自适应网络上的共识形成

网络结构会显著影响其上发生的动力学过程的性质。虽然许多研究致力于这种影响，但较少关注自适应网络上动力学过程与网络拓扑之间的相互作用和反馈机制。在现实系统（如熟人网络）中可能发生链路的自适应重连，在这些网络中，如果人们的观点和价值观相似，他们更有可能维持社会联系。在本研究中，我们考虑了共识形成模型的不同变体。我们的研究表明，网络拓扑的自适应通过增强具有相似观点的代理之间的交流促进了簇的形成，但也促进了这些簇的分裂。时间行为也受到自适应的强烈影响：在静态网络上，它受渗流性质的影响；而在自适应网络上，系统的早期和晚期演化均由重连过程决定。对模型变体的研究表明，在自适应网络上，共识态与极化态之间转变的情景更为稳健。