物以类聚

都说物以类聚，人以群分。但又都说要兼容并包，兼收并蓄。

后一个说教其实大家都不怎么喜欢听，因为它天然的假定物以类聚这个现象，是因为个体微观的不够包容而造成宏观现象。

也就是说错在个人，社会是个人意愿的加和。

而群体行为的研究却有证据认为，群体行为往往不是个体行为的简单累积，而是具有混沌属性，往往与参与者的主观意愿相悖。

落实在本问题上，即使每个人都很大程度的包容自己的邻居，在群体层面也会呈现出极其严重的分类和隔离。

物以类聚
模型设置
程序实现
- 程序来源
结果分析

模型设置

适用于本问题的计算模型有很多，本文使用Schelling's model。

模型介绍可见提出人的官网，Schelling's Model of Segregation (stanford.edu)

Schelling’s Model

它是用于解决这样一个问题，在美国城市中，为什么不同人群形成居住社区？

或者换一种问法，个体的趋同意愿有多强烈时，群体上才会呈现出极其排外的聚落分布？

程序实现

程序实现可见我的代码笔记本，

Atomic Agents: Schelling's model of segregation (Forked)

分析方法是开辟一个正方形区域，每个像素代表一座房屋。

这些房屋的主人有一个属性，这个属性具有不同的取值；
灰色像素代表空置房屋；
相同取值的人彼此吸引，不同取值的人彼此排斥；
如果一个人周围和他不同的人过多，多于一定的阈值，那么他会选择“搬家”；
搬到哪里去？搬到一个随机的房屋里去。
他搬走了房屋怎么办？房屋会立刻变成空置。

在这样的设定下，这是一个稍微有点混沌的动态系统，所以只能通过计算机模拟对最终的社区状态进行求解。

【这是一段棒到不行的视频】

程序来源

当然，这么NB的程序不可能是我写出来的。

原始代码可见

Atomic Agents: Schelling's model of segregation

它使用了Atomic Agents，这样一个用于群体模拟的JS库

https://gjmcn.github.io/atomic-agents/index.html#/?id=introduction

结果分析

随机初始化及稳定阈限

对三种居民（红、绿、蓝）进行随机初始化，灰色区域代表空置的房屋。

随机初始化

接下来设定一些基本参数。

基本参数设置

随着时间的推移，聚落开始形成。

稳定聚落

如果居民的容忍限度是 50%，那么容易形成大家和睦共处的聚落环境。聚落的边缘相安无事。

形成这种结果的关键是居民的容忍限度，当它一旦超过50%，社会环境就会立即变得极其的“不稳定”。当然，这种不稳定并不体现在大规模的聚落是否形成，而在于大家在相互接壤时，能不能和平共处。

在资源紧张的条件下

空置房屋非常少，只有总量的 3%。

此时，在动态过程中能够形成聚落，但聚落之间的边缘十分的不稳定。

随着时间的失衡，大的聚落会逐步“吞噬”它周边的、或内部的小群落。

最终形成N足鼎立的局面。

资源紧张参数设置

资源紧张1

资源紧张2

资源紧张3

资源充足会怎么样？

而在资源充足的情况下，即空置房屋充足的情况下。

这些空置房屋会将各个聚落分隔开来，这样就保护了小型聚落的存在。

资源充足参数设置

资源充足稳定