在社会现象中,观点是影响人类决策行为至关重要的因素,因此研究观点演化过程的动力学特性具有重要理论意义。观点动力学主要是基于多智能体建模方法,研究社会群体中个体基于一定交互规则的观点演变过程。为了分析和解释观点演化过程,本文基于有界信任规则的Heglsemann-Krause(HK)模型,综合运用模糊控制、复杂网络、观点动力学等理论,研究了不确定观点和交互规则情境下群体观点演化的物理规律,致力于为舆论传播的有效引导和控制提供理论基础。本文的研究内容主要包含以下三个方面:1.基于经典HK模型,建立了一类非一致信任水平的观点动力学模型,用于研究当社会群体中存在个体差异时的观点演化问题。首先,考虑由于个体复杂的生理和心理特征,导致个体可能拥有不同信任水平以及个体之间存在不对称影响关系的情况,建立了非一致有界信任观点动力学模型。其次,考虑个体对其邻居的影响程度,将整个群体纵向划分为主导层个体(舆论领袖)和从属层个体(普通个体)两大类,并建立了基于主导-从属的非一致有界信任观点动力学模型。2.建立了基于模糊规则的HK观点动力学模型,并分析其动态演化规律。将群体中的个体分成主导层个体和从属层个体两大类,并且考虑了群体个体观点差与个体耦合权重之间的模糊推理关系,根据个体之间的亲密程度,来确定个体间耦合权重。相比于上章的模型,本章的模型更多考虑到了个体之间的亲密程度不一样的实际情况,这使得本章的模型更加贴近于现实生活。3.建立了基于社会关系网络和观点交互网络的模糊HK模型,并分析复杂网络上群体观点的演化规律。首先,基于复杂网络建立了社会个体之间的社会关系网络,通过无标度网络刻画个体之间的社会关系(如朋友关系、同学关系等),并将网络中度节点较大的个体称为意见领袖。其次,建立了用于呈现个体观点交流规则的观点交互网络,采用模糊推理建立了个体观点更新规则。该模型不但考虑了个体之间的亲密程度,还利用了复杂网络具有特殊的网络特性,能够有效地描述现实生活中个体与个体之间的复杂联系与关系。