复杂系统中的合作涌现与自组织博士毕业论文答辩

1复杂系统中的合作涌现与自组织答辩人：姜罗罗专业：理论物理导师：汪秉宏教授博士毕业论文答辩2提纲•1、研究背景：1.1演化博弈理论；1.2复杂网络理论；1.3意见动力学与评价系统；•2、生态体系中的石头-剪刀-布博弈；•3、演化博弈中的合作涌现和自组织结构；•4、社会复杂系统中的信息传播；•5、总结和展望。31.1演化博弈理论•经典博弈：Nash均衡(Nashequilibrium)超理性、静态博弈；•演化博弈：进化稳定策略(Evolutionarystablestrategy)理性、重复博弈；策略学习动力学。4E.Pennisi,Ontheoriginofcooperation,Science,325,1196(2009)(1)人类社会中的合作现象5T.Clutton-Brock,Cooperationbetweennon-kininanimalsocieties,Nature,462,51(2009)(2)动物王国中的合作现象6(3)、生态体系中的博弈橙喉雄性蜥蜴：征服者蓝喉雄性蜥蜴：合作者黄喉雄性蜥蜴：背叛者B.SinervoandC.M.Lively,Nature,380,240(1996).7colicinogeniccells(C)sensitivecells(S)resistantcells(R)局域循环相互作用维持三物种共存。B.Kerretal,Nature,418,171(2002)大肠杆菌(E.coli)三种菌株间循环博弈的实验：石头-剪刀-布博弈Rock-Paper-ScissorsGame8（5）“囚徒困境”博弈和“铲雪堆”博弈M.A.NowakandR.M.May,Nature,359,826(1992).囚徒困境博弈(PDG):TRPS铲雪堆博弈(SG):TRSP个体策略更新：学习近邻中收益最高个体的策略1.8T2.0,R=1,P=S=0.9（4）“公共物品”博弈=r/(z+1)，z为平均度。=r/(z+1)，z为平均度。N个体构成的群体中有a个合作者，每一合作者投资c进入公共基金，公共基金以r的倍数增值分配给群体中每一个体。合作者收益为：背叛者收益为：101.2复杂网络理论（a）美国公路交通网络（b）美国航空网络11A.L.Barabasi,E.Bonabeau,ScientificAmerican,288,50(2003)互联网10万站点（2003年2月6日）酵母菌蛋白质网络12复杂网络的刻画•特征：平均最短路径、簇系数和度分布•典型的复杂网络：（1）小世界网络平均最短路径小，簇系数大，度分布满足泊松分布。（2）无标度网络平均最短路径小，簇系数小，度分布呈现幂率分布。•复杂网络上的动力学：结构和功能。例如流行病传播和网络攻击等。13•小世界网络的生成：在规则网络的基础上，以一定概率断键重新或加边。•无标度网络的生成：生长、择优连接(BA模型)141.3意见动力学与评价系统•意见动力学：研究公共意见如何形成。•评价系统：评价对象，评价者，评价算法。例如科学家个人成就评价、网页重要性评价等15网页重要性评价PageRank算法：三个因素决定了网页的PR值：（1）评价者的PR值（2）评价者的所有评价次数（3）被评价次数普遍形式为：N为所有被评价的网页数量d为阻尼系数，通常取为0.85迭代算法（Iterationmethod）16提纲•1、研究背景；•2、生态体系中的石头-剪刀-布博弈：2.1共振靶波的涌现；2.2多臂螺旋波；2.3作用强度的影响；•3、演化博弈中的合作涌现和自组织结构；•4、社会复杂系统中的信息传播；•5、总结和展望。172、生态体系中石头-剪刀-布博弈模型colicinogeniccells(C)sensitivecells(S)resistantcells(R)ABCT.Reichenbach,M.MobiliaandE.Frey,Nature,448,1046(2007);D.T.Gillespie,J.Phys.Chem.,812340(1977).182.1共振靶波的涌现1920Luo-LuoJiang,TaoZhou,MatjazPerc,XinHuangandBing-HongWang,NewJ.Phys.,11,103001(2009)21(a)(c)(d)(b)(f)(e)2.2多臂螺旋波的涌现Luo-LuoJiang,etal,“MultiplespiralsinthePaper-Rock-Scissorgame”(unpublished);Luo-LuoJiang,etal,“Patternformationinspatialgames”,PhysicsProcedia,(accepted);Luo-LuoJiang,etal,“Predationintensitydeterminesbiodiversityandpatternformationincyclicpredator-preymodels”(unpublished).22Partialdifferentialequations(PDE):232410-510-410-30.00.51.0probabilityM1spiral2spirals55.010−×41.010−×45.010−×10-510-410-30.00.51.0ProbabilityM1pairspirals2pairspirals45.010−×55.010−×41.010−×252.3作用强度的影响2627小结1、通过研究石头-剪刀-布博弈，我们发现节律驱动的种群中出现非常有序的自组织结构——靶波。2、对于不同规则初始条件，我们观察到单臂螺旋波、多臂螺旋波和同向-反向螺旋波。3、研究了物种间个体相互作用强度对物种多样性和自组织斑图的影响。当个体迁移率很低的时候，作用强度大和小的情况下体系都能够维持物种多样性，特别是作用强度大的时候体系出现占据整个空间的螺旋波；中间大小的作用强度则导致物种多样性被破坏。