地理复杂网络上的演化博弈研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61403338
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    李一啸
  • 依托单位：
    浙江财经大学
  • 学科分类：
    F0304.系统工程理论与技术
  • 结题年份：
    2017
  • 批准年份：
    2014
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The study of geographical complex networks is one recent focus in the field of complex networks. In this project, by means of multi-agent simulation and numerical simulation, the research of evolutionary games on geographical complex networks is conducted to reveal the laws governing individuals' behavioral decisions in the evolution and clarify the mechanisms for the evolution, maintenance and promotion of cooperation under geographical constraint. Based upon the basic model of evolutionary games on geographical networks, there are three major issues: the influences of partner-switching mechanisms upon the evolution of cooperation are investigated, game strategies and partner-switching strategies for agents on geographical planes are studied, and optimal mechanisms of partner switching are designed; By introducing the regional failure mode, the robustness of cooperative behavior in evolutionary games on geographical complex networks is analyzed and the corresponding optimization methods are studied in respect of network structure and external control; an extended model with two stages of social production and disaster mitigation is proposed based upon the model of evolutionary games on geographical complex networks, the dynamical process of such a model under geographical constraints is analyzed, and mechanisms of promoting cooperation are designed. This research project helps understanding the effects of geographical constraints upon the structure of complex networks as well as the dynamics of evolutionary games on complex networks systematically.
地理复杂网络是复杂网络研究的近期热点之一。本项目采用多智能体仿真、数值模拟等方法，进行地理复杂网络上演化博弈研究，揭示演化中个体行为决策规律，阐明地理约束下合作演化、维持和提升机制。在地理复杂网络上演化博弈基本模型的基础上，主要研究内容分为三部分：研究伙伴选择机制在地理约束下对合作演化的作用机理，研究智能体在地理平面上博弈策略、伙伴选择策略，设计伙伴选择的优化机制；引入区域性失效模式，分析地理复杂网络上演化博弈中合作行为在此类失效模式下的鲁棒性，研究相应的网络结构优化和外部控制优化手段；提出基于地理复杂网络上演化博弈的社会生产—灾害治理两阶段演化模型，分析该模型在地理约束下的动力学过程，研究合作提升机制。本课题有助于较系统地理解地理约束对复杂网络的结构与演化博弈动力学的影响机理。

结项摘要

地理复杂网络在人类活动中发挥重要作用。本项目采用多智能体建模、数值模拟等方法，研究地理复杂网络上演化博弈动力学，揭示地理性对复杂网络结构和演化博弈动力学的影响机理。本项目主要研究工作包括：研究伙伴选择机制在地理约束下对合作演化的作用机理，研究智能体在地理平面上博弈策略、伙伴选择策略，设计伙伴选择的优化机制；引入区域性失效模式，分析地理复杂网络上演化博弈中合作行为在此类失效模式下的鲁棒性，研究相应的网络结构优化和外部控制优化手段；提出基于地理复杂网络上演化博弈的社会生产—灾害治理两阶段演化模型，分析该模型在地理约束下的动力学过程，研究合作提升机制。通过三年研究，取得了如下主要成果：提出了地理复杂网络区域性失效模型，分析了提升地理复杂网络鲁棒性的两类网络结构优化方法；理解了地理效应对合作演化的影响机理；从理论上解释了复杂网络上合作演化模型中模仿规则盛行的原因。受到本项目资助，目前共计发表了5篇高质量的SCI/SSCI检索期刊论文。这些研究成果为地理复杂网络鲁棒性分析、优化设计拓展新思路，加深了对地理复杂网络如何自组织和自演化的认识，有助于理解人类认知、学习机制对于合作演化的重要作用。

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Evolution of cooperative imitators in social networks
社交网络中合作模仿者的演变
  • DOI：
    10.1103/physreve.95.022303
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    PHYSICAL REVIEW E
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    李一啸
  • 通讯作者：
    李一啸
SARS-CoV-2 variants with mutations at the S1/S2 cleavage site are generated in vitro during propagation in TMPRSS2-deficient cells
使用开放流动网络的国际贸易建模：基于流动距离的分析
  • DOI：
    10.1371/journal
  • 发表时间：
    2021-01-01
  • 期刊：
    Plos Pathog
  • 影响因子：
    6.7
  • 作者：
    Sasaki, M.;Uemura, K.;Sawa, H.
  • 通讯作者：
    Sawa, H.
The evolution of cooperation on geographical networks
地理网络合作的演变
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2017.05.017
  • 发表时间：
    2017-11
  • 期刊：
    Physica A: Statistical Mechanics and its Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李一啸;王毅;盛济川
  • 通讯作者：
    盛济川
The structural robustness of geographical networks against regional failure and their pre-optimization
地理网络对抗区域失效的结构鲁棒性及其预优化
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2016.01.071
  • 发表时间：
    2016-06
  • 期刊：
    Physica A: Statistical Mechanics and its Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李一啸;张林;黄朝耿;沈斌
  • 通讯作者：
    沈斌
Heterogeneous governance capabilities, reference emission levels and emissions from deforestation and degradation: A signaling model approach
异质治理能力、参考排放水平以及毁林和退化造成的排放：信号模型方法
  • DOI：
    10.1016/j.landusepol.2017.02.031
  • 发表时间：
    2017-05-01
  • 期刊：
    LAND USE POLICY
  • 影响因子：
    7.1
  • 作者：
    Sheng, Jichuan;Zhang, Sanfeng;Li, Yixiao
  • 通讯作者：
    Li, Yixiao

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其他文献

基于多社交数据源的协同推荐方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    电信科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王瑞琴;潘俊;李一啸
  • 通讯作者：
    李一啸
一种基于多元社交信任的协同过滤推荐算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    计算机研究与发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王瑞琴;蒋云良;李一啸;楼俊钢
  • 通讯作者：
    楼俊钢

其他文献

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李一啸的其他基金

区域性失效下地理复杂网络上的演化博弈动力学分析
  • 批准号：
    11347201
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    4.0 万元
  • 项目类别：
    专项基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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