АННОТАЦИЯ 2
1. Введение 2
2. Описание модели 3
3. Основные свойства оператора Ф 5
4. Неподвижные точки оператора Ф 8
5. Сходимость траекторий к неподвижным точкам 13
6. Заключение 17
Литература 18
1. Введение. Математические модели динамики мнений в обществе (opinion dynamics) интенсивно изучаются (отметим, например, недавние монографии [1] и [2]). В настоящее время большое внимание уделяется моделям, основанным на так называемом принципе bounded confidence, введенном в статьях [3] и [4] и детально изученном Хегсельманном и Краузе в работе [5]. В статье [8] получен аналог результата статьи [5], обобщенный на высокую размерность, так же в ней исследована скорость сходимости. В соответствии с этим принципом, формирование мнений в группе агентов при выборе между двумя возможными исходами - это результат итеративного процесса, на каждом шаге которого агент формирует свое мнение исходя из близких ему мнений других агентов. Такой процесс моделируется динамической системой, которая нелинейна и разрывна.
Следует отметить, что большинство полученных к настоящему времени результатов, относящихся к таким динамическим системам, основаны на компьютерном моделировании. [9,10]
В совместной работе С.Ю.Пилюгина и итальянского специалиста по теории управления М. Кампи было проведено качественное исследование системы, близкой к системе Хегсельманна - Краузе. Были описаны возможные типы неподвижных точек, изучена их устойчивость, установлена сходимость траекторий к неподвижным точкам. В работе [7] результаты работы [6] о сходимости траекторий к неподвижным точкам были обобщены на случай функций влияния гораздо более общего вида.
Принципиальное отличие изучаемой в данной работе модели от моделей, исследованных в работах [6] и [7], состоит в том, что рассматривается не конечная, а бесконечная (континуальная) группа агентов. Такой подход потребовал применения существенно новых методов исследования. Описана структура возможных неподвижных точек возникающей динамической системы, изучена их устойчивость. Доказано, что любая траектория сходится к неподвижной точке.
Структура работы такова. В п. 2 описывается изучаемая модель. Пункт 3 посвящен основным свойствам оператора Ф, задающего исследуемую динамическую систему. Неподвижные точки оператора Ф изучены в п. 4. В п. 5 показано, что при строго монотонной функции влияния любая траектория сходится к неподвижной точке.
В данной работе исследована дискретная динамическая система, моделирующая итеративный процесс выбора в континуальной группе агентов между двумя возможными исходами. Описана структура возможных неподвижных точек, изучена их устойчивость. Доказано, что любая траектория сходится к неподвижной точке.
1. Ren W., Cao Y., Distributed Coordination of Multi-agent Networks. Emergent Problems, Models, and Issues. New York, Springer (2011).
2. Krause U., Positive Dynamical Systems in Discrete Time. Theory, Models, and Applications. Berlin, De Gruyter (2015).
3. Krause U. Soziale Dynamiken mit vielen Interakteuren. Eine Problemskizze. In: U. Krause and M. Stockler (Eds.), Modellierung und Simulation von Dynamiken mit vielen interagierenden Akteuren, Universitat Bremen, 37-51 (1997).
4. Krause U. A discrete nonlinear and non-autonomous model of consensus formation. In: Communications in Difference Equations, 227-236. Amsterdam, Gordon and Breach Publ. (2000).
5. Hegselmann R., Krause U. Opinion dynamics and bounded confidence: Models, analysis and simulation. Journal of Artificial Societies and Social Simulation 5 (2002).
6. Pilyugin S.Yu., Campi M.C. Opinion formation in voting processes under bounded confidence. Networks and Heterogeneous Media 14, 619-634 (2019). https:// doi: 10.3934/nhm.2019024
7. Bodunov N.A., Pilyugin S.Yu. Convergence to fixed points in one model of opinion dynamics. Journal of Dynamical and Control Systems (2020). https://doi.org/10.1007/s10883-020-09514-1
8. Bhattacharyya A., Braverman M., Chazelle B., Nguyen H. On the convergence of the Hegselmann-Krause system. In: Proceedings of the 4th Conference on Innovations in Theoretical Computer Science, ITCS ’13, New York, NY, USA, (2013).
9. Hegselmann R.,Krause U. Opinion dynamics under the influence of radical groups, charismatic leaders, and other constant signals: A simple unifying model. Networks and Heterogeneous Media, 10(3):477-509, (2015).
10. Chen X, Zhang X, Yong X, and Li W. Opinion dynamics of social similarity based Hegselmann-Krause model. Complexity, 2017:1820257, (2017).