个体属性保持对演化博弈中合作行为影响的研究

论文摘要

在自然界中,存在着很多复杂系统。研究者们把复杂系统中的个体映射成为网络中的节点,用网络中的连边来反映个体之间存在的相互作用关系,从而把现实的复杂系统抽象成复杂网络,以研究其背后存在的动力学行为。在现实社会中,有一个现象吸引了很多研究者的关注:在自私的个体之间会自发涌现出合作行为。演化博弈理论恰好为研究此类现象提供了一个强大的理论框架。在复杂网络上的演化博弈理论中,我们把包含博弈群体的系统抽象成复杂网络,然后让群体在一定的演化规则下演化,进而研究产生、维持和提高合作行为的机制。在一般的演化博弈理论中,博弈中的个体都是依据利益驱动（payoff-driven）的规则来更新自身的策略的。但是在现实生活中,人们有些时候也会采用大多数人的决定,表现出“从众”的特性。Szolnoki和Perc在以前的研究中发现[1]在群体中引入一部分从众驱动的个体能够增强网络互惠作用。在我们的研究中,我们把个体是利益驱动还是从众驱动当做是个体的属性5^的两个选择,然后在群体中引入占比为ρ的个体为从众驱动。我们还引入了属性保持周期参数T,该参数使得个体每经过T个蒙特卡洛时间单位就会得到改变自身属性的机会。个体是否改变自身属性由概率参数PU决定,而PU的大小由属性更新规则确定。在本次研究中,我们研究了两种属性更新规则:均质规则和期望规则。在使用均质规则时,PU是一个固定的常数;在使用期望规则时,PU与个体的期望值相关,由个体与其邻居的平均收益共同决定。我们发现在均质规则下,属性更新的越频繁对网络互惠作用的增强就越明显。也就是说,当T越小时或者PU越大时,对合作的促进作用就越明显;在使用期望规则时,没有观察到对合作的显著促进作用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
•   1.1 复杂网络研究的背景介绍
•   1.2 复杂网络的统计特性
•     1.2.1 度分布
•     1.2.2 平均路径长度
•     1.2.3 聚类系数
•   1.3 网络结构的基本模型
•     1.3.1 规则网络
•     1.3.2 随机网络
•     1.3.3 小世界网络
•     1.3.4 无标度网络
•   1.4 小结
• 第二章 博弈理论介绍
•   2.1 引言
•   2.2 经典博弈模型
•     2.2.1 囚徒困境博弈模型
•     2.2.2 雪堆博弈模型
•     2.2.3 猎鹿博弈模型
•     2.2.4 公共物品博弈模型
•   2.3 演化博弈理论
•   2.4 网络上的演化博弈理论
•     2.4.1 平均场理论
•     2.4.2 复杂网络上的演化博弈理论
•   2.5 小结
• 第三章 个体属性保持对演化博弈中合作行为的影响
•   3.1 引言
•   3.2 空间网络结构概述以及模型介绍
•   3.3 演化过程说明
•   3.4 数值模拟结果以及讨论
•   3.5 小结
• 第四章 总结与展望
•   4.1 总结
•   4.2 研究意义与展望
• 参考文献
• 致谢
• 硕士期间发表的论文

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 杨凯

导师: 杨俊忠

关键词: 合作,演化博弈,属性保持,从众驱动,利益驱动

来源: 北京邮电大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 北京邮电大学

分类号: O225

总页数: 50

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