Effect of expanding learning scope on the evolution of cooperation in scale-free networks
本文研究无标度网络公共物品博弈中扩大博弈与学习对象选择范围对合作演化的影响，发现扩大博弈范围抑制合作，而扩大学习范围在合作难演化时促进合作，并揭示了不同于中心节点机制的新机制。
2022-02-15 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
Is the public goods game a chaotic system?
本研究分析了公共物品博弈中Hamming距离密度的时间演化，发现其可由$q$-exponential函数精确描述，并据此提出当参数$q < 1$时该系统属于弱混沌系统，揭示了其与玩家数量的关联。
2023-10-16 physics.soc-ph
Inter-groups information exchange drives Cooperation in the Public Goods Game
在这篇手稿中，我们探讨了合作特质在公共产品游戏的发病。这个著名的游戏涉及N-代理互动，从而再现了大量的社会场景，其中合作似乎是必不可少的。近年来，许多研究探讨了互动模式的结构如何影响合作的出现。在这里，我们研究的信息收集的每一个人在不同的群体中，它参与的收益，影响其小组合作伙伴的决策。我们的研究结果指出，交叉信息起着基础性的和积极的作用，在合作的演化不同版本的公共产品博弈和不同的互动结构。
2014-08-05 physics.soc-ph
Evolutionary dynamics of continuous public goods games in structured populations
本文利用配对近似和适应性动力学研究结构化种群中连续公共物品博弈，揭示线性、饱和及S型收益函数下合作投资的演化条件，并用个体模拟验证理论结果。
2025-04-09 physics.soc-ph
Effects of updating rules on the coevolving prisoner's dilemma
我们研究了三种策略更新规则在共同进化的囚徒困境博弈中的作用，其中代理（节点）可以切换策略和社会伙伴。在两种基于节点的策略更新规则下，策略更新发生在随机选择的焦点节点和其随机选择的邻居之间。焦点代理成为策略接受者，并可能根据支付差异模仿邻居的策略，即类似投票者模型的动态（VMLD），或者成为策略捐赠者，因此可能被邻居模仿，即类似入侵过程的动态（IPLD）。对于基于边的更新规则，选择一条边，并随机决定两个连接节点（施主或接收者）的角色，即基于边的动态（EBD）。一个计算机模拟表明，合作伙伴切换支持VMLD下的合作，这已被利用在许多研究空间进化游戏的演变，而合作者往往消失下IPLD。EBD结果介于这两个过程之间。这种差异在度较大的节点中尤为突出。此外，合作伙伴转换诱导的合作者的分数和VMLD和EBD下的选择强度之间的非单调关系，弱或强的选择支持合作。相反，只有强选择支持IPLD下的合作者。在静态异构网络上玩游戏时，观察到类似的差异，在合作的增强。我们的研究结果表明，模仿的方向是非常重要的理解合作的进化过程。
2018-09-24 physics.soc-ph
Cooperation in public goods games: stay, but not for too long
在重复的公共物品博弈中，除非存在权变行为，否则合作很难实现。当然，如果合作者之间存在促进积极分类的机制，那么合作者可能会击败背叛者，因为合作者会获得更大的回报。在进化博弈论的背景下，总是合作的个体无法在混合良好的种群中赢得对背叛者的竞争。在这里，我们研究了人口的进化，在重复的公共产品游戏中获得健身和球员有一个固定的概率玩下一轮。因此，在游戏过程中，团队的规模会减小。人口是混合的，只有两种可用的策略：总是合作（ALLC）或总是背叛（ALLD）。通过数值计算和分析近似，我们表明，合作可以出现，如果球员留在玩游戏，但不是太长时间。基本的机制是从强到弱利他主义的过渡之间的相互作用，作为组的大小减少，并存在一个上限的轮数代表有限的时间可用性。
2017-07-31 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
Evolution of interactions and cooperation in the spatial prisoner's dilemma game
