[发明专利]一种在CPSS下基于ACP理论的群体演化方法

说明书

本发明涉及一种在CPSS下基于ACP理论的群体演化方法，属于社会计算与通信信息技术领域。本发明所提技术方案包括如下步骤：首先对社交网络中的节点关系进行相关定义并量化出社会关系三个主要影响因素，包括个体间的亲密度、信任度以及个体坚持度，得到个体的从众程度。其次，建立群体演化博弈的模型，包括个体间博弈过程和个体博弈后内部的行为更新规则。最后，引入Q强化学习算法，指导智能体不断学习更新策略。本发明为研究未来智能环境中群体的疏散规律提供了一种可实现的动态模型研究方法。

技术领域

本发明属于通信信息技术和社会计算领域，涉及一种应急场景下大规模人群疏散的群体演化建模方法。

背景技术

社会公共安全一直以来都是政府和人们关注的重点，众多学者和研究员在这方面也投入了大量的研究，公共场所中突发事件引发的大规模人群拥堵行为一直以来都备受关注。在上下班高峰期的地铁站，举办盛大赛事的室内场馆等，若发生火灾或者自然灾害等突发事件时，极易因为种种因素引发大规模的拥堵甚至是踩踏等恶性事件，带来极为不良的后果。因此研究突发事件下人群疏散行为将具有重要的社会意义。

目前社会上，在较为密闭的公共场都会配有相应的应急措施，包括烟感传感器，温湿度传感器等，实时监测一定范围内环境变化及时上传系统中心以便应对一些如火灾等突发事件发生时可以发出警报，对人群疏散起到了一定引导作用。但是依然会存在一些因突发事件导致的事故，因此，在已有的硬件基础之上，科学的理论指导方针也尤为重要。

未来社会将会更加智能化，如今已经步入物联网世界，同时也正往信息物理融合的路上，较之传统的物联网，信息物理融合则是将计算、通信和存储集为一体，使得机器具备自我控制和智能感知计算的能力。在学术界，研究者提出了人作为社会的主体，作为信息传播中重要的载体之一，未来的城市化进程应当是信息物理社会融合为一体的系统，实现以人为主，服务为人的智慧城市。

当在信息物理社会系统融合的情况下来研究大规模群体演化规律时，如何对于该复杂系统进行有效管理，并在此系统下对群体活动进行研究将成为一大研究热点。目前，有学者提出基于ACP方法的理论控制框架，解决了信息物理社会融合的复杂系统管理控制问题，该方法包括人工社会、计算实验和平行执行构成，即利用计算机建人工系统模型，通过大量计算计算实验方法得出更多的计算数据，用平行执行的方法指导实际场景，即利用虚实结合方式，计算机上的虚拟场景与实际的场景相互映射，计算得到理论上的最佳决策方案。在此理论基础上，对于未来的信息物理社会系统融合下的大规模群体演化规律研究提供了一个合适的方法，即基于ACP方法，通过建立人工社会系统，用智能体代替人类个体，解决对人的建模问题，同时考虑人类个体在大规模群体疏散过程中受社会关系影响产生的不同程度的从众心理而演化出不同的行为规律。从而为实际系统提供理论上的方法指导。

发明内容

通过以上分析，本发明目的在于在信息物理社会融合系统下提供一种基于ACP理论框架下群体演化模型方法，考虑个体间的社会关系在群体疏散过程中对个体决策的影响，通过智能体群体间的演化博弈过程以及与现实环境的实时交互学习，从而建立马尔科夫模型，从社交网络用户间的交互关系作为验证数据来研究群体的演化规律。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种在信息物理社会系统下基于ACP理论的群体演化模型方法，包括了以下的步骤：

步骤1)对社交网络中的节点关系进行相关定义；

步骤2)量化出社会关系三个主要影响因素，包括个体间的亲密度、信任度以及个体坚持度，得到个体的从众程度；

步骤3)建立群体演化博弈的模型，包括个体间博弈过程和个体博弈后内部的行为更新规则；

步骤4)引入Q强化学习算法指导智能体不断学习更新，指导智能体作出决策。

进一步，整个技术方案如图1所示；