混合不確定環(huán)境下社會(huì)網(wǎng)絡(luò)完全影響時(shí)間最小化研究.pdf

1、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的完全影響時(shí)間被定義為從一系列的級(jí)聯(lián)效應(yīng)被觸發(fā)開(kāi)始，到最終整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的所有個(gè)體都被影響所經(jīng)歷的時(shí)間。在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，決策者需要在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中找到一個(gè)最優(yōu)的目標(biāo)集去影響其他個(gè)體，從而實(shí)現(xiàn)完全影響時(shí)間最小，加快影響擴(kuò)散的速度，這就是完全影響時(shí)間最小化問(wèn)題。然而，在該問(wèn)題的實(shí)際求解過(guò)程中，決策者又面臨著諸多不確定性：例如被選中的個(gè)體有一定的成本，這種成本往往具有部分歷史數(shù)據(jù)，但并不完整，往往又需要專家對(duì)其預(yù)測(cè)，故而存在著隨機(jī)性和模糊性

2、這兩種不確定性。因此，本文遂將混合不確定性引入到了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)完全影響時(shí)間最小化問(wèn)題的研究中。
　　基于隨機(jī)模糊理論，本文針對(duì)此問(wèn)題構(gòu)建了三種不同的決策模型，以滿足決策者不同的需求。然后，本文對(duì)傳統(tǒng)的粒子群算法進(jìn)行了改進(jìn)，加入了遺傳算法中的遺傳機(jī)制，并結(jié)合隨機(jī)模糊模擬技術(shù)設(shè)計(jì)出了一套混合智能算法。
　　最后，通過(guò)一系列的數(shù)值實(shí)驗(yàn)，既驗(yàn)證了混合智能算法在求解模型時(shí)表現(xiàn)出的優(yōu)越性，也驗(yàn)證了該算法具有較快的收斂速度和較強(qiáng)的空間搜索能力