劳资冲突行为演化的随机突变分析及稳定性

针对员工群体与组织之间在利益分配过程中冲突行为的演化过程，借助于演化博弈理论建立复制动态方程，同时结合突变理论将复制动态方程转化为经典的尖点突变模型，运用突变理论分析员工层面与组织劳资冲突行为的演化过程。在此基础上，在尖点突变模型中加入随机扰动项，解释员工层面与组织在受到随机扰动的情况下对抗行为的演化，并给出对抗事件演化的稳定性分析。最后，给出模型的数值模拟分析。模拟结果表明：员工的边际生产率越高，员工群体层面爆发冲突行为发生突变的可能性越高，员工的边际生产率越低，冲突行为越趋于稳定；员工的努力成本越低，在员工发生对抗事件过程中组织采取强硬措施的可能性越高；对抗事件对员工层面造成的损失越大，冲突事件发生突变的可能性越小。     

基于演化博弈理论的疏散动力学研究

为了研究个体合作行为对行人整体疏散效率的影响,结合元胞自动机与社会力模型对疏散系统动力学与“合作行为”的共演化进行了研究,提出了基于演化博弈理论的疏散动力学研究方法。采用元胞自动机模型为基础仿真框架,利用社会力模型来表征行人间的心理斥力,通过演化博弈实现疏散个体策略更新。仿真实验结果表明：当博弈增益系数超过一定阈值时群体的稳定合作比率会急剧上升,且合作行为能有效促进疏散效率。     

基于元胞自动机的合作进化分析

为研究影响群体博弈的关键因素与理性行为作用，在M．Doebeli等工作基础上，设计元胞自动机仿真实验。实验结果显示：（1）在一定空间邻域关系下，博弈局中人数量是影响博弈结果均衡的关键因素；（2）合作行为从局部通过空间集聚向全局扩散。得到的主要结论：（1）理性选择使零和博弈转换为非零和博弈；使局中人的理性行为从自利转换为有限利他。（2）个体间合作是一种自然的稳定进化过程。所得结论揭示了在一定空间条件下，个体博弈均衡点随个体数量增加发生转移，使个体间合作状态从非合作向合作进化；得到了解释复杂博弈行为的新结论。     

处理动态优化问题的演化元胞遗传算法

已有演化元胞遗传算法中的演化规则多从元胞自动机中直接引入，未在状态演化中考虑个体间适应值的差异。根据密度制约关系提出一种新的演化元胞遗传算法来处理动态优化问题，在考虑个体适应值优劣与局部种群密度的前提下，通过密度制约与种内竞争实现个体在元胞空间内的生死演化，并建立种群规模增长模型控制元胞空间内存活个体规模。选取不同强度、复杂度的动态优化问题对算法性能进行验证，结果表明新算法具有良好的处理动态优化问题的能力。     

“中国式过马路”行为随机尖点突变模型

"中国式过马路"行为严重影响道路车辆畅通,并危及行人安全;已有模型较少考虑随机扰动对过街行为的影响。以动态演化博弈视角解析行人过街行为,并引入白噪声效用随机干扰,运用随机尖点突变理论探讨"中国式过马路"博弈过程中随机扰动对过街行为的影响,从理论层面论述了行人过街行为中"突变"现象的产生和发展机理。在此基础上计算过街行为"突变"发生的临界集,探讨惩治措施、红灯等待时间及提前闯灯效用等参数的连续变化对博弈演化轨迹的影响。最后,通过数值分析刻画过街群体行为对监管政策的敏感性,为"中国式过马路"行为的预测和治理提供了新的理论视角。     

基于CAS的元胞主体协同博弈分析

将复杂适应系统的主体适应机制引入元胞自动机的网格动力学模型,以基于复杂适应系统的多主体联动博弈行为为研究对象,将预测行为、自动修正能力赋予元胞主体,创新地提出了一种解决多方协同博弈的方法,通过构建博弈规则模型和状态转移方程不断修正局部均衡从而达到具有协同机制的全局均衡,并通过基于SWARM构架的仿真为进一步探究复杂系统内群体的行为决策和演化机制提供了模拟平台。模型分析有效地获取和计量系统中主体的行为由于适应性而具备的涌现机制。     

