网络环境差异下的新产品扩散多智能体仿真

本文基于复杂网络视角,从微观层面对新产品扩散问题进行了研究。结合心理学、社会学和博弈论构建个体决策行为模型,并设计出一种智能学习方法来实现消费者间的互动。在Anylogic上建立多Agent模型,考虑局部网络效应和全局网络效应,探究网络结构差异下,消费者决策的演化规律和特点。研究发现:(1)网络结构和网络效应差异下,消费者决策演化整体趋势基本一致;(2)全局网络效应下,无标度网络的扩散速度最快,在局部网络效应下,小世界网络和无标度网络的扩散速度明显落后于随机网络;(3)小世界网络和无标度网络信息传递能力强,能获得更佳的扩散结果;(4)由于无标度网络度分布的异质性,特别是在局部网络效应下,群体决策的波动性非常明显。