我们研究了空间囚徒困境博弈中合作的演化，在这个博弈中，玩家被允许与他人建立新的互动。通过采用一个简单的共同进化规则，只需要两个关键参数，我们发现，不同的选择标准的新的互动伙伴，以及他们的数量至关重要地影响游戏的结果。如果选择倾向于更成功的参与者，并且他们的最大数量受到限制，那么社会困境的解决是最有可能的。虽然优先选择最好的球员促进合作，而不管游戏参数化，新的互动的最佳数量多少取决于诱惑的缺陷。我们的研究结果表明，“结交新朋友”可能是一个重要的活动，成功的合作演变，但也必须仔细选择合作伙伴，他们的数量有限。
2011-12-29 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Public efforts to reduce disease transmission implied from a spatial game
了解人们为减少疾病传播所做努力的一种方法是考虑行为对病例率的影响。在本文中，我们提出了一个空间感染减少公共行为的博弈模型，形式上相当于一个Hopfield神经网络耦合SIRS疾病动力学。行为博弈参数可以精确地校准到新冠肺炎活跃病例数量的地理时间序列，从而给出隐含的行为空间历史。这是用来调查政府干预的影响，量化行为的区域，并衡量财富对行为的影响。我们还展示了人们对风险水平的感知延迟如何导致行为不稳定和感染率的波动。
2021-10-28 physics.soc-ph
Diverse strategic identities induce dynamical states in evolutionary games
进化博弈为我们社会生活的许多方面提供了理论支柱：从合作到犯罪，从气候不作为到不完善的疫苗接种和传染病传播，从抗生素过度使用到生物多样性保护。现实中一个重要的、但迄今为止被忽视的方面是个人的不同战略身份。虽然对所有互动伙伴应用相同的策略对于简单形式的生命可能是可接受的假设，但这不能解释更复杂的生物的行为。例如，我们人类在不同的人面前表现不同。在这里，我们表明，允许个人与不同的伙伴采取不同的策略会产生非常丰富的进化动态，包括合作和背叛的时间依赖性共存、主导策略的系统范围内的转变以及个人选择的成熟。我们的研究结果是强大的网络类型和规模的变化，战略更新规则。因此，考虑到不同的战略身份，对社会游戏的数学建模有着深远的影响。
2020-06-17 physics.soc-ph q-bio.PE
Velocity-enhanced Cooperation of Moving Agents playing Public Goods Games
在这篇简报中，我们研究了嵌入在二维空间中的移动代理群体中的公共产品博弈的演化动力学。在这个框架中，主体之间的互动的骨干随着时间的推移而变化，使我们能够研究流动性对结构化群体中合作出现的影响。我们比较我们的结果与一个静态的情况下，代理互动的随机几何图形。我们的研究结果指出，低程度的流动性增强了系统中的合作开始，而一个中等的速度有利于固定的完全合作的状态。
2012-06-27 physics.soc-ph
The evolution of cooperation in the public goods game on the scale-free community networks under multiple strategy updating rules
社交网络具有无标度性质和社团结构，生活中的许多问题具有公共物品的特征，如资源短缺等。由于个体偏好不同，网络中存在采用异质策略更新规则的个体。研究了具有公共物品博弈的无标度社区网络中合作的演化以及多策略更新规则的影响。在这里，两种类型的策略更新规则被认为是成对的比较规则和愿望驱动的规则。进行了数值模拟，并给出了相应的结果。我们发现，社区结构促进了合作的出现在公共物品游戏。同时，合作者的使用频率与两种策略更新规则的比例之间存在“U”型关系。随着两种策略更新规则比例的变化，成对比较规则似乎更敏感。与愿望驱动规则相比，成对比较规则在促进合作方面发挥了更重要的作用。我们的工作可能有助于了解社交网络中合作的演变。
2022-02-23 physics.soc-ph
Partner selection and evolution of out-group avoidance
本研究通过演化基于智能体的重复囚徒困境模型，发现伙伴选择机制下智能体对内群体合作、对外群体即时回避，解释了无外群体敌意的内群体偏袒现象。
2024-03-11 physics.soc-ph q-bio.PE
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
Iterated Prisoners Dilemma with limited attention
注意力稀缺如何影响游戏结果？我们提出了我们的研究结果的一个版本的迭代囚犯困境（IPD）的游戏中，玩家可以接受或拒绝与他们的合作伙伴。我们研究了记忆大小对确定正确的合作伙伴进行交互的影响。我们调查的条件下，合作者更有可能是有利的比叛逃者。这项工作表明，为了击败叛逃，球员不需要一个完整的记忆所有对手的每个动作。存在一个临界注意能力阈值，以击败叛逃者。这个阈值不仅取决于人口中的叛逃者的比例，但也对球员的注意力分配策略。
2014-11-24 cs.GT physics.soc-ph
Small Fraction of Selective Cooperators Can Elevate General Wellbeing Significantly
一个合作的参与者在事先不知道合作伙伴的意图的情况下将精力投入到共同的冒险中。但是，当玩家同时参与不同的游戏时，这种策略可以以各种方式实现。有趣的是，如果合作的球员区分他们的邻居，并分配到最成功的合作伙伴的游戏，然后一个显着的合作水平，可以达到即使在恶劣的情况下，游戏参数将决定完全叛逃，否则他们的外部投资。然而，当只有一小部分玩家在游戏中应用这种复杂的投资协议时，也可以达到这种积极的影响。为了证实这一假设，我们已经检查了几个分布，这些分布决定了应用上述选择性投资协议的支持参与者的比例。值得注意的是，当这些球员不是孤立的，但他们的影响渗透，那么整个人口可能会享受充分合作的好处已经在一个相对较低的值的协同因素，这代表了在应用公共产品游戏的困境强度。
2021-06-28 cond-mat.stat-mech cs.GT physics.app-ph
Multiplpe Choice Minority Game With Different Publicly Known Histories
在标准的少数者博弈中，玩家使用历史上少数者的选择作为唯一的公共信息，从两个选项中选择一个。然而，当有两个以上的选择时，公布历史少数选择并不是向玩家展示全局系统信息的唯一方法。因此，它是有益的，研究这个扩展的游戏作为一个功能的全球信息提供的动力学和合作行为。我们发现，虽然系统动力学依赖于给玩家的公共信息的种类，合作的程度遵循相同的趋势，作为标准的少数者博弈。我们还解释了我们的研究结果的人群-反人群理论。
2005-09-06 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Learning to play public good games
我们扩展最近的随机效应的分析，在游戏动态学习的情况下，多人游戏，并定义在网络结构上的游戏。通过对噪声强度的扩展，我们考虑了弱噪声极限，并给出了多人公益博弈中波动谱性质的解析计算。这扩展了现有的两人游戏的工作。特别是，我们表明，连贯的周期可能会出现由噪声驱动的适应动态。这些现象与行为博弈论实验中观察到的循环策略转换没有太大的不同。
2011-07-05 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Evolutionary Games defined at the Network Mesoscale: The Public Goods game
公共产品博弈的演化动力学解决了个体群体内部合作的出现。然而，公共产品的游戏在大人口的相互联系的个人通常是没有任何知识的群体结构建模。在本文中，通过专注于合作网络，我们表明，它是可能的，包括介观信息的结构的真实群体通过一个二分图。我们比较的结果与投影（合著者）和原来的二分图，并表明，合作得到加强所包含的介观结构。最后，我们通过分析的影响，在合作的进化成功的群体的大小。
2010-11-04 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
The Role of Noise in the Spatial Public Goods Game
在这项工作中，我们的目标是分析噪音的作用，在空间的公共物品游戏，在进化博弈论中最著名的游戏之一。这个游戏的动态是由一些参数和过程，即代理之间的互动拓扑结构，协同因素，和战略修订阶段的影响。后者是一个允许代理人改变策略的过程。值得注意的是，理性的代理人倾向于模仿更富有的邻居，以增加最大化其收益的可能性。通过实施随机修正过程，可以控制系统中的噪声水平，使得甚至可能发生不合理的更新。特别是，在这项工作中，我们研究了噪声对有限结构人口的宏观行为的影响，玩公共产品游戏。我们考虑的情况下，一个同质的人口，在系统中的噪声是通过调整一个参数，代表随机性的水平，在战略修订阶段，和一个异质的人口组成的一个可变比例的合理和不合理的代理。在这两种情况下，数值研究表明，公共产品博弈具有非常丰富的行为，强烈依赖于系统中的噪声量和协同因子的值。总之，我们的研究揭示了公共物品博弈的微观动力学和宏观行为之间的关系，加强了进化博弈论和统计物理学之间的联系。
2016-05-27 nlin.AO physics.soc-ph
Effect of depreciation of the public goods in spatial public goods games
在公共物品博弈中，考虑了公共物品的贬值效应，通过重新调整各群体的增殖因子r来实现：r' = r（nc/G）^beta（beat>= 0）。假设如果群体中的所有参与者都是合作者，则每个个体都享有公共物品的全部利润，否则，公共物品的价值被降低到r '。研究发现，与原始版本（beta = 0）相比，beta > 0时合作的出现率显著提高，且存在最优的beta值。此外，β的最佳平台随着r的增加而加宽。进一步研究了噪声对合作演化的影响，指出合作密度随噪声的变化依赖于beta和r的值，在beta = 1.0的中间值处，合作在噪声的大部分范围内占主导地位.本文研究了当β = 1.0时倍增因子的初始分布，发现所有的分布都可以用高斯分布来描述。
2011-04-01 cs.GT physics.soc-ph
Interplay of Reward and Size of Groups in the Optional Public Goods Game
本文研究了可选公共物品博弈中奖励与群体规模对自发持续合作的影响，通过模拟分析揭示了三种策略在稳定均衡中共存或交替主导的条件。
2024-09-22 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Public Goods Games on Adaptive Coevolutionary Networks
生产性社会的特点是个人之间的高度合作和密切联系。公共产品博弈（PGG）经常被用来研究模型社会中社会关系和合作行为的发展。在这种博弈中，只有合作者才能为公共利益做出贡献，而所有参与者，包括背叛者，都可以获得公共利益。博弈论的经典结果表明，相互背叛，而不是合作，是混合种群中PGG的纳什均衡，其中每个玩家都与所有其他人互动。在本文中，我们探讨了一个低信息的公共产品博弈的协同进化动力学网络中没有空间的限制，球员适应他们的环境，以增加个人的收益。玩家通过改变策略来适应，要么合作，要么背叛，并改变他们的社会关系。我们发现，即使参与者不知道其他参与者的策略和连通性，合作也可以出现并持续下去，尽管短期波动很大。
2016-09-18 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
Adaptive and bounded investment returns promote cooperation in spatial public goods games
公共物品博弈是研究大型群体合作演化的最著名模型之一。这个博弈中的乘法因子可以表征公共产品的投资回报，这可能是可变的，取决于现实情况下的互动环境。在空间公共物品博弈中，不使用相同的普适值，而是根据局部和全局交互环境的差异来更新各个群体的增殖因子，但同时将其限制在一定范围内。我们发现，适应性和有界的投资回报可以显着促进合作。特别地，当为投资回报设置适当的限制时，可以实现高反馈强度的充分合作。此外，我们表明，在整个人口的合作者的分数可以变得更大，如果增加的乘法因子的下限和上限。此外，在传统的空间公共产品游戏中，每个组中的乘法因子是相同的，固定的，我们发现，合作可以更好地促进，如果乘法因子被限制在一个和组的大小之间的调整，在我们的模型。我们的研究结果突出了局部适应性和有界投资回报的重要性，在结构化群体的合作行为的出现和主导地位。
2012-10-25 physics.soc-ph q-bio.PE
The emergence of cooperation in public goods games on randomly growing dynamic networks
根据演化博弈理论，合作在公共物品博弈中会被搭便车者淘汰，但在自然界中，合作是普遍存在的。人工模型通过网络互惠机制解决了这一矛盾。然而，现有的研究只涉及预先存在的网络，而没有具体考虑它们的起源。此外，许多工作都集中在无标度网络上，因此假设了自然界中可能不存在的连接机制。我们提出了一个共同进化模型的公共物品游戏在网络中，增长随机附件，从小的创始人口的简单代理。该模型表明，在适度异质性的网络中出现了合作，无论最初的创始人的行为，以及缺乏更高的认知能力，如识别或记忆。因此，它可能说明了一个更普遍的机制，从早期起源的合作，在最低限度的认知有机体。这是第一个解释在不断增长的网络上的公共产品游戏合作的模型的例子。
2016-05-09 cs.GT nlin.AO physics.soc-ph
Spatial public goods games with queueing and reputation
针对传统公共物品博弈忽略策略异步性的问题，提出整合M/M/1排队系统与声誉机制的空间公共物品博弈模型，发现高到达率、低服务率及声誉机制可共同促进合作涌现，为公共物品供给提供新视角。
2025-05-14 cs.SI physics.soc-ph
Coupled dynamics of mobility and pattern formation in optional public goods games
在一个静态的环境中，选择性的参与和当地聚集的合作者被发现是有益的合作的发生和维持。在可选公共物品博弈中，不同策略的石头剪刀布循环产生振荡合作，但不是稳定合作。本文将人口密度和个体流动纳入空间选择公共物品博弈模型，研究了策略更新和逐利迁移的协同演化动力学。由于人口密度低，流动缓慢，很容易达到最佳合作水平。人口密度的增加和竞争主体自由流动的加速将抑制合作。理论分析表明，该模型中合作者频率的降低是由于不同主体之间的相互作用增加，而这种相互作用的增加可能源于集群规模的增大或随机运动的加速。
2012-12-03 cs.SI physics.soc-ph
Triggers for cooperative behavior in the thermodynamic limit: a case study in Public goods game
在这项工作中，我们的目标是回答这个问题：是什么触发合作行为的热力学极限采取求助于公共产品的游戏。利用将具有最近邻耦合的一维伊辛模型哈密顿量映射到博弈论中的支付的思想，我们计算了热力学极限下博弈的磁化强度。在两个参与者的公共物品博弈的热力学极限中，我们看到了一个相变。我们观察到，惩罚作为外部场的两个球员的公共产品游戏触发合作或提供策略，而成本可以是一个触发器抑制合作或搭便车。最后，奖励也是提供的触发器，而逆温度（选择的波动）的作用是在战略选择中引入随机性。
2019-04-08 cond-mat.stat-mech cs.GT econ.EM
Solving Optimization Problems by the Public Goods Game
提出了一种基于公共物品博弈的优化问题求解方法。特别是，我们专注于旅行商问题，即一个NP-难问题，其搜索空间呈指数增长，增加城市的数量。所提出的方法认为人口的代理提供了一个随机的解决方案，以给定的问题。在这样做的时候，代理人通过玩公共产品游戏进行交互，使用他们的解决方案的适应性作为游戏的货币。值得注意的是，具有更好解决方案的代理提供更高的贡献，而具有较低贡献的代理则倾向于模仿更丰富代理的解决方案以增加其适应度。数值模拟表明，该方法允许计算精确的解决方案，和次优的，在考虑的搜索空间。因此，除了为组合优化问题提出一种新的启发式算法之外，我们的工作还旨在强调进化博弈论在当前视野之外的潜力。
2017-08-29 cs.GT cs.NE physics.soc-ph
Hierarchical Prisoner's Dilemma in Hierarchical Public-Goods Game
合作中的两难问题是博弈论研究的主要内容之一。在公共物品博弈中，每个人都为合作或防止背叛付出成本，并从团队中收集的成本中获得奖励。因此，背叛对每个人都有好处，而合作则对群体有利。现在，由个人玩家组成的团体（比如国家）也玩游戏。为了研究这样一个多层次的游戏，我们引入了一个分层的公共产品（HPG）的游戏中，两个群体竞争有限的资源，利用收集每个群体中的个人的成本。分析这个HPG博弈，我们发现了一个分层的囚徒困境，其中群体选择叛逃政策（如武器）作为纳什策略，以优化每个群体的利益，而合作优化总的利益。另一方面，对于一个群体中的每个个体来说，拒绝支付成本（比如说，税收）是一个纳什策略，这变成了一个群体的合作政策，从而导致了一个等级困境。在这里，一个群体获得的奖励随着人口的增加而增加，收集的成本也是如此。尽管如此，我们发现，存在一个最佳的群体规模，最大化其收益。此外，当两个群体之间的人口不对称性较大时，较小的群体将选择合作政策（如裁军），以避免较大群体的过度反应，这导致了群体之间的囚徒困境的解决。相应地讨论了HPG博弈与社会政策选择的相关性以及人类或动物群体的最佳规模。
2016-09-19 nlin.AO physics.soc-ph
Heterogeneous resource allocation can change social hierarchy in public goods games
公共物品博弈是研究群体中个体间相互作用的最有效工具之一。然而，即使它们能够解释现代社会中合作的出现和稳定性，它们也无法重现在社会和经济互动中观察到的一些关键特征。财富分配的典型形态--帕累托定律--和财富生产的微观组织就是其中的两个。在这里，我们介绍了一个修改的经典制定的公共产品游戏，允许出现这两个功能的第一原则。与传统的网络公共产品游戏不同，在传统的公共产品游戏中，玩家对他们参与的所有游戏都做出了平等的贡献，我们允许个人根据他们在前几轮中的收入重新分配他们的贡献。数值模拟的结果表明，不仅帕累托分布的收益自然出现，而且，如果球员不投资足够的一轮，他们可以作为叛逃者，即使他们是正式的合作者。最后，我们还表明，球员自组织在一个非常富有成效的骨干，几乎完美地覆盖了底层的交互网络的最小生成树。我们的研究结果不仅解释了在真实数据中观察到的财富异质性的存在，而且还指出了一个概念上的变化，如何合作的集体困境的定义。
