Defense mechanisms of empathetic players in the spatial ultimatum game
最后通牒游戏的实验表明，人类非常喜欢公平竞争。当被要求分享一笔钱时，不公平的出价很少，接受率也很低。虽然共情和空间性可能导致公平的演变，但迄今为止，被认为是连续的策略已经排除了由斑图形成驱动的解决方案的观察。在这里，我们介绍了一个空间的最后通牒游戏与离散策略，我们表明，这个简单的改变打开了大门，迷人的丰富的动态行为。除了混合稳态，我们报告的行波和循环优势，其中一个战略在循环中可以是一个联盟的两个战略的发生。高度网状的相图，包含连续和不连续的相变，揭示了人类追求公平竞争的隐藏复杂性。
2012-07-19 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.soc-ph
The Golden Ratio as a proposed solution of the Ultimatum Game: An explanation by continued fractions
最后通牒博弈是博弈论中一个著名的序列二人博弈。一个提议者可以提供一定数量的有价值的物品的一部分，例如钱。响应者可以接受，在这种情况下，钱相应地被分享，或者拒绝，在这种情况下，两个玩家什么也得不到。虽然大多数作者认为50%对50%的最公平分割将是均衡解决方案，但最近R. Suleiman（An aspirations-homeostasis theory of interactive decisions（2014））建议黄金分割率0.618是解决方案，并认为这样的分割对双方来说都是公平的。他提出了一种名为抱负-内稳态理论的方法。其主要思想是，响应者倾向于接受黄金比例的较小部分，因为他们认为这个部分等于，与提议者获得的较大部分相比，较大部分与全部金额的比率。在这里，我们给出了一个替代的解释，建议的解决方案，它补充了苏莱曼（2014）的推理，并基于无限连分数。
2014-12-19 math.OC physics.soc-ph
Accuracy in strategy imitations promotes the evolution of fairness in the spatial ultimatum game
空间结构对进化博弈的结果有着深远的影响。在最后通牒博弈中，它导致了比那些在混合环境中进化的人更公平的参与者的主导地位。在这里，我们表明，只有当玩家能够选择提供多少和接受多少的间隔是足够细粒度的，空间性才会导致公平的最后通牒。离散策略的小集合导致集合中两个最合理的策略稳定共存，而较大的集合导致单个但不一定是最公平的策略的优势。在连续策略集的极限下，对最精确的策略模仿得到最公平的结果。因此，拥有多种选择对公平性的进化至关重要，但对共情的进化来说不是必要的。
2012-11-08 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.soc-ph
A Reactive-Darwinian Model for the Ultimatum Game: On the Dominance of Moderation in High Diffusion
我们考虑一个版本的最后通牒博弈，同时结合反应和达尔文的方面提供[0，1]。通过反应方面，我们考虑导致玩家改变他们的报价的影响。另一方面，达尔文的观点对应于当当前玩家与他们的邻居之一进行比较时，根据最佳游戏收益复制更好的策略。因此，我们考虑三种不同的策略，它们决定了参与者如何改变他们的报价：贪婪，温和和保守。首先，我们提供了一个分析研究的静态版本的游戏，达尔文方面没有考虑。然后，通过在二维格子上使用详细而完整的多智能体系统的数值模拟，我们添加了一个额外的功能，其中玩家出于明显的原因可能会从极端报价（接近0或1的报价）中逃脱。参与者也被赋予互惠性，他们作为提议者的收益，这反映在他们作为回应者的收益上。我们还分析了球员的移动效应的影响。分析了共存策略的出现和主导策略的变化，这反过来又取决于玩家的移动率。
2019-04-06 physics.data-an physics.soc-ph
Ultimatum game: regret or fairness?
