试论多智能体模拟的流行病消息传播研究

作者:时间:2011-01-03 13:11:02  来源:  阅读次数:882次 ]

 论文摘要:设计了并实现了消息传播多智能体模拟模型(ENS),研究了个人的社会联系数量、对流行病消息的信任度和传播网络结构对流行病消息传播的影响。研究发现,随着社会联系数量的增加,流行病消息传播速度迅速增加,而直接听到消息的比例减少;随着信任度的增加,流行病消息的传播速度迅速增加,而直接听到消息的比例变化不显著;在小世界网络结构下,流行病消息的传播和遗忘速度比随机网络中慢。
  论文关键词:多智能体模拟;信息传播;小世界网络;流行病
  引言
  在有关战争、营销、灾难和流行病

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的实证性研究认为,流言的传播容易误导民众,导致不必要的社会骚乱。流行病消息的传播往往导致不必要的社会恐慌,这对流行病控制产生了不利影响。
  有关流行病传播的研究非常多,其模型大多由一组微分方程组构成。而因为缺乏适合的方法,对消息传播的理论性研究要比实证性研究少得多。幸运的是,近些年来出现了一些研究消息传播的新理论和方法,其中多智能体模拟是一种研究复杂系统微观机制的有效方法。
  本研究的创新在于,引入多智能体模拟方法,建立了流行病消息传播多智能体模拟模型,对流行病消息传播过程特征进行了分析,研究了传播过程中间接听到流行病消息的智能体的比例,而且在过程中考虑到了传播过程的网络结构。

 从图5中可见,当“TrustRate’’的值高时,流行病消息的传播速度快。但是,“TrustRate’’的值对RHEI的影响没有‘’NumContact”的值对RHEI的影响明显。图6中的5条曲线比较接近,所以“TrustRate’’的值对RHEI小。
  2.3网络结构的影响
  小世界网络存在与流言传播的整个过程中,小世界网络是一种理论是一种研究如何控制流言传播的有效分析工剐。‘’NumContact”的值等于10和5时,是一种随机网络,而‘’NumContact’’等于uniform(0,20)或uniform(O,10)时形成的网络的节点的连接边数不固定,不是规则网络,也不是随机网络,而是某种小世界网络。图3中的模拟结果表明’NumContact’’为10和5时的流行病消息传播速度要分别较‘’NumContact”为uniform(0,20)和uniform(0,10)时的流行病消息传播速度快。从图5中也可以发现,小世界网络中的传播速度较随机网络中略慢。比如,“TrustRate’’等于uniform(0.02,1)时的消息传播速度比等于0.6时慢,“TrustRate’’等于uniform(0.01,0.5)时的消息传播速度比等于0.255时慢。改变‘"NumContact”的值进行多次模拟试验,结果如图7所示。从图7可以看出,‘’NumContact”的值等于uniform(0,10)时,遗忘消息者的数量增长迅速比等于5时快;等于uniform(0,20)时,比等于10时快。可见在小世界网络中,消息被遗忘的速度要比在相同平均节点度的随机网络中慢。

  通过多智能体模拟试验和敏感性分析,我们得到以下结论:.
  (1)社会联系数量的增加,能使流行病消息传播的速度迅速提升,而且导致直接听到消息的比例减少。
  (2人们对消息的关注程度的增加,也能使流行病消息传播的速度迅速提升,但是对直接听到消息的比例的影响不显著。
  (3)在小世界网络假定下,流行病消息传播的速度和消息被遗忘的速度要比相同平均节点度的随机网络中传播速度慢。
  本文中的数据是为了进行敏感性分析而设置的示例数据。对于某个特定的流行病,其消息的传播的模型中的参数,比如“TrustRate’’、“ContactRange”、‘’InfectRange’’、‘’InfectRate”、‘’KnowRange’’和‘’NumContact’’,都需要重新设置,对应传播过程中形成的实际网络结构需要进一步研究。

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