1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

[07] Mô Hình Động Học Ý Kiến.pdf

31 3 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 31
Dung lượng 1,19 MB

Nội dung

Lý thuyết Điều khiển tuyến tính Điều khiển nối mạng Chương 7 Mô hình động học ý kiến TS Trịnh Hoàng Minh – Viện Điện, Đại Học Bách Khoa Hà Nội 9/2020 Nội dung • Mô hình French DeGroot • Mô hình Friend[.]

Điều khiển nối mạng Chương Mơ hình động học ý kiến TS Trịnh Hoàng Minh – Viện Điện, Đại Học Bách Khoa Hà Nội 9/2020 Nội dung • Mơ hình French-DeGroot • Mơ hình Friendkin-Johnsen • Mơ hình Friendkin-Johnsen nhiều chiều động học ý kiến ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng Mơ hình DeGroot • Mơ hình DeGroot (1974): • Nghiên cứu động học ý kiến/quan điểm nhóm người chủ đề cụ thể • Mơ hình rời rạc • Liên hệ với mơ hình đồng thuận M H Degroot, “Reaching a Consensus”, Journal of the American Statistical Association, Vol 69, Iss 345, 1974, 118-121 ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng Mơ hình DeGroot • Xét nhóm gồm 𝑛 cá nhân nhóm hội đồng: • 𝑥𝑖 𝑘 ∈ ℝ : ý kiến cá nhân thứ 𝑖 chủ đề thời điểm thứ 𝑘 = 0, 1, 2, … • Tổng hợp ý kiến: 𝑥𝑖 𝑘 + = σ𝑛𝑗=1 𝜔𝑖𝑗 𝑥𝑗 𝑘 • 𝜔𝑖𝑗 ≥ 0: ảnh hưởng cá nhân thứ 𝑗 tới cá nhân thứ 𝑖 𝜔𝑖𝑖 ≥ 0: niềm tin 𝑖 vào ý kiến thân σ𝑛𝑗=1 𝜔𝑖𝑗 = 1: điều kiện chuẩn hóa ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng Mơ hình DeGroot • Xét nhóm hội đồng gồm 𝑛 người (tác tử): • 𝑥𝑖 𝑘 ∈ ℝ : ý kiến tác tử thứ 𝑖 chủ đề thời điểm thứ 𝑘 = 0, 1, 2, … • Tổng hợp ý kiến: 𝑥𝑖 𝑘 + = σ𝑛𝑗=1 𝜔𝑖𝑗 𝑥𝑗 𝑘 • 𝜔𝑖𝑗 ≥ 0: ảnh hưởng tác tử thứ 𝑗 tới tác tử thứ 𝑖 𝜔𝑖𝑖 ≥ 0: trọng số tác tử 𝑖 vào ý kiến thân σ𝑛𝑗=1 𝜔𝑖𝑗 = 1: điều kiện chuẩn hóa • Mơ tả hệ dạng ma trận: 𝒙 𝑘 + = 𝑾𝒙 𝑘 , 𝑘 = 0, 1, 2, … 1/3 1/3 1/3 1/3 1/4 1/3 1/4 1/2 1/3 1/2 1/4 ĐH Bách khoa Hà Nội 1/2 1/4 𝑾= 0 1/2 1/4 1/3 1/3 0 1/4 1/4 1/3 1/3 1/3 1/3 1/4 Điều khiển nối mạng Mơ hình Degroot • Mơ tả hệ dạng ma trận: 𝒙 𝑘 + = 𝑾𝒙 𝑘 , 𝑘 = 0, 1, 2, … (1) • 𝑾 = [𝜔𝑖𝑗 ] ma trận ngẫu nhiên hàng • 𝑾𝟏𝑛 = 𝟏𝑛 1/4 • Như vậy: 𝒙 𝑘 + = 𝑾𝒙 𝑘 ĐH Bách khoa Hà Nội 1/3 1/4 𝒙 𝑘 + = 𝑾𝒙 𝑘 = 𝑾2 𝒙 𝑘 − =⋯ = 𝑾𝑘 𝒙(0) 3/4 1/3 1/3 1/4 1/2 0 1/4 1/2 1/4 𝑾= 1/3 1/3 1/3 1/4 3/4 Điều khiển nối mạng Mô hình Degroot • Điều kiện tiến tới đồng thuận ý kiến: 𝑾𝑘 hội tụ ⟺ Đồ thị có gốc • Giá trị đồng thuận: Giả sử đồ thị có gốc Gọi 𝝅 = (𝜋1 , … , 𝜋𝑛 ) vector riêng bên trái 𝑨, chuẩn hóa cho 𝟏𝑇𝑛 𝝅 = • lim 𝒙 𝒌 = 𝝅⊤ 𝒙 𝟏𝑛 𝑘→∞ • Nếu đồ thị cịn cân tác tử hội tụ tiệm cận tới giá trị trung bình cộng ý kiến ban đầu: 𝟏𝑇𝒏 𝒙 lim 𝒙 (𝑘) = 𝟏𝑛 𝑘→∞ 𝑛 ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng Mô x0 = 10*rand(4,1); W = [1/2 1/2 0; 1/4 1/4 1/4 1/4; 1/3 1/3 1/3; 1/3 1/3 1/3]; N = 15; n = 4; x = zeros(n,N); x(:,1) = x0; for k=1:N x(:,k+1) = W*x(:,k); end figure(1); hold on for k=1:n stem(0:1:N,x(k,:)); end legend({'$x_{1}$','$x_{2}$','$x_{3}$', '$x_{4}$'},'NumColumns',1,'interpreter ','latex','FontSize',12); ylabel('$x_{i}[k],~i=1, ,n$','interp reter','latex','FontSize',12); xlabel('$k$'); box on Đồ thị liên thông mạnh 1/2 1/4 𝑾= 0 1/2 1/4 1/4 1/3 1/3 1/3 1/3 1/4 1/3 1/3 𝒙 = 2, 3, 5, 10 𝑇 , 𝒙∗ = 5, 5, 5, ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng 𝑇 Mơ Đồ thị có gốc 1/4 1/2 𝑾= 1/3 1/4 0 1/4 1/3 1/3 3/4 ĐH Bách khoa Hà Nội 𝒙 = 2, 3, 5, 10 𝑇 , 𝒙∗ = 2, 2, 2, Điều khiển nối mạng 𝑇 Mơ hình Friendkin-Johnsen • Mơ hình F-J: 𝒙 𝑘 + = 𝚲𝑾𝒙 𝑘 + 𝑰𝑛 − 𝚲 𝒖, 𝒙 =𝒖 (2) đó: 𝒙 = 𝑥1 , … , 𝑥𝑛 ⊤ ∈ ℝ𝑛 : Vector ý kiến tác tử 𝒖 = 𝒙 ∈ ℝ𝑛 : Định kiến 𝚲𝑾𝒙(𝑘): Ảnh hưởng từ tương tác tác tử 𝑰 − 𝚲 𝒖: Ảnh hưởng từ định kiến 𝑾 = 𝜔𝑖𝑗 : ma trận kề đồ thị tương tác ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng 10 Mơ hình Friendkin-Johnsen • Mơ hình F-J 𝒙 𝑘 + = 𝜦𝑾𝒙 𝑘 + 𝑰𝑛 − 𝜦 𝒖, 𝒙 =𝒖 (2) • Tính ổn định hội tụ: Giả sử ma trận 𝜦11 𝑾11 ổn định Schur • Hệ (2) ổn định hệ không tồn tác tử oblivious (𝜦𝑾 = 𝜦11 𝑾11 ) • Khi có tác tử oblivious, hệ (2) hội tụ tồn giới hạn 22 𝑘 Khi 𝑾22 ∗ = lim 𝑾 𝑘→∞ ′ 𝒙 = lim 𝒙 𝑘 = 𝑘→∞ 𝑰 − 𝜦11 𝑾11 𝟎 −1 𝜦11 𝑾11 𝑾22 ∗ 𝑾22 ∗ • Hệ (2) ổn định đồ thị 𝐺 liên thơng mạnh tồn tác tử bảo thủ (𝜦 ≠ 𝑰𝑛 ) ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng 17 Mơ hình Friendkin-Johnsen • Mơ hình F-J 𝒙 𝑘 + = 𝜦𝑾𝒙 𝑘 + 𝑰𝑛 − 𝚲 𝒖, 𝒙 =𝒖 (2) • Điều kiện cần đủ để hệ (2) hội tụ tồn giới hạn 𝑨∗ = lim 𝜦𝑾 𝑘→∞ 𝑘 𝑰 − 𝜦11 𝑾11 −1 𝜦11 𝑾12 𝑾22 ∗ 22 𝑾∗ 𝟎 = 𝟎 𝑘 𝒙 𝑘 = 𝑨𝑘 𝒙 + ෍ 𝑨𝑗 𝑰 − 𝚲 𝒖 → 𝑨∗ 𝒙 𝑗=1 𝑘 + σ∞ 𝑘=0 𝑨 𝑰 − 𝚲 𝒖 11 11 −1 → 𝑨∗ 𝒙 + ĐH Bách khoa Hà Nội 𝑰−𝜦 𝑾 Điều khiển nối mạng 𝑰 − 𝜦11 𝒖1 𝟎 18 Mơ hình Friendkin-Johnsen • Ví dụ: Xét mạng xã hội gồm 𝑛 = tác tử, mối quan hệ cá nhân cho ma trận 0.220 𝑾 = 0.147 0.090 0.120 0.215 0.178 0.360 0.344 0.446 0.300 0.294 0.286 u3 u1 u4 u2 ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng 19 Mở rộng mơ hình Friendkin-Johnsen • Vector quan điểm: 𝒙𝑖 𝑘 = 𝑥𝑖1 𝑘 , … , 𝑥𝑖𝑑 𝑇 𝑘 ∈ ℝ𝑑 • Mở rộng số chiều tự𝑛nhiên mơ hình F-J: 𝒙𝑖 𝑘 + = 𝜆𝑖𝑖 ෍ 𝜔𝑖𝑗 𝒙𝑗 𝑘 + − 𝜆𝑖𝑖 𝒖𝑖 , 𝒖𝑖 ≔ 𝒙𝑖 (4) 𝑗=1 • Ví dụ: Xét mơ hình (4) với 𝑾 ví dụ trước đồng thời 𝚲 = 𝑰4 − diag 𝑾 𝒙𝑗 (𝑘) vector chiều thể quan điểm 𝑑 = chủ đề độc lập u3a 0.220 0.120 0.360 0.300 𝑾 = 0.147 0.215 0.344 0.294 0 0.090 0.178 0.446 0.286 u 1a u 4a u 1b ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng u 4b 2 u 2a u3b u 2b 20 Mơ hình Friendkin-Johnsen nhiều chiều • Quan điểm chủ đề khác thường khơng độc lập mà có liên quan lẫn • Ví dụ: Xét nhóm người thảo luận hai chủ đề: cá nói chung cá hồi nói riêng Một người khơng thích ăn cá thường khơng thích cá hồi Nếu sau q trình thảo luận bị ảnh hưởng người xung quanh, người thay đổi quan điểm thành thích ăn cá nhiều khả người thích cá hồi ⟹ qn quan điểm • Mơ hình FJ nhiều chiều: 𝒙𝑖 𝑘 + = 𝜆𝑖𝑖 𝑪 σ𝑛𝑗=1 𝜔𝑖𝑗 𝒙𝑗 𝑘 + − 𝜆𝑖𝑖 𝒖𝑖 (5) • 𝑾 = 𝜔𝑖𝑗 : ma trận kề ứng với đồ thị tương tác 𝐺 ⟹ mô tả ảnh hưởng tác tử mạng xã hội • 𝑪 ∈ ℝ𝑑×𝑑 : ma trận logic (MiDS: Multi-issues dependence structure) Khi 𝑪 = 𝑰𝑑 mơ hình (5) chuyển (4) ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng 21 Ý nghĩa ma trận MiDS • Xét mạng hình với nút hoàn toàn bảo thủ nằm trung tâm • 𝜆𝑗𝑗 = 𝜔𝑖𝑗 = = 𝜆𝑖𝑖 với 𝑖 ≠ 𝑗 • 𝒙𝑖 𝑘 + = ã = ì 𝑝 𝑞 • 𝑥𝑖 (𝑘 + 1) = σ𝑚 𝑞=1 𝑐𝑝𝑞 𝑢𝑗 • Q trình thay đổi ý kiến hệ thực chất trình ý kiến tác tử tiến tới định kiến nút bảo thủ Các phần tử ma trận MiDS chi phối lượng đóng góp tương đối ý kiến tác tử bảo thủ chủ đề cụ thể từ hình thành ý kiến tác tử ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng 22 Mơ hình Friendkin-Johnsen nhiều chiều • Ví dụ: Ma trận 𝑪1 = 0.8 0.3 0.2 0.7 u3a 𝒙 = 𝒖 = 25, 25, 25, 15, 75, −50, 85, 𝑇 u 1a u 4a u 1b u 2a u3b u 2b Cấu trúc mơ hình 2D F-J với ma trận 𝑪 𝒙′𝐶1 = 39.2 12 39, 10.1 ĐH Bách khoa Hà Nội 75 −50 56 5.3 𝑇 Điều khiển nối mạng 23 u 4b Mơ hình Friendkin-Johnsen nhiều chiều • Ví dụ: Ma trận 𝑪2 = 0.8 −0.3 −0.2 0.7 𝒙 = 𝒖 = 25, 25, 25, 15, 75, −50, 85, u3a 𝑇 u 1a u 4a u 1b u 2a u 2b Cấu trúc mơ hình 2D F-J với ma trận 𝑪 𝒙′𝐶1 = 52.3 −30.9 ĐH Bách khoa Hà Nội 52.1 −33.3 75 −50 68.4 −33.2 Điều khiển nối mạng u3b 𝑇 24 u 4b Mô hình liên tục mạng xã hội nhiều chiều • Dạng liên tục mơ hình F-J đa chiều? • Mơ hình 1: 𝒙ሶ 𝑖 𝑡 = ෍ 𝑎𝑖𝑗 𝑪 𝒙𝑗 𝑡 − 𝒙𝑖 𝑡 + 𝑪 − 𝑰𝑑 𝒙𝑖 𝑡 + 𝑏𝑖 𝒙𝑖 − 𝒙𝑖 𝑡 𝑗∈𝑁𝑖 • Mơ hình 2: 𝒙ሶ 𝑖 𝑡 = ෍ 𝑎𝑖𝑗 𝒙𝑗 𝑡 − 𝒙𝑖 𝑡 + 𝑪 − 𝑰𝑑 𝒙𝑖 𝑡 + 𝑏𝑖 𝒙𝑖 − 𝒙𝑖 𝑡 𝑗∈𝑁𝑖 Ye et al., Continuous-time opinion dynamics on multiple interdependent topics, Automatica 115 (2020) 108884 ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng 25 Mơ hình liên tục mạng xã hội nhiều chiều • Dạng liên tục mơ hình F-J đa chiều? • Mơ hình 1: 𝒙ሶ 𝑖 𝑡 = ෍ 𝑎𝑖𝑗 𝑪 𝒙𝑗 𝑡 − 𝒙𝑖 𝑡 + 𝑪 − 𝑰𝑑 𝒙𝑖 𝑡 + 𝑏𝑖 𝒙𝑖 − 𝒙𝑖 𝑡 𝑗∈𝑁𝑖 𝒙ሶ 𝑡 = − 𝓛 − 𝑰𝑛 𝑩 ⊗ 𝑪 + 𝑰𝑛𝑑 + 𝑩 ⊗ 𝑰𝑑 𝒙 + 𝑩 ⊗ 𝑰𝑑 𝒙 • Mơ hình 2: 𝒙ሶ 𝑖 𝑡 = ෍ 𝑎𝑖𝑗 𝒙𝑗 𝑡 − 𝒙𝑖 𝑡 + 𝑪 − 𝑰𝑑 𝒙𝑖 𝑡 + 𝑏𝑖 𝒙𝑖 − 𝒙𝑖 𝑡 𝑗∈𝑁𝑖 𝒙ሶ 𝑡 = − 𝓛 + 𝑩 ⊗ 𝑰𝑑 + 𝑰𝑛 ⊗ 𝑰𝑑 − 𝑪 𝒙 + 𝑩 ⊗ 𝑰𝑑 𝒙 Ye