多社区网络上的命名博弈

为了模仿人类对新物体认知和命名的过程,提出了一种新型的命名博弈模型,它通过词汇的权重表示个体的认知程度,低权重词汇被删除模拟个体有限记忆的过程.实验发现,在单社区网络上,所有个体的词汇最终能够统一,通过总词汇数、不同词汇数和平均协议成功率的分析解释了新个体命名的演化过程.衰减因子和删除阈值的取值对于演化速度影响较大,当它们之间存在线性关系时演化收敛较快.通过将该模型应用到多社区网络模型上,发现收敛词汇数可能不唯一,会与社区数相同,且收敛词汇数的稳定性与网络社区化强度和社区内节点的平均度有关,而与社区内节点数无关.最后,使用微分动力学的方法对这种情况进行了定量分析.

小世界网络中随机游走谈判者之间的命名演化博弈

提出一个在小世界网络中,移动谈判者之间命名博弈(Naming Game)模型,研究谈判者在进行命名博弈的同时进行随机游走,发现移动快慢对收敛的时间有重要的影响;还研究了不同词汇数、总词汇数和谈判成功率与谈判者运动的关系。这些研究有助于更好理解移动参与者的群体行为特征,也有助于理解参与者的合作演化行为的产生和维持。