【摘 要】
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为了研究在复杂社会网络环境中的社会学习,考虑到社会个体的异质性和复杂性,提出一种基于复合策略进行信念更新的社会学习模型。模型中的个体在每一时刻,以一定概率任意选择
【基金项目】
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国家自然科学基金（61374108）,山东省优秀中青年科学家科研奖励基金（BS2011DX006）
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为了研究在复杂社会网络环境中的社会学习,考虑到社会个体的异质性和复杂性,提出一种基于复合策略进行信念更新的社会学习模型。模型中的个体在每一时刻,以一定概率任意选择基于贝叶斯法则的更新策略或基于邻居信念的更新策略中的一种策略进行信念更新。仿真结果表明,在满足策略选择概率大于0等条件下,社会个体最终都能够达到渐近学习,并且学习速度与策略选择概率是相关的,策略选择概率取值越大,学习速度越快。
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