存在多个意见领袖时的共识：有限置信度的影响

分析动态网络中网络化智能体交换证据的性能问题近来日益重要。该问题在信号与数据融合网络应用以及研究社交网络中的意见与共识动力学方面具有相关性。由于能够处理与证据相关的更广泛的不确定性和模糊性，我们使用Dempster-Shafer（DS）理论框架来刻画智能体的意见。然后，我们考察动态网络中智能体之间的共识，其中智能体可以采用谨慎或接纳性的更新策略。特别地，我们考察了有限置信度更新的情形，即智能体仅与拥有“相似”证据的邻居节点交换意见。在融合网络中，这刻画了节点仅基于与其自身证据一致的证据来更新状态的情形。在意见动力学中，这刻画了社会判断理论（SJT）的概念，即智能体仅与持有更接近自身意见的其他智能体更新意见。聚焦于智能体状态被建模为Dirichlet证据体和概率质量函数（p.m.f.）的两种特殊DS理论情形，我们利用矩阵论、图论和网络的结果，证明了在若干感兴趣的时变网络情形下共识智能体状态的存在性。例如，我们展示了一种共识的存在性，其中网络节点的一个子集达成共识，并被跟随者网络节点采纳。特别令人感兴趣的是多个意见领袖的情形，我们证明智能体通常不会达成共识，而是收敛到“意见簇”。提供了仿真结果以说明主要结果。