恐慌传播的自组织临界模型研究

恐慌传播的特征表明,它可以用自组织临界模型来解释。沙堆模型是典型的自组织临界模型,将沙粒缓缓加入,开始时沙堆越来越高但不会有崩塌,当沙堆越来越陡峭达到一定倾斜度时,每加上一粒沙都可能产生沙崩。恐慌传播中,信心就是沙堆倾斜度,如果信心缺失的状态早已存在,那么临界点轻易就会被超过,社会系统就很容易坍塌。自组织临界模型告诉我们不同于传统的社会情绪控制方法及灾变后的处理方式。

自组织临界模型用于聚合物的介电弛豫

用极值动力学模型引入自组织临界中OFC模型的能量传递能量α ,得到了同时与KWW方程和幂律均相关的介电弛豫的函数关系 .理论分析与用时域介电谱方法测量的聚丙烯在 -1 5℃～ 90℃慢极化电荷的驰豫过程基本相同 .由此可知KWW方程的参量 β反映了外界温度对材料驰豫单元的影响 ;

基于临界自组织模型的进化算法

将临界自组织(self organizedcriticality,SOC)概念引入到进化算法领域,提出了基于临界自组织的进化算法(SOCEA),引入灾变机制来模拟临界自组织状态中的剧烈变化过程,采用临界自组织的模型构造进化算法的算子.通过实验测试可以得出SOCEA算法要优于同类的对照算法,并且计算量开销也比较小.

基于Backbone的极值进化算法

由于变量的适应度最优与问题的目标函数最优无法达到一致,从而利用极值过程原则的局部搜索算法对TSP问题效果不好,而通过改变变量的适应度,使其与目标函数相关,就能够提高个体解的搜索能力。比较参数取不同值时个体解搜索到的目标函数,可以发现存在使个体解搜索性能最佳的参数取值,且与变量的变异方式无关,这就为参数设置提供了依据。但个体解接近最优解后改善缓慢,无法快速到达最优解,为此引入组合优化问题解的Backbone概念,在种群进入最优解域后固定解中的相同部分,从而保留解中包含的最优解的信息,在减小问题规模后继续进行优化,增强搜索能力,提高搜索性能。

复杂性科学及其在经济领域中的应用

本文在简要回顾复杂性科学产生、发展的基础上，重点论述了其在经济领域中的应用。关于复杂性科学的早期研究工作中介绍了控制论、灾变论和混沌理论在经济中的应用研究。对复杂性科学，文中给出了国内外的一些基本定义，并从经济的角度，以代表性的模型为基础，讨论其在经济中的应用。