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张新杰;唐勇;詹森·熊;王维嘉;张一成

网络排名游戏：等级社会的演变。 （英语） Zbl 07457982号

物理A 540，文章ID 123140，17 p.（2020）.
摘要：人口中的个体相互作用，形成各种社交网络拓扑。网络上的进化博弈模型可以深入了解结构化群体的集体行为是如何受到个人决策和网络拓扑的影响的。在等级社会中，许多社会资源都是根据一定的社会等级分配的，例如阶级、社会地位和社会等级。在这种情况下，为了攀登社会阶梯，个人将努力提高其在人群中的社会排名。了解社会排名的变化对决策的影响是至关重要的，很少有文献对此进行讨论。为了捕捉这种社会性，本研究引入了网络排名游戏模型。介绍了三种决策策略——随机、跟随和基于中心性。对三种社会网络拓扑结构（随机网络、小世界网络和无标度网络）进行了不同策略的系统数值模拟。结果表明，随着网络拓扑结构和社会流动性的变化，整体人群的排名会发生不同的变化。中心性策略导致中心性相对大于平均值，而后续策略则倾向于形成边缘密度显著增大的网络，这表明整体人口的整体改善。值得注意的是，中心性策略导致相似性最低、生存率最低和流动性最高，表明该策略允许较大的社会结构变化和相对较好的社会流动性。相反，对于随机策略和跟随策略，社交网络变得更加僵化。然而，在所有情况下，观察到个人出现在不同的排名位置。这个排名游戏模型可以作为社交网络上进一步复杂的排名相关进化游戏的基础，对排名社会场景中的决策具有指导意义。

引用于1文件

MSC公司：

82至XX 统计力学，物质结构

关键词：

排名游戏;进化博弈;复杂网络;模拟;复杂性
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\textit｛X.-J.Zhang｝等人，Physica A 540，文章ID 123140，第17页（2020；Zbl 07457982）
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