Evolutionary dynamics of group cooperation with asymmetrical environmental feedback
近年来，人们对研究具有环境反馈的进化博弈越来越感兴趣。以前的研究只关注两人游戏。然而，需要扩展到多人游戏来研究微生物合作和众包合作等问题。在这里，我们研究共同进化的公共产品游戏中的策略与群体合作的乘法因子共同进化。在这种环境反馈中可能会出现不对称，焦点合作者组织的游戏可能会比背叛者组织的游戏具有不同的效率。我们的分析表明，非对称环境反馈的协同进化动力学可以产生振荡收敛持续合作，如果合作者的增殖因子的相对变化速度是超过一定的阈值。我们的工作为在不断变化的世界中维持群体合作提供了有益的见解。
2019-06-13 physics.soc-ph q-bio.PE
Coloured noise time series as appropriate models for environmental variation in artificial evolutionary systems
生态、环境和地球物理时间序列一致地表现出有色（1/f^ \b{eta}）噪声的特征。在这里，我们简要地调查有色噪声，人口持久性和相关的演化动力学的文献，在引入有色噪声作为一个适当的模型，在人工进化系统的环境变化。为了说明和探索不同的噪声颜色的影响，一个简单的进化模型，探讨波动环境中的专业性和普遍性之间的权衡。该模型的结果清楚地表明，随着环境变异性变得“白”，需要更大的普遍性，而随着环境变异性变得“红”，专业化是有利的。粉红色的噪音，坐在中间的白色和红色的噪音，被证明是点的压力，一般性和专业性的平衡，提供了一些见解，为什么“粉红色”的噪音越来越多地被视为一个适当的模型，典型的环境变化。我们继续讨论如何在这里提出的结果饲料在更广泛的讨论对波动环境的进化反应。最终，我们认为，人工生命作为一个领域应该包括使用有色噪声来产生环境变化的模型。
2020-06-29 cs.NE physics.soc-ph q-bio.PE
The Impact of Environmental Fluctuations on Evolutionary Fitness Functions
作为衡量一个物种在自然选择中成功与否的尺度，适应度的概念是进化论的核心。在这里，我们调查繁殖率是不是恒定的，但在响应环境波动，影响物种的繁荣，从而其健身。有趣的是，我们发现，不仅更大的增长率，但也降低了对环境变化的敏感性，大大增加了健身。因此，根据环境的噪音水平，最大限度地降低这种敏感性而不是优化再现速度可能是一种进化成功的策略。同样，对于中性进化，具有完全相同特性的物种竞争，生长率的变化也起着至关重要的作用。在环境噪声的存在下，一个物种固定的时间大大减少。因此，环境波动是从遗传数据推断的有效种群大小的一种可能的解释，而这种有效种群大小往往比人口普查的种群大小小得多。
2015-10-19 physics.bio-ph q-bio.PE
Stochastic Evolutionary Dynamics of Trust Games with Asymmetric Parameters
信任他人，并以值得信赖的行动回报这种信任，对于成功和繁荣的社会至关重要。信任博弈被广泛用于定量研究信任和可信度，涉及投资者和受托人之间的顺序交换。确定性进化博弈理论预测没有信任和不可信，而一次性匿名信任博弈的行为实验表明，人们基本上信任和信任的反应。为了解释这些差异，以前的作品往往转向额外的机制，这是从其他游戏，如囚徒困境借鉴。虽然这些机制在一定程度上导致了信任和可信度的演变，但最佳或最常见的策略往往不涉及可信度。在本文中，我们研究了不对称的人口参数（如不同的人口规模）的信任博弈的博弈动力学的影响。研究表明，在弱突变极限下，具有非对称参数的随机演化动力学可以在混合良好的有限种群中不需要任何附加机制就能演化出高信任和高可信度.甚至完全信任和近乎完全的信任也可能是最常见的策略。这些结果与以前的工作有质的不同。因此，我们的研究结果展示了丰富的非对称信任博弈的演化动力学。
2020-12-26 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Predicting evolutionary rescue via evolving plasticity in stochastic environments
表型可塑性及其进化可能有助于在新的和紧张的环境中进行进化拯救，特别是如果环境新奇性揭示了使可塑性增加的进化成为可能的神秘遗传变异。然而，在自然系统中普遍存在的环境随机性可能会改变这些预测，因为高可塑性可能会放大表型-环境失配。虽然以前的研究已经强调了随机环境中可塑性的这种潜在有害影响，但他们没有研究它如何影响进化拯救背景下的灭绝风险和不断发展的可塑性。我们调查这个问题，在这里通过整合随机人口与数量遗传理论的平均值和环境的可预测性（时间自相关）的同时变化的模型。我们开发了一个近似的预测下的环境波动的新模式的长期持久性，并将其与数值模拟的短期和长期的灭绝风险。我们发现，减少可预测性增加灭绝的风险，降低持久性，因为它增加了随机负载在救援过程中。当进化作用于新环境中揭示的神秘遗传变异时，这种对随机人口统计学、表型可塑性和进化如何相互作用的理解可以为入侵、防御或害虫耐药性的出现提供信息。
