Human behavior in Prisoner's Dilemma experiments suppresses network reciprocity
在过去的几年里，许多研究都致力于复杂网络上的战略互动。在这种情况下，囚徒困境已经成为一个范式模型，它已经建立，模仿进化动力学导致非常不同的结果取决于网络的细节。我们在这里报告说，当考虑到在实验中观察到的人们的真实行为时，无论是在平均场水平还是在完全不同的网络上，观察到的合作水平都是相同的。因此，我们表明，当人类受试者在一个异质的混合，包括合作者，叛逃者和喜怒无常的条件合作者，人口的结构不促进或抑制合作方面的一个很好的混合人口。
2012-01-14 cond-mat.stat-mech cs.SI 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
Coevolution of strategies and update rules in the Prisoner's Dilemma game on complex networks
在这项工作中，我们研究了一个弱的囚徒困境游戏，其中的策略和更新规则都受到进化压力。代理之间的相互作用是由复杂的拓扑结构，我们认为同质和异构的情况。我们考虑确定性和随机更新规则的策略，这反过来可能会考虑单个链接或完整的上下文时，选择代理复制。我们的研究结果表明，共同进化的过程中保留异构网络作为一个合适的框架出现的合作。此外，在这些网络上，更新规则导致更大的分数，我们称之为复制动力学，是在共同进化过程中选择的。在同构网络上，我们观察到，即使复制动力学再次被证明是选定的更新规则，合作水平是大于一个固定的更新规则框架。我们的结论是，对于各种拓扑结构的动态coevolves与战略的事实，导致在一般情况下，更多的合作弱囚徒困境游戏。
2010-11-06 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Stochastic dynamics of the prisoner's dilemma with cooperation facilitators
在范式囚徒困境的框架下，我们研究了在“合作促进者”存在的情况下社会困境的演化动力学。在我们的模型中，合作者和背叛者之间的互动就像经典的囚徒困境游戏一样，选择倾向于背叛。然而，在这里，存在少量的合作促进者提高了健身（生殖潜力）的合作者，而它并没有改变的叛逃者。在一个规模为N的有限种群中，有促进者的囚徒困境的动力学特征是合作接管的概率（固定概率）和达到吸收状态的平均时间。这些量是精确计算的，并使用福克-普朗克方程。我们的研究结果，证实了随机模拟，表明促进者的影响，关键取决于他们的密度z和游戏的成本效益比r之间的差异。在弱选择压力下，当z>r时，合作者的固定在大群体中是可能的，当b（z-r）（1-z）>1/N时，选择倾向于合作者的入侵和合作对背叛的替代，其中0<b<= 1是合作收益。当z<r时，合作者的注视概率随着促进者的存在而呈指数增长，但背叛是主导策略。
2012-08-01 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.soc-ph
Phase diagrams for Prisoner's Dilemma game on two-dimensional lattices
研究了局中人位于不同二维格点的演化囚徒困境博弈中收益和噪声对合作行为维持的影响。该系统表现出一个相变，从一个混合状态的合作者和叛逃者到一个均匀的，只有叛逃者仍然活着。使用系统的蒙特卡罗模拟和不同水平的广义平均场近似，我们已经确定了相边界（临界点）分离的两个阶段的平面上的温度（噪声）和诱惑选择的缺陷。在零温度限制，这一分析表明，合作可以持续只有那些连接结构，三个网站集团渗透发生。
2005-06-17 cond-mat.stat-mech
Cooperative equilibria in the finite iterated prisoner's dilemma
纳什均衡的定义使用不相关的行为或混合联合概率分布有效地假设有限理性的球员必须放弃信息，以找到均衡。相反，我们建议理性的球员将使用相关分布中的所有可用信息来约束支付函数拓扑结构和梯度，以生成新的“约束”均衡，每个均衡都是在约束空间中优化支付的反向归纳路径。在有限迭代囚徒困境中，我们找到了通过合作最大化收益的约束均衡，以及通过背叛最大化收益的无约束（纳什）均衡。我们的方法澄清了隐藏在逆向归纳法中的通常假设。
2004-04-13 cond-mat.stat-mech nlin.AO
