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基于演化博弈论的群体疏散行为研究

程远  
【摘要】:行为演化问题是被《Science》认为是25个尖端科学问题之一。在自组织行为和外部作用力驱动下,疏散群体的行为演化体现为疏散过程的复杂性。本文首先基于元胞自动机模型,研究了动态地面场,建立了信息场模型,并利用信息场模型讨论了引导者对群体行为的控制问题;然后提出了逃生博弈模型,并利用强化学习方法作为行为演化的学习规则,讨论了心理逃生的期望值对群体合作的影响;最后基于两策略逃生博弈模型和三策略争抢博弈模型,主要研究了逃生者的理性程度、从众程度对疏散行为演化以及疏散效率的影响,并与心理学最新成果进行了比较。 论文提出了群体疏散的演化博弈模型,发现了疏散群体的合作机制,研究发现:(1)在紧急疏散环境中,较高的从众模仿效应以及逃生期望可以促进逃生者间的合作,可以形成较高的合作比率;(2)在紧急疏散情形下,高理性者越容易选择争抢策略,低理性者越容易选择礼让策略,而高理性者的疏散时间更长;(3)疏散群体的出口处冲突处理过程实际上是逃生者之间的博弈过程,说明了合作行为并不是来自个人的道德水平而是出于逃生者的自利行为。上述有趣的结论及其创新赋予相关研究一个新的视角去理解疏散行为,从模型的角度支持了社会心理学中的最新发现。论文讨论了经典元胞自动机动态地面场模型的不当之处,提出了新的异质动态场算法改进了原动态场模型,并利用动态场的扩散机理建立了“信息场”模型,提出了完全不同的信息场传递模式,发现有效和准确的传播逃生信息可以显著的提高疏散效率。“信息场”模型与原来的地板场模型可以组成一个统一的研究框架,更新了现有研究中对于疏散环境场的认识,为同类研究提供了一个新的方法论基础。 论文创新之处体现在:(1)首次使用演化博弈论、博弈学习等研究方法研究大规模人群的群体行为的演化规律,并得到与心理学的最新研究发现相一致的结果,用定量模型的方法在更广泛层面上更新对群体疏散行为的科学认识。(2)修正了地面场元胞自动机模中不当的动态场模型算法,建立了信息场模型,并提出利用疏散信息进行群体控制的方法。 论文采用元胞自动机模型来处理复杂的疏散系统,未来可以适当讨论更多的个体因素和较为复杂的环境因素;也可利用虚拟现实技术,获得参与者的行为反应,以提供数据辨识模型中的参数,提供出应用性更强的模型框架。


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