本文提出用传递性遗憾理论解释最后通牒博弈中的拒绝行为，将其视为理性惩罚，替代公平解释，并区分两种情景。
2023-11-07 cs.GT econ.TH physics.soc-ph
Prejudice driven spite: A discontinuous phase transition in ultimatum game
该研究通过修改最后通牒博弈引入偏见强度变量，发现偏见驱动的恶意行为会通过一阶相变成为主导，且该现象在大种群及长期突变-选择演化动力学下均稳健存在。
2025-10-18 econ.TH nlin.AO physics.soc-ph
Social versus Moral preferences in the Ultimatum Game: A theoretical model and an experiment
在最后通牒博弈（UG）中，一个名为“提议者”的参与者必须决定如何在自己和“回应者”之间分配一定数量的钱。如果报价大于或等于响应者的最低可接受报价（MAO），则按提议分割资金，否则，提议者和响应者都得不到任何东西。普遍语法引起了几代行为科学家的兴趣，因为实验中的人们公然违反了均衡预测，即自利的提议者提供了最小可用的非零量，而自利的回应者接受了。为什么这些预测被违背了？以前的研究主要集中在社会偏好的作用。人们对做正确的事情的一般道德偏好的作用知之甚少，这些偏好在其他社会互动中起着重要作用（例如，独裁者博弈与囚徒困境（Prisoner's Dilemma）在这里，我开发了一个理论模型和一个实验，旨在坑社会偏好对道德偏好。我发现，虽然人们认识到，提供一半，拒绝低报价是道德上正确的事情，道德偏好没有因果关系的影响，UG行为。实验数据确实很好地拟合的模型，根据该模型：（i）高UG提供的动机不公平厌恶，在较小程度上，自我利益;（ii）高MAOs的动机不公平厌恶。
2018-04-03 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
Pinning control of social fairness in the Ultimatum game
本研究通过钉扎控制方法，在最后通牒博弈中发现极小比例公平个体即可引导群体达到完全公平，且异质网络中单个枢纽节点即可实现，为促进社会公平提供了有效策略。
2023-01-04 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Learning to Reach Agreement in a Continuous Ultimatum Game
众所周知，根据经典博弈论的原则，以个人理性的方式行事可能会导致一类称为社会困境的问题的次优解决方案。相比之下，人类通常不会有太大的困难与社会困境，因为他们能够平衡个人利益和群体利益。由于多代理系统中的代理经常面临社会困境，例如在资源分配等任务中，这些代理可能会受益于被认为有利于人类公平的机制。虽然许多这样的机制已经实现了多智能体系统的情况下，他们的应用通常是有限的，而抽象的社会困境与一组离散的可用策略（通常是两个）。鉴于许多现实世界中的社会困境的例子实际上是连续的性质，我们将以前的工作扩展到更一般的困境，其中代理人在连续的策略空间中操作。在这里研究的社会困境是著名的最后通牒游戏，在其中，如果代理商同意一个共同的战略，实现了最佳的解决方案。我们调查无标度交互网络是否有助于代理商达成协议，特别是在存在代表期望结果（例如人类）的固定策略代理商的情况下。此外，我们还研究了交互网络中重布线的影响。智能体配备了连续动作学习自动机，并进行大量的随机配对游戏，以建立一个共同的战略。从我们的实验中，我们可以得出结论，在离散策略游戏中得到的结果可以推广到连续策略游戏在一定程度上：无标度的交互网络结构允许代理人达成协议的共同策略，并在交互网络中重新布线大大提高了代理人达成协议的能力。然而，也很明显，一些替代机制，如声誉和志愿服务，有许多微妙之处，在连续的情况下并没有令人信服的有益效果。
2014-01-15 cs.GT cs.SI physics.soc-ph
Cooperative Equilibrium beyond Social Dilemmas: Pareto Solvable Games
