Opinions and Actions Dynamics Under Bounded Confidence

有界函数 通知 动作(物理) 计算机科学 价值(数学) 分布(数学) 数理经济学 计量经济学 数学 机器学习 政治学 数学分析 物理 量子力学 法学
作者
Min Zhan,Haiming Liang,Chen Zhu,Yucheng Dong
出处
期刊:International Journal of Information Technology and Decision Making [World Scientific]
卷期号:20 (01): 321-340 被引量:2
标识
DOI:10.1142/s0219622021500012
摘要

Psychologically, agents always like to consider similar opinions. Moreover, in real opinion dynamics, people’s opinions usually influence their actions. Therefore, inspired by the HK bounded confidence model, and continuous opinions and discrete action model, in this paper, we propose opinions and actions dynamics model under bounded confidence to investigate the evolution of opinions and actions in a group of agents. In this model, it is assumed that agents have continuous opinions and discrete actions for a certain issue. Each agent often can notice the discrete actions of other agents, but cannot acquire their continuous opinions. So, agents always try to estimate other agents’ opinions based on their actions. Then based on the estimation opinions and bounded confidence, agents update their opinions and actions. Simulation experiments analysis shows that more agents keep silence or undecided as the hesitation range increases. Larger bounded confidence value leads to the stronger attracting power of agents. When the opinion distribution widths of agents with an action are smaller than the bounded confidence value, the agents will be completely attracted by the adjacent agents with large opinion distribution widths and show adjacent actions in the final time.
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