Phase diagrams for three-strategy evolutionary prisoner's dilemma games on regular graphs
研究了局中人位于正方形格子和随机正则图上的进化囚徒困境博弈，每个局中人有四个邻居。参与者遵循三种策略之一：针锋相对、无条件合作和背叛。简化的支付矩阵由两个参数表征：$b$选择背叛的诱惑和$c$减少针锋相对收益的检查成本。在固定的噪声水平下，通过两两比较来控制来自其中一个邻居的策略模仿。使用蒙特卡罗模拟和扩展版本的对近似，我们已经评估了$b-c$相图表明丰富的相变之间的平稳共存，吸收和振荡状态，包括连续和不连续的相变。通过合理的成本，针锋相对的策略，防止灭绝的合作者在整个跨度的$b$值确定的囚徒困境游戏，无论互动图结构。我们还表明，该系统可以表现出一个重复的连续的振荡和稳定状态时，改变一个单一的回报值，这突出了显着的敏感性周期性相互作用的参数，定义优势的强度。
2009-10-21 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Dynamically generated cyclic dominance in spatial prisoner's dilemma games
我们在空间囚徒困境博弈的框架下研究了时间依赖学习能力对博弈者的影响。在我们的模型中，这种能力的球员可能会减少或增加后，根据一个阶梯状函数的策略采用的时间。我们分别研究了这两种可能性，并观察到形成系统稳态模式的显著不同的机制。时间递减的学习活动有助于合作域恢复可能的背叛者入侵，从而支持合作。在另一种情况下，暂时限制的学习活动产生了一个循环的优势之间的叛逃者和合作者的策略，这有助于保持通过传播波的策略的多样性。结果是强大的，并保持有效的改变支付值，交互图或功能的学习活动的时间依赖性。我们的观察表明，动态生成的机制可能会提供替代方法，以保持合作者活着，即使在非常大的诱惑叛逃。
2010-09-03 cond-mat.stat-mech cs.GT physics.soc-ph
Win-stay-lose-learn promotes cooperation in the spatial prisoner's dilemma game
坚持自己的战略是自然和常见的，如果后者保证成功和满意。这与进化博弈的普遍模拟实践相违背，在进化博弈中，参与者经常考虑改变他们的策略，即使他们的收益可能与其他参与者略有不同。受此启发，我们引入了一个基于抱负的赢-留-输-学策略更新规则的空间囚徒困境游戏。该规则简单直观，不满意的参与者只会改变策略，然后尝试采用他们最近邻居的策略，而满意的参与者的策略不会改变。我们发现，建议的赢-留-输-学习规则促进了合作的演变，它这样做非常强大，独立的初始条件。事实上，我们表明，即使是一分钟的初始分数的合作者可能足以最终确保一个高度合作的最终状态。除了广泛的模拟结果，支持我们的结论，我们还提出了通过对所研究的游戏近似得到的结果。我们的研究结果延续了相关赢留策略更新规则的成功故事，并通过这样做揭示了解决囚犯困境的新方法。
2012-05-03 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Cooperation in noisy case: prisoner's dilemma game on two types of regular random graphs
我们研究了一个进化囚徒困境博弈，博弈方位于两类度为4的随机正则图上。分析的重点是支付和噪声（温度）对合作的维持的影响。当改变噪声水平和/或最高收益时，系统表现出从合作者和背叛者的混合状态到只有背叛者保持存活的吸收状态的二阶相变。对于随机正则图（和Bethe格）的系统的行为是类似于先前发现的最近邻相互作用的正方形格子上，虽然合作的措施是增强的连接结构中没有循环。对于低噪声的最佳连接结构是由随机连接的三角形。
2006-03-15 cond-mat.stat-mech
Evolutionary prisoner's dilemma game on hierarchical lattices
研究了局中人位于分层正方形格子的层次结构上的进化囚徒困境博弈。参与者可以遵循两种策略[D（背叛者）和C（合作者）]，他们的收入来自与邻居的PD博弈。允许采用相邻策略之一，其概率取决于收益差异。蒙特卡罗模拟进行研究如何合作的措施是影响的层次结构的水平（Q）和诱惑的缺陷。根据模拟，如果层级数低（Q<4），则在顶层可以观察到最高的合作频率。然而，对于较大的Q，合作者的最高频率发生在中间层。四级等级结构为整个社区提供了最高的平均（总）收入。
