个体影响成本不确定的社会网络中最小化完全影响时间问题研究

《个体影响成本不确定的社会网络中最小化完全影响时间问题研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、学校代码：10036遴霉型Universit椭yofIntermsUo节nalBu贸sines易sand声Econ学omics硕士学位论文个体影响成本不确定的社会网络中最小化完全影响时间问题研究培养单位：信息学院专业名称：产业经济学研究方向：信息管理与电子商务作者：施巧妮指导教师：倪耀东论文日期：二。一三年五月MinimizingtheCompleteInfluenceTimeinaSociaINetworkwithUncertainCostsforInfluencingNodes学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈

2、交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名：j物0援陆叩n年r月jf日学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、

3、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文；学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文，或将学位论文的内容编入相关数据库供检索；保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名：1旬√I蕾肛vlj年厂月；JEt导师签名：钡埔糸v2弓年r月≥／El摘要最小化完全影响时间问题不但是社会网络领域中的经典问题，而且被广泛应用于各个其他领域的实践中。本文的创新点在于探讨了这一问题在个体影响成本不确定的社会网络中的求解方

4、法，分别对个体影响成本随机4i确定和模糊不确定条件下对最小化完全影响时间问题进行研究。在最小化完全影响时间问题中，个体的影响成本可以代表社会网络中的个体接受信息的成本。由于有多个因素，比如交通、个体的心态等很多要素会影响个体影响成本，这往往是小确定的。因此在本文考虑个体影响成本不确定是必要的。在引入机会递增模型描述信息的传播过程之后，就可以对最小化完全影响时间进行描述。之后，本文的内容根据个体影响成本两种不确定性分成两大部分：随机性和模糊性。在个体影响成本随机不确定部分，我们引入概率论以描述随机不确定性，然后再基于不

5、同的决策准则，分别建立了个体影响成本随机不确定条件下最小化完全影响时间问题的三个决策模型。之后，为了求解我们所提出的三个不同的决策模型，我们运用贪婪算法、启发式算法和随机模拟技术相结合提出一种改进贪婪算法。并进行数值实验，验证了改进贪婪算法的有效性、时间消耗和鲁棒性。在第二部分，讨论个体影响成本模糊不确定条件下的最小化完全影响时问问题．首先引入可信性理论以描述模糊不确定性，然后再基于不同的决策准则，分别建立了个体影响成本模糊不确定条件下最小化完全影响时间问题的三个决策模型。为了求解我们所提出的三个不同的决策模型，我们

6、运用贪婪算法、启发式算法和模糊模拟技术相结合提出一种改进贪婪算法。并进行数值实验，验证了改进贪婪算法的有效性和时间消耗。关键词：社会网络，完全影响时间，不确定成本，不确定规划，改进贪婪算法AbstractMinimizingthecompleteinfluencetimeinasocialnetworkisnotonlyaclassicprobleminsocialnetwork，butalsowidelyappliedinmanyfields．Inthispaper,wefocusonhowtominimizeth

7、ecompleteinfluencetimeinasocialnetworkwithuncertaincostforinfluencingindividual．Andwestudythisproblembothinstochasticandfuzzyenvironments．Inthisproblem，theweightofeachnoderepresentsthecostofanindividualinpractice，whichisuncertaininmostcases．Therearetwopartsinth

8、ispaper．Inthefirstpart，wefocusonminimizingthecompleteinfluencetimeinasocialnetworkwithstochasticcostsforinfluencingnodes．Probabilitytheoryisintroducedtodescriberandomness．Ac