Введение 3
Обзор литературы 3
Постановка задачи 4
Глава 1. Модель 5
1.1. Описание модели 5
1.2. Модернизация модели 6
Глава 2. Эквивалентность динамики мнений в социальных сетях 7
2.1. Определение графов 7
2.1.1 Граф-звезда 7
2.1.2 Граф «2 агента» 8
2.1.3 Полный граф 8
2.1.4 Граф-ромб 9
2.1.5 Линейный граф с тремя узлами 10
2.2. Эквивалентность моделей 10
2.2.1 Граф-звезда и граф «2 агента» 11
2.2.2 Полный граф и граф «2 агента» 13
2.2.3 Граф-ромб и линейный граф 15
2.3. Симметричность для любого графа относительно управляемого агента 17
2.4. Пример 22
Заключение 28
Выводы 28
Список литературы 29
Процесс принятия коллективных решений обычно не является моментальным, ведь у людей мнения часто расходятся. Со временем может происходить обмен мнениями, который в итоге может приводить к консенсусу. Моделирование таких ситуаций позволяет предсказывать исход, а так же проверить рентабельность воздействия на мнение некоторых участников (например, посредством увеличения затрат на рекламу).
В работе рассмотрена модель управления динамики мнений в обществе с бесконечным временем. Для неё был создан способ преобразования сетевой структуры без влияния на задачу управления. Для этого была модернизирована модель и рассмотрены определенные классы графов. Были сформулированы и доказаны утверждения, которые показывают соотношение параметров, при котором определяется взаимно-однозначное соответствие между моделями, определяемыми этими графами. Получен вид функционалов, соответствующий этим моделям, и сформулированы и доказаны утверждения о соотношении параметров, при которых задачи управления эквивалентны.
[1] DeGroot M. H. Reaching a consensus //Journal of the American Statistical Association. - 1974. - Т. 69. - №. 345. - С. 118-121.
[2] Friedkin N. E., Johnsen E. C. Social influence and opinions //Journal of Mathematical Sociology. - 1990. - Т. 15. - №. 3-4. - С. 193-206.
[3] Hegselmann R., Krause U. Opinion dynamics driven by various ways of averaging //Computational Economics. - 2005. - Т. 25. - №. 4. - С. 381405.
[4] Bure V. M., Parilina E. M., Sedakov A. A. Consensus in a social network with two principals //Automation and Remote Control. - 2017. - Т. 78. - №. 8. - С. 1489-1499.
[5] Mazalov V., Parilina E. Game of competition for opinion with two centers of influence //International Conference on Mathematical Optimization Theory and Operations Research. - Springer, Cham, 2019. - С. 673-684.
[6] Mazalov V., Parilina E. The Euler-Equation Approach in Average-Oriented Opinion Dynamics //Mathematics. - 2020. - Т. 8. - №. 3. - С. 1-6.
[7] Mazalov V. V., Dorofeeva Y. A., Parilina E. M. Opinion control in a team with complete and incomplete communication // Contributions to Game Theory and Management. - 2020. - Т. 13. С. 324-334.
[8] Дорофеева Ю. А. Влияние управления на динамику мнений участников коллектива //Труды Карельского научного центра Российской академии наук. - 2020. - №. 7. - С. 28-33.
[9] Chkhartishvili A. G., Gubanov D. A., Novikov D. A. Social Networks: Models of information influence, control and confrontation. - Springer, 2018. - Т 189.
[10] Sedakov A. A., Zhen M. Opinion dynamics game in a social network with two influence nodes //Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. -2019. - №. 1. - С. 118-125.
[11] Рогов М. А., Седаков А. А. Согласованное влияние на мнения участников социальной сети //Математическая теория игр и её приложения. -2018. - Т. 10. - №. 4. - С. 30-58.
[12] Avrachenkov K. E., Kondratev A. Y., Mazalov V. V. Cooperative game theory approaches for network partitioning //International Computing and Combinatorics Conference. - Springer, Cham, 2017. - С. 591-602.
[13] Mazalov V. V. Comparing game-theoretic and maximum likelihood approaches for network partitioning //Transactions on Computational Collective Intelligence XXXI. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2018. - С. 37-46.