2005-04-19 cond-mat.stat-mech
Evolutionary prisoner's dilemma game on a square lattice
在正方形格子上研究了一个简化的囚徒博弈，当局中人与邻居的互动只能遵循两种策略：无条件合作（C）或无条件背叛（D）。以随机序列更新的参与者有机会采用相邻策略之一，其概率取决于收益差异。利用蒙特卡罗模拟和动力学团簇技术研究了定态下合作子的密度$c$。该系统表现出一个连续的过渡之间的两个吸收状态时，改变的诱惑值的缺陷。在极限$c \to 0$和1中，我们观察到属于定向渗流普适类的临界跃迁。
1997-10-10 cond-mat.stat-mech
Phase transitions in the Prisoner's Dilemma game on the Barabási-Albert graph with participation cost
研究Barabási-Albert无标度网络囚徒困境博弈中链接维护成本对合作的影响，发现成本增加导致合作频率突降、系统在双峰稳态间振荡，且临界区随种群增大而缩小。
2025-05-29 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Emergence of multilevel selection in the prisoner's dilemma game on coevolving random networks
我们研究了合作的演化在囚徒困境的游戏，从而共同进化规则的介绍，模具的随机拓扑结构的互动网络的两种方式。首先，现有的链接被删除时，一个球员采取了新的策略或其程度超过一个阈值，第二，新的链接被添加后，一个给定的游戏迭代次数随机。这些共同进化的过程对应于新联系的一般形成和现有联系的删除，特别是在人类社会中，经常出现作为持续社会化、生活方式改变或死亡的结果。由于删除和添加链接的抵消作用，互动网络的初始异质性在质量上得到了保留，因此不能对观察到的合作促进负责。事实上，共同进化规则唤起了一个强大的多层次选择机制的自发出现，尽管持续的随机拓扑结构的不断发展的网络，保持合作跨越整个跨度的背叛诱惑值。
2009-09-22 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Spatial prisoner's dilemma game with volunteering in Newman-Watts small-world networks
研究了在Newman-Watts小世界网络中一个改进的自愿参与的空间囚徒困境博弈。在博弈演化动力学中引入了一些合理的成分：网络中的每个智能体都是纯策略者，只能采取三种策略中的一种（\emph {合作者}、\emph {背叛者}和\emph {孤独者}）;其战略转变与战略状态的数量和平均利润的大小有关，在前一轮博弈中被其合作者采用和获得;当陷入\emph {local commons}的麻烦时，应用随机策略变异，使得代理及其邻居处于相同的状态并获得相同的平均收益。当背叛诱惑很低时，在典型的小世界区域，智能体愿意参与博弈，而在更随机的区域，智能体会产生强烈的集体振荡。
2005-04-11 cond-mat.stat-mech
Beyond pairwise strategy updating in the prisoner's dilemma game
在空间游戏中，玩家通常通过模仿最成功的邻居或随机选择的邻居来改变策略。由于采用单个邻居作为参考，因此忽略了来自其他邻居的信息，这引起了对替代的、可能更现实的方法的考虑。在这里，我们表明，策略的变化，不仅激发了个别邻居的表现，而是由整个社区引入一个质的不同的进化动力学，能够支持非常小的合作集群的稳定存在。这导致相图，显着不同，从那些通过成对策略更新。特别是，合作者的生存能力是可能的，即使是在很高的诱惑下，在更广泛的不确定性范围内。我们通过对近似和空间模式的分析来支持模拟结果，它们共同强调了本地信息对解决社会困境的重要性。
2012-10-31 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Towards effective payoffs in the prisoner's dilemma game on scale-free networks
