基于Swarm模型的微博用户影响力评价方法

微博作为一种重要的社交媒体,许多学者都对微博中用户的影响力进行研究,但大多数影响力的评价算法都是根据微博话题中用户的静态属性或微博话题发生后用户的行为特征对用户影响力进行评价。从用户的转发、评论和点赞三种行为入手,结合突现计算模型,提出一种基于Swarm模型的用户影响力排序算法,SMRank算法可以在微博话题发生的过程中对用户每个时间段的影响力进行计算,给出了一种计算微博话题用户影响力的新方法。通过使用真实的微博话题数据进行实验,结果表明提出的SMRank算法可以有效地发现微博话题中影响等级较大的用户,并能计算出不同用户不同时刻的影响力。

基于无界排斥的各向异性Swarm模型

为提高集群运动对环境的适应性,提出了一种基于无界排斥作用的各向异性Swarm模型.各向异性性质使个体之间的相互作用不仅取决于个体间的距离,还与所处势场环境等因素相关,使得集群运动更能适应环境的变化;通过采用无界排斥作用避免了个体之间发生碰撞,保证了各个个体位置的独立性.证明了在线性势场环境中集群中心的聚集运动和集群收敛的稳定性.仿真结果表明,基于此模型的Swarm系统可以聚集成群或列队行进,通过对各向异性参数的控制可以实现集群整体结构和队形的变化.

Swarm模型突现行为的动力学特性分析

突现是复杂系统的重要特性之一,但目前在突现行为的起因方面缺乏明确的理论依据.以Swarm模型为研究对象,为便于理论分析,首先给出了该模型的具体定义.选取了适当的动力学特征,引入Swarm能量属性,发现在特定条件下发生突现行为后,各动力学参量均方差具有一定的取值范围.随后通过仿真实验验证了这一结论的合理性.结果表明,在特定条件下,通过设定初始状态及模型参数,可以有效约束Swarm模型的整体行为.

针对Swarm模型突现行为的新的动力学指标研究

借鉴物理学中的伊辛模型,提出了针对Swarm突现计算模型进行分析与研究的2个新的指标,分别为平均速度和随机速度,并详细给出了各指标选取的依据和公式。实验表明,平均速度动力学指标可以很好地反映出Swarm模型的运动规律及突现产生的时刻,随机速度动力学指标则能很好地反映出随机值对Swarm模型的影响。同时也给Swarm模型在实际应用中提供了参数设置的依据,使其能更好地模拟及预测实际问题中的突现现象。

从美国历史数据看金融中介机构的发展和金融Swarm预警模型的理论研究

随着经济的发展,金融市场体系中的金融工具不断涌现,金融体系中的各个指标所代表的意义及其重要性也在改变,在这个过程中,我们可以通过两种方式来动态的调控预警模型系统,让它处于不断的"学习"过程中,这样预警系统可以不断修正自己,达到真正动态预警的作用。

突现计算模型和行为研究进展及案例分析

作为系统重要特征之一,复杂系统中的突现现象被许多研究者所关注。突现计算为复杂动态系统中的智能行为研究提出了一种创新思路。根据突现计算发展的特点,分析了相关领域的研究难点和重点,并从模型结构、研究方法等方面分析总结了突现计算模型的国内外研究状况。最后针对Swarm模型在Matlab平台下进行了仿真,并结合粗糙集的数据挖掘方法验证了系统动力学参数对模型形状有重要影响。

带保障智能体的多智能体战斗模型仿真研究

为了研究基于复杂适应系统理论的多智能体仿真模型的演化和涌现规律,在Swarm平台上建立了一个多智能体的战斗保障模拟仿真系统,并对战斗过程双方兵力耗损和弹药消耗进行了仿真研究,其结果和现实情况比较吻合。基于复杂适应系统理论的多智能体仿真模型可以模拟复杂系统的微观行为,进而能够显现出系统的宏观涌现现象,对作战研究有着非常重要的方法论意义。