆情的演化.以期对突发事件舆情态势进行预测预警,为舆情干预治理提供理论依据,有效引导突发事件舆情良性发展.     

观点动力学研究现状及进展述评

观点作为一种舆情,意见,态度的表现形式广泛存在于人们的生活中,研究观点的演变对理清观点演变机制,促进舆情合理治理具有重要意义。鉴于现有研究缺乏对二元观点动力学的相关介绍以及割裂了二元与群体观点动力学之间的联系,未能全面揭示观点动力学研究现状,因此,对国内外观点动力学研究现状进行了梳理和总结。其中,从研究方法和交互特征视角对二元观点动力学模型及其研究现状进行了介绍,从个体特征,行为特征,观点特征,外部环境,观点动力学的应用视角对群体观点动力学研究成果进行了梳理。最后,基于现有研究,明确了观点动力学未来需要进一步解决的问题:实证视角下的观点演化机制,意见的强化和争议的消减,观点的演化与群体决策之间的联系。     

论坛中的意见领袖自动发现算法研究

论坛中"意见领袖"的自动发现对于我们掌握舆情,及时引导舆论有重要作用.为此设计了一个从论坛中自动发现意见领袖的算法.根据构成意见领袖的基本属性,设计了基于贝叶斯信息增益最大化准则的X-means迭代聚类筛选模型,然后利用该模型找到特征空间中的意见领袖特征点.实验表明,应用该模型的算法在发现意见领袖的查全率,查准率方面性能优越,可以有效实现网络舆情监控.     

多层同步网络在舆情仿真研究中的应用

为统筹考虑线上社交网络与线下社交网络在舆情传播中的作用,首次提出了一种包含"媒体层-线上层-线下层"的多层同步网络模型,并在此基础上搭建了舆情仿真系统框架.基于对人类社交网络拓扑结构的已有研究成果,给出了多层同步网络的缺省设定.通过案例仿真,分析了线上网络与线下网络之间的相互影响,对比了舆情事件目击者数量在多媒体传播、自媒体传播这两种舆论传播模式中的作用差异.最后,讨论了多层同步网络模型的兼容性与可扩展性,并指出了该模型改进的方向.     

基于不确定微分方程的网络舆情传播模型研究

不确定微分方程是由典范过程驱动的一类微分方程,是一种描述不确定过程或不确定动态系统的新型数学工具.本文在研究网络舆情传播过程和传播类型的基础上,充分考虑网络舆情传播过程中存在的一些不确定因素,根据网络舆情传播的不同阶段提出相应的基于不确定微分方程的网络舆情传播模型.最后结合甘肃兰州自来水苯含量超标事件给出了衰退阶段模型的数值计算实例,预测结果与实际传播情况基本吻合.