我们研究了无标度网络上的囚徒困境博弈中的有效收益的过渡，通过引入一个规范化参数，引导系统从累积的收益到每个代理的连接规范化的收益。我们发现，在这个过渡过程中，基于异质性的无标度网络的能力，以促进合作行为不断恶化，最终崩溃的结果上得到的定期图。研究了具有不同连通性的智能体的策略捐赠和适应概率。研究结果表明，策略一般是从度较大的个体向度较小的个体传播。然而，在完全正常化的收益限制下，这种策略采用流急剧逆转。令人惊讶的是，合作者占据枢纽，即使平均合作水平，由于部分正常化的回报是中等的。
2007-11-26 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
Spatial patterns and scale freedom in a Prisoner's Dilemma cellular automata with Pavlovian strategies
研究了一个元胞自动机，其中的细胞代表智能体按照简单的“赢-留，松-移”策略进行囚徒困境（PD）博弈。具有二元行为的个体，例如他们可以合作（C）或背叛（D），与他们的邻居（冯·诺依曼和摩尔的邻居）反复玩耍。他们在每一轮游戏中的效用由一个重新缩放的回报矩阵给出，该矩阵由一个单一的参数Tau描述，该参数衡量了“背叛诱惑”与“合作奖励”的比率。取决于参数空间Tau的区域，系统在瞬态之后自组织成动态平衡态，其特征在于C代理的不同定分数（2个状态用于冯诺依曼邻域和4个用于摩尔邻域）。对于某些范围的Tau的集群大小分布，功率谱P（f）和周长面积曲线遵循幂律标度。对于D代理集群，也发现低于阈值的渗流。我们还分析了该模型的异步动力学版本，并比较结果。
2004-12-28 cond-mat.stat-mech
Cooperation enhanced by inhomogeneous activity of teaching for evolutionary Prisoner's Dilemma games
研究了空间动力学规则中存在淬灭不均匀性的演化囚徒困境博弈。遵循两种纯策略（合作或背叛）之一的参与者分布在二维格子上。从一个随机选择的邻居的策略采用率控制的支付差和两个值的前因子$w$的球员的策略学习。减少教学活动的球员随机分布的浓度$ν$在开始和进一步fixedon.Numerical和解析计算进行研究的合作者的浓度作为$w$和$ν$的函数为不同的噪声水平和连接结构。在这一动态的广泛参数范围内，合作显著增加。研究结果强调了不对称性的重要性，在战略采用过程中的主从角色的交换。
2006-10-04 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Evolutionary Prisoner's Dilemma in Random Graphs
我们研究了进化版本的空间囚徒困境游戏，其中代理人被放置在一个随机图。对于具有固定连接性的晶格$α$，我们表明，对于较低的$α$值，合作代理的最终密度取决于初始条件，而对于高连接性晶格则不依赖。我们充分的特点，系统的相图，使用广泛的数值模拟和分析计算。结果表明，两种不同的行为是很好地定义：一个纳什均衡，其中合作代理$ρ_c$的密度是固定的，和一个非平稳的，其中$ρ_c$波动的时间。此外，我们还研究了具有涨落连通性的晶格，发现以前的相图失去了它的意义。事实上，出现了多个过渡，只能定义一个状态。该制度的特点是完全由一个非稳态的合作代理的密度随时间变化。
2003-05-21 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech
On the coexistence of cooperators, defectors and conditional cooperators in the multiplayer iterated Prisoner's Dilemma
最近的实验证据[Grujić等人，PLoS ONE 5，e13749（2010）]关于空间囚徒困境的研究表明，参与者根据他们之前的行动和他们邻居的行动选择合作或不合作，与稳定的背叛者和合作者共存。本文利用复制子动力学研究了多人重复囚徒困境中这三种策略的共存性。我们考虑n = 2，3，4和5个玩家的群体，并计算每种玩家的收益作为马尔可夫链的极限，其中从相应的策略中找到动作之间的转移概率。我们发现，对于组的大小n = 4存在一个内部点，其中三种策略共存，相应的吸引力盆地随着玩家数量的增加而减少，而我们还没有能够找到这样一个点n = 5。我们分析表明，在无限n极限中不可能出现内点。最后，我们讨论了这种理论方法在实验中观察到的行为的影响。
