内生网络上的紧急意见动态
摘要：在近年来，网络在研究广泛的领域中获得了前所未有的关注，其中包括复杂系统的研究。特别地，多智能体系统越来越受到人们的重视，对交互拓扑的重要性也有了越来越多的认识。现在人们普遍认识到，新兴现象对连接系统组成部分的交互网络结构具有高度的敏感性，而且已经形成了抽象网络类的日益增长的研究成果，这些成果已经对新兴动力作出了良好的解释。然而，至今对于网络动力学的影响效果尚未获得足够的认识，特别是在新兴现象反馈并改变了底层网络拓扑的情况下。 我们的工作从将网络方法应用于离散选择分析开始，这是计量经济学估计的一个标准方法，该方法是基于个体选择的，缺乏社交网络的影响。在本文中，我们通过考虑社交网络的内源动力学来扩展我们之前的结果。具体而言，我们研究了一个模型，其中代理所采取的行为反馈到底层的网络结构，并通过计算多智能体模拟得到了实验结果。
作者：L''aszl''o Guly''as, Elenna R. Dugundji
论文ID：physics/0610125
分类：Physics and Society
分类简称：physics.soc-ph
提交时间：2007-05-23