個體影響成本不確定的社會網(wǎng)絡(luò)中最小化完全影響時間問題研究.pdf

1、最小化完全影響時間問題不但是社會網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中的經(jīng)典問題，而且被廣泛應(yīng)用于各個其他領(lǐng)域的實踐中。本文的創(chuàng)新點在于探討了這一問題在個體影響成本不確定的社會網(wǎng)絡(luò)中的求解方法，分別對個體影響成本隨機不確定和模糊不確定條件下對最小化完全影響時間問題進行研究。在最小化完全影響時間問題中，個體的影響成本可以代表社會網(wǎng)絡(luò)中的個體接受信息的成本。由于有多個因素，比如交通、個體的心態(tài)等很多要素會影響個體影響成本，這往往是小確定的。因此在本文考慮個體影響成本不

2、確定是必要的。
　　 在引入機會遞增模型描述信息的傳播過程之后，就可以對最小化完全影響時間進行描述。之后，本文的內(nèi)容根據(jù)個體影響成本兩種不確定性分成兩大部分:隨機性和模糊性。在個體影響成本隨機不確定部分，我們引入概率論以描述隨機不確定性，然后再基于不同的決策準(zhǔn)則，分別建立了個體影響成本隨機不確定條件下最小化完全影響時間問題的三個決策模型。之后，為了求解我們所提出的三個不同的決策模型，我們運用貪婪算法、啟發(fā)式算法和隨機模擬技術(shù)相結(jié)

3、合提出一種改進貪婪算法。并進行數(shù)值實驗，驗證了改進貪婪算法的有效性、時間消耗和魯棒性。
　　 在第二部分，討論個體影響成本模糊不確定條件下的最小化完全影響時間問題。首先引入可信性理論以描述模糊不確定性，然后再基于不同的決策準(zhǔn)則，分別建立了個體影響成本模糊不確定條件下最小化完全影響時間問題的三個決策模型。為了求解我們所提出的三個不同的決策模型，我們運用貪婪算法、啟發(fā)式算法和模糊模擬技術(shù)相結(jié)合提出一種改進貪婪算法。并進行數(shù)值實驗，驗