2012-02-01 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Agent-based Modelling of Quantum Prisoner's Dilemma
针对无限多玩家进行量子博弈的问题，本研究通过数值化基于智能体模型（ABM）与解析纳什均衡映射（NEM）技术的比较，结合五个合作指标分析单次量子囚徒困境（QuPD）中合作的涌现，揭示了纠缠相关的一阶相变及两种相的性质。
2024-12-20 cond-mat.stat-mech cs.GT physics.soc-ph
On the Role of External Constraints in a Spatially Extended Evolutionary Prisoner's Dilemma Game
研究了局中人位于正方形格子上的进化囚徒困境博弈中相互合作的出现。参与者可以选择三种策略之一：合作（C），背叛（D）或“以牙还牙”（T），他们的总收益来自与最近邻居的博弈。在随机顺序更新过程中，如果选择的邻居具有更高的收益，则参与者采用他们的邻居策略之一。我们比较了两种类型的外部约束添加到达尔文的进化过程的效果。在这两种情况下，随机选择的参与者的策略都被另一个策略的概率P所取代。在第一种情况下，该策略被从其他两种策略中随机选择的一种策略所取代，而在第二种情况下，新策略总是C。利用广义平均场近似和蒙特卡罗模拟，在稳态下，针对不同强度的外部约束（以概率P为特征），计算了策略集中度。
2002-05-28 cond-mat.stat-mech
Spatial evolutionary prisoner's dilemma game with three strategies and external constraints
相互合作的出现研究在空间上扩展的进化囚徒困境的游戏中，玩家位于三维d=1，2，3的立方格子的网站。每个玩家可以选择三种策略之一：合作（C），背叛（D）或针锋相对（T）。在进化过程中，随机选择的参与者采用他们的邻居策略之一，如果选择的邻居有更高的回报。Morover，一个外部约束施加的球员总是合作的概率p。稳态相图计算使用广义平均场近似和蒙特卡罗模拟。非平衡二级相变与灭绝的一种可能的策略被发现和相应的临界指数属于定向渗流普适类。它表明，迫使外部的合作并不总是产生预期的结果。
2000-04-05 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech
Evolution of Cooperation in a Spatial Prisoner's Dilemma
我们调查的空间分布和全球的代理人谁可以合作或缺陷的频率。智能体之间的交互是一个确定性的、非迭代的囚徒困境博弈，而且每个智能体只在局部与邻居进行交互。基于对局部支付结构的详细分析，我们得到了合作者和背叛者入侵或空间共存的临界条件。这些结果总结在一个相图中，该相图可以识别五个区域，每个区域的特征是不同的时空动态和相应的最终空间结构。除了完全入侵的叛逃者，我们发现共存制度，无论是大多数的合作者在大的空间域，或少数合作者组织在小的非平稳域或小集群。该分析进一步验证了Nowak和May（1993）的计算机模拟结果。最后，我们提出了一个真正的5人游戏在一个格子上的模拟结果。这种修改导致不均匀的空间相互作用，甚至可能增强合作的效果。关键词：囚徒困境;合作;空间五人博弈
2002-11-26 cond-mat.stat-mech cs.GT nlin.CG
Evolutionary prisoner's dilemma games with optional participation
合作者，叛逃者和孤独者之间的竞争是在一个进化的囚徒困境博弈中研究的可选参与。孤独者是风险厌恶者，即不愿意参与，而是依赖于小而固定的收入。这导致了三种策略的石头剪刀布式循环优势。参与者要么位于正方形格上，要么位于具有相同连通度的随机正则图上。偶尔，每个参与人都会通过对附近的收益进行抽样来重新评估自己的策略。孤独者策略有效地防止了自私的、有缺陷的行为的成功传播，并避免了相互背叛状态下的死锁。在正方形格子上，蒙特卡罗模拟揭示了由循环支配驱动的自组织模式，而在随机规则图上观察到不同类型的振荡行为：缺陷的诱惑决定了是否发生阻尼，周期性或增加振荡。这些结果进行了比较对近似的预测。尽管由于连通度相等，对近似无法区分这两种情况，但随机规则图上的平均频率以及振荡都得到了很好的再现。
2002-08-26 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech
