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文档简介

具有领导者的非贝叶斯社会学习仿真HeHuang，XiaofanWang2010.10.17DepartmentofAutomation,ShanghaiJiaoTongUniversity第六届全国复杂网络学术会议（6thCCCN）主要内容：

1.模型介绍2.领导者的选取策略3.仿真研究4.结论与展望社会中所有个体集合1.模型介绍社会网络为个体i在t时刻观察到的私人信号真实的全局状态有限个全局状态集合个体i的私人信号结构个体i在t时刻的信念社会网络的加权邻接矩阵个体i的信念更新规则：其中个体感知私人信号个人信念的贝叶斯更新称为个体i对下一时刻的信号预测，并且个体观察邻居信念基于经验法则的加权平均定义：如果对于任意个体i，当时，总有则称实现了社会学习。A.Jadbabaie,A.Sandroni,A.Tahbaz-Salehi(2009),Non-Bayesiansociallearning,48thIEEECDCPlenary社会学习的充分条件：(a)社会网络是强连通的；(b)所有个体有正的自信度——；(c)存在个体对真实状态持正的初始信念——；(d)不存在对所有个体来说与真实状态观察等价的其他状态；那么网络中所有个体对真实状态的信念将以概率1收敛至真实值。A.Tahbaz-Salehi,A.Sandroni,A.Jadbabaie,Learningundersocialinfluence,Proceedingsofthe48thIEEECDCheldjointlywith200928thCCC,Shanghai,China:1513-1519.仿真模型社会学习的充分条件：(a)社会网络是强连通的；(b)所有领导者有正的自信度；(c)至少有一个个体对真实状态持正的初始信念；(d)不存在对所有领导者来说与真实状态观察等价的其他状态；那么网络中所有个体将以概率1收敛至真实状态。1.随机选取策略：个体成为领导者的概率为2.领导者的选取策略2.度值优先选取策略：个体成为领导者的概率为个体依照度值大小依次编号3.1模型的收敛性验证3.仿真研究3.2领导者的影响力研究3.3无标度网络上的牵制控制仿真3.1模型的收敛性验证图1全耦合网络中个体对真实状态的信念演化(n=50,p=0.02)3.2领导者的影响力研究虚拟控制领导者的影响力社会学习效果？图3两种网络中占个体总数的领导者的影响力曲线

3.3无标度网络上的牵制控制仿真(a)(b)图5B-A无标度网络在两种选取策略下社会学习效果，(a)为半对数坐标，(b)为对数坐标(a)(b)图6两种选取策略下无标度网络异质性对社会学习效果的影响

4.结论与展望在度值优先策略下，网络的异质性增加有利于社会学习。展

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