2016-05-03 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Impact of critical mass on the evolution of cooperation in spatial public goods games
我们研究的假设下，集体利益的群体成员资格的合作，只能收获的分数，在组内，即他们的临界质量，超过一个阈值的演变。考虑到结构化的人口，我们表明，一个中等比例的合作者可以占上风，即使在非常低的乘法因子，如果临界质量是最小的。然而，对于较大的倍增系数，合作水平在临界质量的中间值时最高。后者是鲁棒的组大小和相互作用网络拓扑结构的变化。应用最佳临界质量阈值，我们表明，合作者在公共产品游戏的分数是显着大于在传统的线性模型，其中生产的公共产品是成比例的组内的合作者的分数。
2010-04-12 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Zero-Determinant Strategies in the Iterated Public Goods Game
最近，Press和Dyson针对两人迭代囚徒困境提出了一类新的概率策略和条件策略，即所谓的零决定策略。采用零决定性策略的参与者能够以单边的方式固定对手的预期收益或强制自己的收益与对手的收益之间的线性关系。本文研究了迭代公共物品博弈中的零决定策略，迭代公共物品博弈是一种典型的多人进化博弈，在每一轮中，每个人都将选择是否将自己的代币放入公共罐中，罐中的代币乘以一个大于1的因子，然后在所有参与者中平均分配。分析和数值结果显示了与二人博弈相似但又不同的情形：（i）在参与人较少或乘法因子较小的情况下，一个参与人可以单方面地固定所有其他参与人的期望总收益;（ii）一个参与者能够设定他的收益与所有其他参与者的总收益之间的比率，但是如果倍增因子超过取决于玩家数量的阈值，则该比率受到上限的限制。
2014-02-14 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
Topology independent impact of noise on cooperation in spatial public goods games
我们研究了在不同的规则图上的公共产品博弈中合作的演化，作为噪声水平的函数，潜在的策略采用。我们专注于不同群体规模的公共产品游戏中，个人参与所带来的影响，揭示了更大的群体的球员可能会导致定性不同的行为时，接近确定性的限制策略采用。虽然通过成对的相互作用的中间不确定性的策略采用可能会确保最佳条件的生存合作者在一个特定的图形拓扑结构，更大的群体保证这只在附近的确定性限制独立于底层图形。造成这些差异的原因是，在较大的集团内共同加入，使原本没有直接联系的行为者之间存在间接联系。因此，我们表明，增加组的大小可能会引入一个有效的过渡的相互作用拓扑结构，后者的形状的噪声依赖的情况下，成对的相互作用的合作的演变。
2009-08-26 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Competition and cooperation among different punishing strategies in the spatial public goods game
受人们惩罚不法行为者的不同倾向这一事实的启发，我们研究了一个有背叛者和不同类型惩罚合作者的空间公共产品博弈。在博弈过程中，合作者会以特定类别的概率惩罚背叛者，并随后分担制裁的相关成本。我们表明，在存在不同的惩罚合作者的最高水平的公共合作总是可以通过选择机制。有趣的是，这种选择并不一定有利于惩罚者的进化，因为惩罚者能够靠自己战胜背叛者，也不一定总是阻碍惩罚者的进化，因为惩罚者不能靠自己战胜背叛者。相反，惩罚策略的进化成功敏感地取决于它们的入侵速度，这反过来又揭示了它们之间既竞争又合作的有趣例子。此外，我们表明，在有利的条件下，当惩罚是不是严格必要的公共合作的维护，不那么积极，温和的形式的制裁是选择过程中的唯一胜利者。我们的工作表明，自然策略选择不仅可以促进，但有时也阻碍亲社会策略之间的竞争。
2015-08-13 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
Career Choice as an Extended Spatial Evolutionary Public Goods Game
