基于局域交互和全局广播的创新传播模型研究

考虑公共媒体对创新传播的影响,本文提出基于网络局域交互和全局广播的创新传播模型,该模型既考虑了创新传播过程中邻居节点之间的交互作用,也考虑了公共媒体对创新传播的影响。实证网络数据集上的仿真结果表明在公共媒体宣传力度有限的情况下,局域交互特性对创新传播具有重要影响。进一步的分析表明,结合网络结构和创新传播机制的节点影响力评价指标可以准确地对创新传播中的节点影响力进行排序,相对于度、紧密度等方法,该方法的Kendall's Tau可以提高39.19%,35.61%和33.03%。

基于状态聚类的多站点CSPS系统的协同控制方法

单站点传送带给料加工站(Conveyor-serviced production station,CSPS)系统中,可运用强化学习对状态–行动空间进行有效探索,以搜索近似最优的前视距离控制策略.但是多站点CSPS系统的协同控制问题中,系统状态空间的大小会随着站点个数的增加和缓存库容量的增加而成指数形式(或几何级数)增长,从而导致维数灾,影响学习算法的收敛速度和优化效果.为此,本文在站点局域信息交互机制的基础上引入状态聚类的方法,以减小每个站点学习空间的大小和复杂性.首先,将多个站点看作相对独立的学习主体,且各自仅考虑邻近下游站点的缓存库的状态并纳入其性能值学习过程;其次,将原状态空间划分成多个不相交的子集,每个子集用一个抽象状态表示,然后,建立基于状态聚类的多站点反馈式Q学习算法.通过该方法,可在抽象状态空间上对各站点的前视距离策略进行优化学习,以寻求整个系统的生产率最大.仿真实验结果说明,与一般的多站点反馈式Q学习方法相比,基于状态聚类的多站点反馈式Q学习方法不仅具有收敛速度快的优点,而且还在一定程度上提高了系统生产率.