МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ СОЦИАЛЬНЫХ ПРОТЕСТОВ: ИГРЫ СРЕДНЕГО ПОЛЯ И ОБРАТНЫЕ ЗАДАЧИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В последние годы во всём мире наблюдается рост социальной напряжённости общества, который проявляется в виде социальных протестов. Понимание динамики уличных протестов и изучение факторов, которые могут повлиять на их возникновение, продолжительность, а также интенсивность, принципиально важно для стабильного и устойчивого развития общества. Одним из подходов к построению различных сценариев социальной динамики является использование концепции игр среднего поля. В работе предложена совмещённая математическая модель на основе теории игр среднего поля и модели социальных протестов, основанной на динамических системах, представлены численные результаты решения обратной задачи на базе статистических данных социального движения во Франции в 2018–2019 гг.

Об авторах

А. И. Глухов

Институт математики имени С.Л. Соболева Cибирского отделения РАН

Email: a.glukhov@alumni.nsu.ru
Новосибирск

М. А. Шишленин

Институт математики имени С.Л. Соболева Cибирского отделения РАН

Email: m.a.shishlenin@mail.ru
Новосибирск

Н. В. Трусов

Федеральный исследовательский центр “Информатика и управление” РАН

Email: trunick.10.96@gmail.com
Москва

Список литературы

  1. World Protests: a Study of Key Protest Issues in the 21st Century / I. Ortiz, S. Burke, M. Berrada, H. Cort´es. — Cham : Palgrave Macmillan Cham, 2022. — 185 p.
  2. Why do Romanians take to the streets? A spatial analysis of Romania’s 2016–2017 protests / A.S. Nicula, M.S. Stoica, E.M. Birsanuc, T.C. Man // Romanian J. Political Sci. — 2020. — V. 19, № 2. — P. 201–202.
  3. Schussman, A. Process and protest: accounting for individual protest participation / A. Schussman, S.A. Soule // Social Forces. — 2005. — V. 84, № 2. — P. 1083–1108.
  4. Jetten, J. How economic inequality fuels the rise and persistence of the yellow vest movement / J. Jetten, F. Mols, H.P. Selvanathan // Intern. Review of Social Psychology. — 2020. — V. 33, № 1. — P. 2.
  5. Dynamical modelling of street protests using the Yellow Vest Movement and Khabarovsk as case studies / A. Alsulami, A. Glukhov, M. Shishlenin, S. Petrovskii // Scientific Reports. — 2022. — V. 12, № 1. — Art. 20447.
  6. Petrovskii, S. Understanding street protests: from a mathematical model to protest management / S. Petrovskii, M. Shishlenin, A. Glukhov // PLoS ONE. — 2025. — V. 20, № 4. — Art. e0319837.
  7. A numerical algorithm for inverse problem from partial boundary measurement arising from mean field game problem / Y.T. Chow, S.W. Fung, S. Liu [et al.] // Inverse Problems. — 2023. — V. 39, № 1. — Art. 014001.
  8. Mean-field limits for entropic multi-population dynamical systems / S. Almi, C. D’Eramo, M. Morandotti, F. Solombrino // Milan J. Math. — 2023. — V. 91, № 1. — P. 175–212.
  9. Liu, H. Inverse problems for mean field games / H. Liu, C. Mou, S. Zhang // Inverse Problems. — 2023. — V. 39, № 8. — Art. 085003.
  10. Cannarsa, P. Existence and uniqueness for mean field games with state constraints / P. Cannarsa, R. Capuani // Springer INdAM Series. — 2018. — V. 28. — P. 49–71.
  11. Gu´eant, O. An existence and uniqueness result for mean field games with congestion effect on graphs / O. Gu´eant // Applied Mathematics and Optimization. — 2015. — V. 72, № 2 — P. 291–303.
  12. Klibanov, M.V. On the mean field games system with lateral Cauchy data via Carleman estimates / M.V. Klibanov, J. Li, H. Liu // J. Inverse Ill-Posed Problems. — 2024. — V. 32, № 2. — P. 277–295.
  13. Klibanov, M.V. Lipschitz stability estimate and uniqueness in the retrospective analysis for the Mean Field Games system via two Carleman estimates / M.V. Klibanov, Y. Averboukh // SIAM J. on Mathematical Analysis. — 2024. — V. 56, № 1. — P. 616–636.
  14. Berestycki, H. A model of riots dynamics: shocks, diffusion and thresholds / H. Berestycki, J-P. Nadal, N. Rod´ıguez // Networks & Heterogeneous Media. — 2015. — V. 10, № 3. — P. 443–475.
  15. Lasry, J.-M. Mean field games / J.-M. Lasry, P.-L. Lions // Japanese J. Math. — 2007. — V. 2, № 1. — P. 229–260.
  16. Huang, M. The NCE (mean field) principle with locality dependent cost interactions / M. Huang, P.E. Caines, R.P. Malham´e // IEEE Trans. Automat. Control. — 2010. — V. 55, № 12. — P. 2799– 2805.
  17. Bauso, D. Opinion dynamics and stubbornness via multipopulation mean-field games / D. Bauso, D.R. Pesenti, M. Tolotti // J. Optim. Theory Appl. — 2016. — V. 170, № 1. — P. 266–293.
  18. Kolokoltsov, V.N. Mean field game model of corruption / V.N. Kolokoltsov, O. Malafeyev // Dynamic Games and Applications. — 2017. — V. 7, № 1. — P. 34–47.
  19. Shananin, A. The household behavior modeling based on mean field games approach / A. Shananin, N. Trusov // Lobachevskii J. Math. — 2021. — V. 42, № 7. — P. 1738–1752.
  20. A trading execution model based on mean field games and optimal control / L. Fatone, F. Mariani, M.C. Recchioni, F. Zirilli // Appl. Math. — 2014. — V. 5, № 19. — P. 3091–3116.
  21. Lapin, A. Numerical solution of a parabolic optimal control problem arising in economics and management / A. Lapin, S. Zhang, S. Lapin // Appl. Math. Comput. — 2019. — V. 361. — P. 715–729.
  22. Zhang, S. Modeling and computation of mean field equilibria in producers’ game with emission permits trading / S. Zhang, X. Wang, A. Shanain // Commun. Nonlin. Sci. Numer. Simul. — 2016. — V. 37. — P. 238–248.
  23. Trusov, N.V. Numerical study of the stock market crises based on mean field games approach / N.V. Trusov // J. Inverse Ill-Posed Problems. — 2021. — V. 29, № 6. — P. 849–865.
  24. Lachapelle, A. Computation of mean field equilibria in economics / A. Lachapelle, J. Salomon, G. Turinici / Mathematical Models and Methods in Applied Sciences. — 2010. — V. 20, № 04. — P. 567–588.
  25. Bensoussan, A. Mean Field Games and Mean Field Type Control Theory / A. Bensoussan, J. Frehse, P. Yam. — New York : Springer, 2013. — 128 p.
  26. Kabanikhin, S.I. Quasi-solution in inverse coefficient problems / S.I. Kabanikhin, M.A. Shishlenin // J. Inverse Ill-Posed Problems. — 2008. — V. 16, № 7. — P. 705–713.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025