具有领导者非贝叶斯社会学习仿真.ppt

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1、具有领导者的非贝叶斯社会学习仿真HeHuang，XiaofanWang2010.10.17DepartmentofAutomation,ShanghaiJiaoTongUniversity第六届全国复杂网络学术会议（6thCCCN）主要内容：1.模型介绍2.领导者的选取策略3.仿真研究4.结论与展望社会中所有个体集合1.模型介绍社会网络为个体i在t时刻观察到的私人信号真实的全局状态有限个全局状态集合个体i的私人信号结构个体i在t时刻的信念社会网络的加权邻接矩阵个体i的信念更新规则：其中个体感知私人信号个人信念的贝叶斯更新称为个体i对下一时刻的信号预测，并且个体观察邻居信

2、念基于经验法则的加权平均定义：如果对于任意个体i，当时，总有则称实现了社会学习。A.Jadbabaie,A.Sandroni,A.Tahbaz-Salehi(2009),Non-Bayesiansociallearning,48thIEEECDCPlenary社会学习的充分条件：(a)社会网络是强连通的；(b)所有个体有正的自信度——；(c)存在个体对真实状态持正的初始信念——；(d)不存在对所有个体来说与真实状态观察等价的其他状态；那么网络中所有个体对真实状态的信念将以概率1收敛至真实值。A.Tahbaz-Salehi,A.Sandroni,A.Jadbabaie,L

3、earningundersocialinfluence,Proceedingsofthe48thIEEECDCheldjointlywith200928thCCC,Shanghai,China:1513-1519.非贝叶斯社会学习的优点：与贝叶斯学习相比，非贝叶斯社会学习不需要整个网络结构的信息以及对于其他所有个体信息的推理，只要进行局部的交流，就能使得整个社会网络发现并收敛于真实状态。原模型中个体信念的更新方式：仿真模型介绍仿真模型中个体信念的更新方式：跟随者：领导者：▲▲仿真模型社会学习的充分条件：(a)社会网络是强连通的；(b)所有领导者有正的自信度；(c)至少有

4、一个个体对真实状态持正的初始信念；(d)不存在对所有领导者来说与真实状态观察等价的其他状态；那么网络中所有个体将以概率1收敛至真实状态。1.随机选取策略：个体成为领导者的概率为2.领导者的选取策略2.度值优先选取策略：个体成为领导者的概率为个体依照度值大小依次编号3.1模型的收敛性验证3.仿真研究3.2领导者的影响力研究3.3无标度网络上的牵制控制仿真3.1模型的收敛性验证图1全耦合网络中个体对真实状态的信念演化(n=50,p=0.02)3.2领导者的影响力研究虚拟控制领导者的影响力社会学习效果？图3两种网络中占个体总数的领导者的影响力曲线3.3无标度网络上的牵制控制仿

5、真(a)(b)图5B-A无标度网络在两种选取策略下社会学习效果，(a)为半对数坐标，(b)为对数坐标(a)(b)图6两种选取策略下无标度网络异质性对社会学习效果的影响4.结论与展望在度值优先策略下，网络的异质性增加有利于社会学习。展望:研究多真实状态下，社团结构对社会学习的影响在异质网络中，度值优先选取策略比随机选取策略更能明显改善社会学习效果。主要结论1：主要结论2：谢谢!