最近提出的“合作均衡”概念是基于这样一种假设，即参与者对合作有一种自然的态度，这一概念已被证明是预测人类在社会困境中的行为的有力工具。在本文中，我们将这一想法扩展到更一般的博弈模型，称为“帕累托可解”的游戏，其中特别包括纳什谈判问题和最后通牒游戏。我们证明了这类博弈具有唯一的纯合作均衡。此外，对于最后通牒博弈，这个概念似乎与独裁者博弈的一个适当定义的变体密切相关。我们使用Amazon Mechanical Turk进行的行为实验的结果支持这一观察结果，该实验表明，我们的方法可以对此类设置中的平均行为进行统计上精确的预测。
2015-09-25 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
Evolution of collective fairness in complex networks through degree-based role assignment
从社会契约到气候协议，个人参与的群体必须以不同程度的平等和公平集体达成决策。这些困境也普遍存在于分布式人工智能领域，如自动谈判，冲突解决或资源分配。正如著名的最后通牒游戏所证明的那样--提议者必须与响应者分享资源--收益最大化的结果往往与公平不一致。在利己行为者群体中引发平等需要明智的干预。在这里，我们使用知识代理的社交网络实现公平机制，在多人最后通牒游戏的背景下。我们专注于基于网络的角色分配，并表明，优先归因于低连接节点的提议者的角色，增加了人口的公平水平。我们评估的有效性，考虑网络的平均连接，组的大小，和组投票规则时，接受建议（如多数或多数）的低程度的提案分配。我们进一步表明，低度Proposer分配是有效的，不仅优化了公平性，而且还优化了种群的平均收益水平。最后，我们表明，更严格的投票规则（即，强加接受共识作为集体接受提议的要求）减弱了由高度节点（枢纽）是充当提议者的自然候选者的情况所导致的不公平。我们的研究结果提出了使用角色分配和投票机制来防止不公平行为在复杂网络上传播的新途径。
2021-02-26 cs.GT physics.soc-ph
Zero-determinant strategies in iterated multi-strategy games
本文发展了任意策略数量的多策略博弈中零行列式策略的理论，扩展了迭代囚徒困境的结果，并应用于雪堆、鹰鸽和斗鸡博弈，揭示了单方面优势策略的普遍性。
2014-09-30 cs.GT econ.GN physics.soc-ph
Cooperation in Evolutionary Public Goods Game on Complex Networks with Topology Change
在人类和动物社会中，无关个体之间的合作进化仍然是一个跨学科的挑战性问题。研究合作是如何产生的也是进化博弈论的一个重要课题.这一问题在囚徒困境博弈中得到了广泛的研究，合作的出现也是公共物品博弈中的重要问题。在这篇文章中，我们考虑复杂网络上的进化PGG，其中网络的拓扑结构在博弈动力学的影响下发生变化。然后研究了博弈动态与网络拓扑结构的交互作用对博弈者策略演化、背叛与合作以及平均收益的影响。通过计算机模拟研究，我们试图弄清楚在什么情况下合作策略会被促进或保持。我们还打算调查的影响，互动的平均收益超过所有的球员。此外，初始网络是如何通过PGG动力学的影响，通过演化转化为最终网络进行了调查。
2018-10-22 physics.soc-ph
Move ordering and communities in complex networks describing the game of go
我们从复杂网络的角度来分析围棋博弈。我们构建了三个不同的有向网络的复杂性不断增加，定义节点作为本地模式的plaquettes的大小不断增加，和链接作为实际的继承这些模式在数据库中的真实游戏。我们讨论的特点，这些网络相比，其他类型的网络。我们探讨了网络的排名向量和社区结构，并表明这种方法可以提取具有共同战略属性的移动组。我们还研究了不同的网络，从游戏中建立不同级别的球员或从游戏的不同阶段。我们将讨论如何研究这些网络的社区结构可能有助于提高计算机模拟的游戏。更一般地说，我们相信这些研究可能有助于提高对人类决策过程的理解。
2014-05-23 cs.SI physics.soc-ph
Disentangling Social and Group heterogeneities: Public Goods games on Complex Networks
在这封信中，我们提出了一个新的视角来研究复杂网络上的公共产品博弈。我们的方法的想法是考虑一个现实的结构，在其中发挥公共物品游戏的群体。而不是假设的社会网络的联系人自定义的组结构具有相同的拓扑特性，我们解开这两个互动模式，以便处理系统具有一定的规模嵌入在社交网络与可调程度的异质性。令人惊讶的是，这个现实的框架，揭示了社会异质性可能不会促进合作取决于游戏设置和更新规则。