28提纲•1、研究背景；•2、生态体系中的石头-剪刀-布博弈；•3、演化博弈中的合作涌现和自组织结构：3.1自适应迁移促进空间博弈中的合作；3.2适当的收益不均匀促进合作；3.3无标度网络上合作的稳定性；•4、社会复杂系统中的信息传播；•5、总结和展望。293、演化博弈中的合作涌现和自组织结构•囚徒困境博弈(PDG)TRPSR=1,S=0,T=b,andP=0(1b2).•铲雪堆博弈(SG)TRSPR=1,S=1-r,T=1+r(0r1).•公共物品博弈(PGG)303.1适当财富不均匀促进合作Luo-LuoJiangetal,Phys.Rev.E,80,031144(2009)囚徒困境博弈：31323.2自适应迁移对合作的影响(1)Migrationwithprobability(2)ImitationandnoiseLuo-LuoJiang,Wen-XuWang,Ying-ChengLai,andBing-HongWang,Phys.Rev.E,81,036108(2010)；Luo-LuoJiang,etal,preferencemigrationinpublicgoodsgames,(unpublished).ImitateReset33343536373.3无标度网络上合作的稳定性Luo-LuoJiang,M.Perc,W.-X.Wang,Y.-C.Lai,andB.-H.Wang,Effectsoflinkremovalonevolutionofcooperationinscalefreenetworks(unpublished).3839小结1、在囚徒困境博弈中，财富的不均匀性对个体合作行为产生深远影响。我们在囚徒困境博弈中定量研究了这一影响，发现适当的财富不均匀促进合作。2、在空间博弈中，适当的个体迁移速度有利于合作的维持，并且在初始状态为背叛者的情况下，合作自发涌现——呈现爆发态势。3、研究了无标度网络中最大度节点间的连边受到攻击（即删除最大度节点间的连线）时“公共物品”博弈中的合作演化。我们主要关注个体参与单群体博弈和多群体博弈时合作的稳定性。有趣的是，在单群体“公共物品”博弈中适度的删除最大度节点间的连线能够促进合作；而在多群体“公共物品”博弈中删除最大度节点间的连线则抑制合作。40提纲•1、研究背景；•2、生态体系中的石头-剪刀-布博弈；•3、演化博弈中的合作涌现和自组织结构；•4、社会复杂系统中的信息传播：4.1有向小世界网络网络上的意见动力学；4.2信誉评价体系中的优化排序；•5、总结和展望414.1有向小世界网络网络上的意见动力学Luo-LuoJiang,etal,Eur.Phys.J.B,65,251(2008).424344454.2信誉评价体系中的优化排序用户(users)物品(objects)迭代算法Luo-LuoJiang,M.Medo,J.Wakeling,Y.-C.Zhang,andT.Zhou,Buildingreputationsystemsforbetterranking,arXiv:1001.2186.464748提纲•1、研究背景；•2、生态体系中的石头-剪刀-布博弈；•3、演化博弈中的合作涌现和自组织结构；•4、社会复杂系统中的信息传播；•5、总结和展望：5.1总结与展望；5.2致谢；5.3攻读学位期间论文发表和获奖情况。49总结与展望•大量相互作用个体构成的生态和社会复杂系统呈现出有趣的自组织行为，包括多物种共存，复杂斑图，合作，信息传播等等。借助于演化博弈和复杂网络理论，我们研究了这些自组织行为的部分特征及成因，更深入的理解，如斑图的层次结构以及合作与网络结构的共同演化，则有待于进一步探索。•在生态复杂系统中，生物多样性研究一直都是一个核心课题。不同物种间以及同一物种的不同个体间的合作是维持生物多样性一个有效途径。在社会复杂系统中，合作是人类进步的基石。•科学家们一直苦苦追寻着产生合作的根源，然而个体间的合作似乎与很多因素有关，包括偏好迁移、亲缘选择、直接（间接）互惠声望、惩罚、等等。那么什么因素是最关键的呢？•在信息爆炸的今天，各行各业的人们都面临着海量的数据，如何获取有用的信息成为一个挑战。复杂网络理论为处理这些海量的数据提供了有效的工具。我们尝试着提出能够同时评价用户信誉和物品品质的迭代算法，我们的算法无论在虚拟数据中还是在MovieLen和Amazon的真实数据中都能提高物品排序的精度。50致谢•感谢汪秉宏教授的悉心指导；•感谢各位答辩专家和论文评阅专家；•感谢来颖诚教授、张翼成教授、华达银教授、M.Perc教授的指导，感谢邓友金教授和张海峰博士为我提供留学担保；•感谢周涛、王文旭、赵明、黄亮、杨锐、倪宣、蔡世民、刘建国、金慈航、M.Medo，J.Wakeling以及所有关心和帮助过我的老师和同学们；•感谢本研究组的合作者韩筱璞，杨涵新，朱军芳，刘润然，苏日启，黄欣；•感谢本研究组的全体成员对我的帮助与照顾；•感谢所有关心和帮助我的朋友们；•感谢国家，感谢父母。51攻读学位期间论文发表和获奖情况•已发表或接受的论文列表：[1]Luo-LuoJiang,T.Zhou,M.Perc,X.HuangandB.-H.Wang,NewJ.Phys.11,103001(2009).[2]Luo-LuoJiang,M.Zhao,H.-X.Yang,J.Wakeling,B.-H.WangandT.Zhou,Phys.Rev.E80,031144(2009).[3]Luo-LuoJiang,W.-X.Wang,Y.-C.Lai,andB.-H.Wang,Phys.Rev.E81,036108(2010).[4]Luo-LuoJiang,etal,Eur.Phys.J.B,65,251(2008).[5]Luo-LuoJiang,etal,J.Phys.A:Math.Theor.,40,11271(2007).[6]Luo-LuoJ