本文提出了一个扩展的空间演化公共物品博弈模型来研究个体职业选择及其相应的社会产出的动态变化。根据社会价值取向理论，我们将工作分为两类，即为公共利益服务的公共工作和为个人利益服务的私人工作。在SEPGG语境下，选择公共工作就是合作，选择私人工作就是背叛。然后，我们考察了员工生产率、人力资本和外部补贴对两种工作类型的个人职业选择以及整体社会福利的影响。从模拟结果中发现，当公共工作的员工生产率较低时，人们更愿意进入私营部门。虽然这将使从事私人工作的个人的努力水平和人力资本高于从事公共工作的个人，但私人部门的总成果仍然低于公共部门，提供了低水平的公共补贴。当员工的生产率较高时，一定的补贴可以大大提高系统的产出。相反，当公共工作的雇员生产力低下时，向公共部门提供补贴可能导致社会产出下降。
2019-07-31 cs.GT econ.GN physics.soc-ph
Phase diagrams for the spatial public goods game with pool-punishment
通过评估无条件背叛者、合作者和合作池惩罚者作为三种竞争策略的空间公共物品博弈中的定态，研究了制度化惩罚的效率。罚款和池惩罚成本被认为是决定正方形格上策略平稳分布的两个主要参数。每个参与者从五个五人公共产品博弈中获得收益，策略的演变随后由基于低噪声水平下成对比较的模仿来控制。池惩罚的结构化人口的合作的演变的影响是显着不同的，以前报道的同伴惩罚。代表性的相图揭示了非常丰富的行为，也取决于协同因子的值，该因子表征了支付到共同池中的投资的效率。除了传统的单策略和双策略稳态，石头剪刀布式的循环优势可以以截然不同的方式出现。
2011-02-03 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.soc-ph
Alliance formation with exclusion in the spatial public goods game
发现背叛并警告合作伙伴可能的危险对于避免被利用至关重要。然而，这一行为可能需要那些接受这份工作的人付出巨大的个人努力，因此这种策略似乎是不利的。但是结构化种群可以提供一个机会，在这个机会中，一个基本上无私的排他性策略可以与其他合作策略形成有效的联盟，因此它们可以清除背叛。有趣的是，这种联盟甚至在排斥的代价极高的情况下也在发挥作用，因为如果不这样做，单独实施排斥战略将是有害的。这些结果可以解释为什么极端无私行为的出现不一定是反对个体选择的，而可能是进化过程的结果。
2017-05-24 cs.GT nlin.CG physics.bio-ph
Rewards and the evolution of cooperation in public good games
妥善协调合作关系到解决清洁能源和环境保护等公益问题。然而，人们对个体如何在大量陌生人中协调自己进行一定程度的合作知之甚少。在一个典型的情况下，由于缺乏面子和地位，建立共识的进程很难取得成功。在这种情况下，合作的演变研究使用阈值公益游戏，合作盛行时，它最初是足够的，否则，它灭亡。虽然惩罚是塑造人类行为的有力工具，但机构性惩罚往往代价太高，不能仅从少数几个肇事者开始，这是另一个协调问题。在这里，我们表明，无论初始条件如何，基于自愿捐款的奖励基金都可以发展。自愿奖励为有效地克服协调问题铺平了道路，并有效地将白吃白喝者转变为合作者，而集体失败的风险很小。
2016-04-23 cs.GT nlin.AO physics.soc-ph
Emergence of cooperation in nonlinear higher-order public goods games
Institute for Cross-disciplinary Physics and Complex Systems IFISC (CSIC-UIB)（交叉物理与复杂系统研究所）；Department of Network and Data Science, Central European University Vienna（中欧大学维也纳网络与数据科学系）；Human Evolutionary Ecology Group, Department of Evolutionary Anthropology, University of Zurich（苏黎世大学生物人类学系人类进化生态组）；Center for Networks and Complexity, Luiss University of Rome（罗马LUISS大学网络与复杂性中心）；Department of AI, Data and Decision Sciences, Luiss University of Rome（罗马LUISS大学人工智能、数据与决策科学系）
研究非线性公共物品游戏在超图上的合作涌现，揭示混合阶游戏动态特性及超图结构对合作的促进作用。
2026-09-29 cs.GT cs.SI math.DS