人与组织的合作与冲突行为研究及鲁棒性分析——基于群体性突发事件

基于群体性突发事件,借鉴博弈理论和行为运作管理理论,研究人与组织之间合作与冲突行为的协同演化机制。建立了员工与组织对抗的博弈演化模型,并根据不同的发展状态给出博弈均衡的讨论。由于互联网的影响,得知员工的群体性冲突事件具有社会网络结构,同时建立了员工的合作与冲突演化模型。最后,通过对模型的设置,模拟分析了不同措施下员工的行为决策,也对冲突事件的网络结构进行鲁棒性分析,考察员工之间冲突行为的稳定性。研究表明:员工冲突行为的群体规模越大,组织的管理越难以进行;组织不同程度的强硬措施对员工的冲突行为的影响也不同;外界的惩罚越强组织的强硬措施就会相对减弱,而员工层面的对抗就会加强;员工的行为与组织的管理措施以及外界的惩罚程度是协同演化的;员工之间的网络关系在不同事态下的鲁棒性不同,在事情发展到更严重时,网络关系的鲁棒性更好。因此,组织的最优决策是正确认识员工冲突行为和外界的惩罚程度,给出合理的管理措施才能提高组织的绩效,避免群体性冲突事件。     

基于动态参照点的多主体有限理性路径选择模型

为了研究有限理性假设下出行者的自适应调整行为对交通网络分流的影响,利用累积前景理论结合演化元胞自动机建立了具有个体交互机制的多主体路径选择模型。在模型中将出行者划分为风险追求者与风险厌恶者,基于出行时间可靠性并借鉴元胞遗传算法的思想设计了具有异质特点的出行者动态参照点及其演化规则,使出行者个体能够依据决策环境的变化动态地调整自身的出行时间预算,更加符合出行者的实际行为特征。最后将多主体参照点演化规则与传统的相继平均算法相结合,求解路网配流。研究发现:演化模型较好地继承了传统模型中的路径分流特点;不同的出行者类型比例及出行者的信息接收程度是影响路网分流结构的重要因素。     

单支股票市场的元胞自动机模型及其动力学研究

在基于投资分析的股票市场演化元胞自动机模型的基础上．建立了兖州煤业股票市场的单支股票元胞自动机演化模型，并以演化模型产生的股价指数序列为研究对象进行了动力学分析。通过考察股价指数序列在重构相空间中的轨迹，我们发现了股票市场中的混沌现象；通过相空间的分形维计算．说明了建立股票市场的动力学方程是有可能的；根据模拟模型和现实市场的对比分析，进一步证实了基于投资分析的股票市场演化元胞自动机模型，在模拟股票市场复杂性方面的可行性。     

群体机制的一种涌现现象——互惠利他行为的产生

利用"囚徒困境"模型分析了利他行为者在与利己行为者的个体生存博弈中的不利处境.对于扩展的群体的生存博弈模型,从理论上证明了只要利他行为的回报充分大,群体的利他行为就会存在.利用元胞自动机的仿真验证了这一现象.对个体和群体两种生存博弈的分析表明,互惠利他行为是群体机制的一种涌现现象.     

基于演化熵的一维二值元胞自动机行为度量

为实现计算机自动识别和搜索特定类型的一维二值元胞自动机,通过计算其演化熵,实现了对一维二值元胞自动机动力学行为描述的度量,并给出了演化熵平面类型域与其不同动力学行为之间的对应关系,最后结合演化熵分析了不同的Langton参数下一维二值元胞自动机动力学行为的分布情况,发现一维二值元胞自动机的Langton参数在刻画其动力学行为时与普适规律不符,而具有以参数0.5为中心的对称性。     

基于元胞自动机的企业员工行为-激励传播效应模拟

企业激励的现有研究方法过于概念化,不能从理论上说明具体激励措施的运用过程及效果.在一般激励理论的基础上,结合企业激励可传递的特点,提出激励传播理论,考虑时间延迟、信息失真和行为突变等因素改进元胞自动机模型,对企业员工激励传播过程进行元胞自动机建模并开发模拟系统,就该过程及其对企业内部群体的影响进行模拟实验,模拟结果证明了企业员工群体激励传播效应的存在,并说明如何通过模拟实验来制定相应的激励措施以改善企业员工激励的效果.     

基于元胞自动机的网络群体事件舆论同步的涌现机制

以自发形成的网络群体事件的同步舆论为研究对象， 建立了基于元胞自动机的复杂系统集群行为的非线性涌现模型， 揭示了个体从众心理对网络舆论演化动力学的影响. 研究结果表明， 在个体从众性同质的情况下， 存在使网络舆论同步的阈值， 当个体从众性较大时， 网络群体事件舆论趋于同步； 当从众性较小时， 群体态度演化成具有明显社团结构的多个舆论方向. 个体从众性异质时， 网络舆论表现为一个主流舆论与多个小规模舆论方向共存的复杂特征. 网络群体事件发生初期， 参与规模的扩大会迅速促进舆论同步的涌现， 而在后期， 新节点的参与不会进一步提高舆论同步涌现的效率.     