2011-09-21 cs.SI physics.soc-ph
The underlying complex network of the Minority Game
我们研究了少数者博弈中潜在的连接网络的结构。代理之间没有显式的交互，但它们通过模型的全局大小进行交互，主要是通过它们的策略。我们定义了两个代理之间的链接，通过量化他们的策略之间的相似性，并分析所产生的底层复杂网络的结构作为一个函数的代理在游戏中的数量和代理的内存的值，在游戏中，每个玩家有两个策略。我们描述了这个系统的不同阶段与网络具有不同的属性，对于这个链接的定义。因此，以群体存在为特征的少数者博弈阶段可以用小世界网络来标识，而与随机决策博弈结果相同的阶段则可以用随机网络来标识。最后，我们使用全策略少数者博弈模型，明确地计算了它的网络的一些属性，如度分布，对于相同的链接定义，并估计，从他们，少数者博弈的网络的属性，获得了非常好的协议与测量的属性。
2008-02-05 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Extended Pair Approximation of Evolutionary Game on Complex Networks
我们研究网络结构如何影响网络上的进化博弈。我们扩展了对近似来研究网络的度波动和聚类的影响。我们发现，更大的波动程度相当于更大的移动性的球员。此外，较大的聚类系数等效于较小数量的邻居。
2008-01-11 physics.comp-ph physics.soc-ph
Simple Games on Complex Networks
本研究从简单博弈视角探究复杂系统拓扑与动力学的关系，在四类网络上开展五种复杂度递增的博弈实验，分析时长、胜负平统计特征，证实拓扑对动力学的影响，还通过重合相似性网络可视化辅助结果解读。
2024-06-21 cs.SI physics.soc-ph
Distinguishing humans from computers in the game of go: a complex network approach
我们比较了从围棋游戏中构建的复杂网络，以及从人类玩游戏的数据库中获得的复杂网络和从计算机玩游戏中获得的复杂网络。我们的调查表明，基于人类的网络和基于计算机的网络的统计特征不同，并且这些差异可以在使用特定估计器的相对较少的游戏上具有统计学意义。我们表明，计算机算法玩游戏的确定性或随机性也可以从这些数量来区分。这可以被视为对围棋模拟器实现类似图灵测试的工具。
2017-11-15 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
The game of go as a complex network
我们从复杂网络的角度来研究围棋博弈。我们构建了一个有向网络，使用一个合适的定义，包括本地模式的战术动作，并研究这个网络的不同数据集的专业锦标赛和业余比赛。移动分布遵循Zipf定律，网络是无标度的，具有不同于其他真实有向网络的统计特性，如e。G.环球网这些特性反映在应用于它的排名算法的结果中。对排名算法所使用的矩阵的特征值和特征向量的精细研究挑出了某些战略情况。我们的结果应该为棋盘游戏和其他类型的人类战略策划的更好模型化铺平道路。
2012-04-18 cond-mat.stat-mech cs.GT cs.SI
Optimal Dimensionality Reduction of Complex Dynamics: The Chess Game as Diffusion on a Free Energy Landscape
在复杂动力学分析中，简化是普遍存在的问题.传统的降维技术，然而，专注于再现底层的配置空间，而不是动力学本身。构造的低维空间不能提供完整和准确的动力学描述。在这里，我描述了如何执行降维，同时保持动力学的基本属性。该方法通过分析国际象棋游戏-复杂动力学的原型来说明。一个变量，提供完整和准确的描述国际象棋的动态构造。获胜概率通过将游戏描述为与变量相关的自由能景观上的随机行走来预测。这种方法提出了一种可能的方法，获得一个简单而准确的描述许多重要的复杂现象。国际象棋博弈的分析表明，该方法可以定量描述人类决策发挥核心作用的过程的动态，例如，金融和社会动态。
2011-03-18 nlin.AO physics.chem-ph physics.data-an
