组织内集体智能提升与新型蚁群优化算法研究

### 组织内集体智能提升与新型蚁群优化算法研究 #### 组织内信任资本与集体智能相关研究 在组织环境中，信任是社会资本的重要来源，对于促进个体间的合作与集体智能的发展起着关键作用。下面介绍几个与信任资本相关的重要概念和模型。 1. **主观信任资本（Subjective Trust Capital）** - 对于一个代理 $A_i$ 关于任务 $\tau_k$ 的主观信任资本 $STC_{A_i}(\tau_k)$ 可以表示为： - \(\sum_{j = 1}^{n} D(B_{ij}(A_{jk})) * D(B_{ij}(W_{jk}))\) - 其中，$n$ 是需要任务 $\tau_k$ 的代理数量，$D(B_{ij}(A_{jk}))$ 是代理 $A_i$ 对代理 $A_j$ 关于任务 $\tau_k$ 能力的信任程度，$D(B_{ij}(W_{jk}))$ 是代理 $A_i$ 对代理 $A_j$ 关于任务 $\tau_k$ 意愿的信任程度。 - 代理 $A_i$ 关于特定任务 $\tau_k$ 的累积信任资本是网络依赖中所有需要该任务的依赖代理所相信的能力和意愿的总和。这种主观性源于网络依赖以及能力和意愿的评估是从代理 $A_i$ 的角度进行的。 2. **信任度（Degree of Trust）** - 代理 $A_i$ 对代理 $A_j$ 关于任务 $\tau_k$ 的信任度 $DT_{A_iA_j}(\tau_k)$ 可以描述为： - \(DT_{A_iA_j}(\tau_k) = D(B_{ij}(A_{jk})) * D(B_{ij}(W_{jk}))\) 3. **自我信任（Self - Trust）** - 代理 $A_i$ 关于任务 $\tau_k$ 的自我信任 $ST_{A_i}(\tau_k)$ 为： - \(ST_{A_i}(\tau_k) = D(B_{ii}(A_{ik})) * D(B_{ii}(W_{ik}))\) 4. **主观可用信任资本（Subjective Usable Trust Capital）** - 代理 $A_i$ 关于任务 $\tau_k$ 的主观可用信任资本 $SUTC_{A_i}(\tau_k)$ 可以定义为： - \(\sum_{j = 1}^{n} \frac{D(B_{ij}(A_{jk})) * D(B_{ij}(W_{jk}))}{1 + p_{kj}}\) - 其中，$p_{kj}$ 是依赖网络中能够以与代理 $A_i$ 可比的信任值完成相同任务的代理数量。 需要注意的是，即使社会中代理之间的依赖关系很重要，但如果没有信任来加强连接，就不会存在交流。此外，信任对受托人可能是一种优势，但在个体层面处理社会资本（关系资本）时存在劣势，有时关系资本可能与集体资本冲突，个体可能更倾向于垄断信任，而社区则更希望信任在个体间分配。 #### NetLogo 模拟 偏好依附（Preferential Attachment）常用于描述社会、生物和技术网络，它代表了这些网络的形成机制。社会网络是交互网络，节点是代理，节点之间的链接是代理之间的交互。在社会网络的演化中，一个重要假设是高度连接的节点比连接较少的节点更快地增加其连接性，这被称为偏好依附。实验表明，节点获取链接的速率取决于节点的度，为偏好依附的存在提供了直接的定量支持。 演化网络模型主要基于两个重要假设：增长和偏好依附。增长假设认为网络通过新节点和节点之间的链接不断扩展，偏好依附假设认为具有 $k$ 个链接的节点获取新链接的速率是 $k$ 的单调递增函数。 1. **NetLogo 中的偏好依附模型** - 该模型展示了一种网络形成方式，即存在少数具有许多连接的中心节点，而其他节点只有少数连接。模型从两个通过边连接的节点开始，每一步添加一个新节点。新节点随机选择一个现有节点进行连接，但存在一种趋势：节点被选中的机会与其已有的连接数量成正比。在模拟中，为代理赋予了“声誉”和“智能”两个属性。 2. **模拟情况** - 模拟假设代理具有声誉和智能两个属性。将声誉表示为范围在 $[-1, 1]$ 的变量，智能表示为范围在 $[1, 100]$ 的变量，模拟进行了 56 次运行并取平均值。 - 第一个代理的智能是 1 到 100 之间的随机值，智能水平越高，值越接近 100。代理之间只有在智能差异小于 10 时才会建立连接。例如，一个智能为 82 的代理只能与智能在 72 到 92 之间的代理建立连接。 - 第一个代理的声誉是 -1 到 1 之间的随机值，通常接近 1。代理的声誉水平越高，值越接近 1，连接数量也越多。 从模拟结果可以看出，代理倾向于与智能值最接近且声誉水平高的代理建立连接。例如，当有智能为 82 和 84 的两个代理时，智能为 79 的第三个代理会选择与智能为 82 的代理建立连接。代理的声誉由其与其他代理的连接数量决定，连接越多，声誉值越接近 1。 下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示代理连接的逻