中小企业员工安全遵守行为演化路径

为研究中小企业员工安全遵守行为的演化规律,对中小企业不安全行为的原因进行了分析,并借助演化经济学方法,构建了中小企业员工与企业行为交往的支付矩阵。通过对交往过程的演化模型分析,揭示了个体策略选择对群体行为的影响。用数值仿真演示了群体不同初始比例和不同参数变化对演化趋势和结果的影响,研究发现:中小企业员工安全遵守行为演化系统收敛于两种模式,其中,(遵守,不检查)为理想模式,(违章,检查)为"不良锁定"模式;各参数的大小对系统收敛速度和收敛结果具有影响,企业在设计安全生产激励与约束机制时,通过设计科学合理的激励与约束参数,并通过调整参数的大小,可以引导员工的安全遵守行为,使中小企业员工安全行为向着预期方向和目标演进,达到制度优化的目的。     

基于元胞自动机的股票市场投资行为模拟

将元胞自动机的建模理论与方法应用于股票市场的复杂性研究,并初步建立了基于元胞自动机的股票市场投资行为演化模型,通过对多种市场状态下、股票市场复杂系统的演化的模拟与分析,认为投资偏好和宏观因素是影响股票市场稳定的关键性因素,因此,建议投资者应该多一些自己的独立见解,少一些盲目从众行为,以促进股票市场的稳定和发展。     

用数字人工生命模型探索复杂适应系统

为了探索复杂适应系统的演化、涌现规律，介绍了一个自主开发的数字人工生命模型：Autolife，并在该系统上完成了一系列计算机仿真试验。Autolife中的数字生命都可以看作自主决策的Agent，它们用有限自动机建模；同时程序允许Agent通过变异和繁殖而完成开放式的进化。在该模型的基础上，本文主要针对Autolife涌现出来的数字生命个体行为、群体行为进行了论述，并着重讨论了组织的生成、社会性寄生、自修复等现象。数字人工生命模型Autolife中的丰富隐喻可以用于总结一般复杂适应系统的规律，包括：个体为了提高自身的适应性会把决策行为推到混沌的边缘；不同的环境会造就Agent的不同群体适应性动态行为；当系统中Agent间的交互出现因果闭圈的时候，组织会自发涌现，并且它们会展现出创生、演化、灭亡的必然发展规律。     

元胞自动机在细菌通讯演化模型研究中的可行性

根据细菌的群体感应机制,采用元胞自动机研究方法,建立了细菌信息通讯的演化模型,并利用计算机仿真细菌通讯的演化过程,比较直观地反映了细菌通讯的演化行为.仿真结果发现,模型中细菌的初始密度及细菌的移动特性对演化的效果有很大的影响.     

SDN子网进化博弈研究

基于replicator dynamics(RD)模型的构建思想,提出了SDN(supply and demand network with mul-tifunction and opening characteristics for enterprise)子网的进化博弈模型,进而构造出了合作博弈策略混沌演化的数学模型。在RD模型的局部稳定点分析基础上,利用该数学模型生成了合作博弈的混沌演化模拟图,通过博弈的混沌演化模拟,从混沌演化的角度深入探讨了ESS的动态形成过程,佐证了SDN子网的混沌演化规律,验证了不同博弈阶段的子网结构也同样经历混沌的演化过程。这有助于预测SDN及其子网中群体行为的变化趋势,同时对进化博弈理论的动态研究也有一定的参考价值。     

基于元胞自动机的群决策从众行为仿真

在群决策研究中, 由于决策者的私有信息难以观察,致使无法有效地区分真实从众行为和虚假从众行为.针对这一问题,首先基于从众角度将决策行为分为三类, 在此基础上,提出了一种基于元胞自动机的群决策从众行为演化模型.该模型能够模拟群体的决策行为,揭示伪从众行为对群决策的影响.仿真实验结果表明从众偏好、群体交互次数和群体规模对三类从众行为存在明显的影响,并有规律可循.     

个体与群体之间的一类博弈问题分析

分析个体与群体之间的一类博弈问题，构造一对多博弈模型。其同时具有Stackelberg模型、演化博弈模仿者动态模型的特点：在博弈的第一阶段，有限理性的群体参与者采取模仿者动态行为；在博弈的第二阶段，完全理性的个体参与者根据群体参与者的策略分布，确定自己的反应函数。博弈达到稳定状态后，群体参与者采取演化稳定策略，而个体参与者的风险占优策略将收敛于Nash均衡策略。讨论模型的一些性质：有限理性的群体在模仿过程中存在收益损失；老练的个体参与者存在欺骗行为；在个体参与者完全理性决策的带引下，可以解决多重Nash均衡的选择问题。