et al., Continuous-time opinion dynamics on multiple interdependent topics, Automatica 115 (2020) 108884 ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng 26 Tính hội tụ mơ hình • Giả thiết: Ma trận 𝑪 có giá trị riêng bội 𝑝 ≥ với vector riêng 𝜻𝑟 , 𝝃⊤ < 𝑟 , 𝑟 = 1, … , 𝑝 Các giá trị riêng khác thỏa mãn ℜ𝔢 𝜆𝑘 𝑪 1, ∀𝑘 > 𝑝, 𝑐𝑖𝑖 ≥ 0, ∀𝑖 = 1, … , 𝑑 • Khi khơng có định kiến: • Mơ hình 1: ℜ𝔢 − 𝜆𝑖 𝓛 𝜆𝑘 𝑪 𝑝 𝑛 < 1, ∀𝑖 = 1, … , 𝑑, ta có lim 𝒙𝑖 𝑡 = ෍ 𝜻𝑟 𝝃⊤ 𝑟 ෍ 𝛾𝑗 𝒙𝑗 , ∀𝑖 = 1, … , 𝑛 𝑡→∞ • Mơ hình 2: 𝑟=1 𝑗=1 𝑝 𝑛 lim 𝒙𝑖 𝑡 = ෍ 𝜻𝑟 𝝃⊤ 𝑟 ෍ 𝛾𝑗 𝒙𝑗 , ∀𝑖 = 1, … , 𝑛 𝑡→∞ 𝑟=1 𝑗=1 𝜻𝑟 , 𝝃⊤ 𝑟 : vector riêng bên phải trái ứng với giá trị riêng ma trận 𝑪 𝜸⊤ = 𝛾1 , … , 𝛾𝑛 ⊤: vector riêng bên trái ứng với giá trị riêng ma trận 𝓛 ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng 27 Tính hội tụ mơ hình • Giả thiết: Ma trận 𝑪 có 𝑐𝑘𝑘 > 0, ∀𝑘 𝑪 𝑙𝑖𝑗 có 𝑙𝑖𝑖 ≤ ∞ = Ma trận Laplace 𝓛 = • Khi có định kiến: 𝑏𝑖 ≥ 0, ∀𝑖 ∃𝑏𝑖 > 0, 𝑖 ∈ 1, … , 𝑛 • Mơ hình 1: lim 𝒙 𝑡 = − 𝑰𝑛𝑑 + 𝑡→∞ 𝓛 − 𝑰𝑛 ⊗ 𝑪 + 𝑩 ⊗ 𝑰𝑑 • Mơ hình 2: lim 𝒙 𝑡 = − 𝑡→∞ ĐH Bách khoa Hà Nội 𝑰𝑛 ⊗ 𝑰𝑑 − 𝑪 + 𝓛 + 𝑩 ⊗ 𝑰𝑑 Điều khiển nối mạng −1 −1 𝑩 ⊗ 𝑰𝑑 𝒙 𝑩 ⊗ 𝑰𝑑 𝒙 28 Mơ • Đồ thị có ma trận Laplace −1 −0.8 0 𝓛= 0 0 0 −0.3 −0.7 −1 0 −0.2 −1 −0.4 −0.2 0 0 0 0 −0.8 0 0 0 0 0 −0.6 −1 0 0 0 0 • Ma trận logic: 𝑪 = −0.1 0.2 0.1 −0.8 0.7 0.1 Vấn đề 1: Lớp tổ chức chơi Vấn đề 2: B chơi (B thích C B khơng thích chơi) Vấn đề 3: C chơi (C thích chơi, nhiên C khơng thích B) ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng 29 Mô Mô Mô hình với chủ đề khác trường hợp: • khơng có định kiến • Có định kiến giả thuyết thỏa mãn • Có định kiến giả thuyết không thỏa mãn ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng 30 Một số thuật ngữ Tiếng Việt Tiếng Anh Động học ý kiến Opinion dynamics Ma trận logic chủ đề MiDS matrix (multi-issues dependent structure matrix) ĐH Bách khoa Hà Nội Điều khiển nối mạng 31

Ngày đăng: 27/06/2023, 01:09

w