2016-09-21 q-bio.PE
Evolutionary Game Dynamics for Two Interacting Populations under Environmental Feedback
本文利用两个相互作用种群的复制子方程研究了环境反馈下博弈的演化动力学。一个关键特征是共同考虑动态支付矩阵和环境状态的共同演化：支付矩阵随着环境的变化而变化，同时，环境状态通过不断变化的人口概况间接地受到不断变化的支付矩阵的影响。对于这样的共同演化动力学，我们研究是否会发生收敛，如果是这样，如何。特别是，我们确定的情况下，振荡提供了最好的预测长期运行的行为，使用可逆系统理论。所得到的结果是有用的，以描述多社区社会中的个人的回报和社会反馈相互作用的演变。
2018-06-08 math.DS physics.bio-ph q-bio.PE
Oscillatory equilibrium in asymmetric evolutionary games: Generalizing evolutionarily stable strategy
本文将演化稳定策略广义化到非对称相互作用的振荡情形，提出双物种异质性稳定轨道，并利用相对熵递减原理赋予其信息论意义，得到双物种信息稳定轨道。
2024-10-17 nlin.AO q-bio.PE
Modular knowledge systems accelerate human migration in asymmetric random environments
移徙是社区扩大的一个关键机制。在空间异质性环境中，迅速获得有关当地环境的知识是迁移种群进化成功的关键。对于历史上的人类迁移，环境异质性自然是不对称的南北（NS）和东西（EW）方向。在这里，我们认为在美洲的人类迁移过程中，建模为随机的，不对称的，模块化的相关环境。关于环境的知识决定了每个人的适应性。我们提出了一个相图的不对称迁移作为承载能力和健身阈值的函数。我们发现，迁移的速度是成正比的空间环境梯度的反补，特别是我们发现，南北迁移率低于东西迁移率时，环境梯度较高的南北方向。个人之间的知识交流有助于在人口中传播有益的知识。当交流以模块化的方式传递有助于个人适应的知识时，迁移的速度就会加快。迁移率对不对称性和模块化的依赖性的结果与现有的考古观察是一致的。遗传趋异不对称性的结果与人类基因流动的模式一致。
2016-12-06 q-bio.PE
Random evolutionary games and random polynomials
本文发现随机非对称演化博弈的均衡多项式恰为 Kostlan-Shub-Smale 系统，并借此解析刻画内部均衡数量的统计规律，证明对称性会增加内部均衡期望数量。
2024-10-02 math.PR q-bio.PE stat.ME
Evolutionary drivers, morphological evolution and diversity dynamics of a surviving mammal clade: cainotherioids at the Eocene--Oligocene transition
始新世-渐新世过渡（EOT）代表了一个时期的全球环境变化，特别是在欧洲显着，并与一个戏剧性的生物营业额。在这里，使用一个特殊的化石保存，我们记录和分析的多样性动态的哺乳动物分支，Cainotherioidea（偶蹄目），幸存下来的EOT和辐射后立即。我们从QuercyKonzentra-Lagerst {ä}tte（法国西南部）的物种水平上使用贝叶斯出生-死亡模型来推断它们的多样化历史。我们发现，cainotherioid多样性波动随着时间的推移，灭绝事件在EOT和渐新世晚期，并在渐新世早期的主要物种爆发。后者是符合我们的发现，cainotherioids有一个高的形态适应性的环境变化后，整个EOT，这可能发挥了关键作用，在生存和进化的成功，这支的后果。物种形成与温度和大陆分裂在一个时间连续的方式呈正相关，而灭绝似乎与环境变化以间断的方式同步。分支内的相互作用产生负面影响的cainotherioid多样化，而分支间的竞争可能解释他们最终在渐新世晚期下降。我们的研究结果提供了一个详细的动态图片的哺乳动物进化史的分支在全球变化的背景下。
2021-10-11 q-bio.PE
Asymmetric Variability: The Impact of Uneven Stochasticity on Competitive Dynamics
本文构建具有不同生活史的两物种竞争模型，在迁移、选择和环境随机性下推导固定概率与时间等解析结果，以揭示不均匀随机性对物种存续、灭绝及群落均匀度的影响。
2025-01-08 q-bio.PE
Structural symmetry in evolutionary games
在演化博弈论中，突变性状（策略）的一个重要衡量标准是它入侵和接管一个否则单态种群的能力。通常，人们通过随机发生的突变体在种群中固定的概率来量化突变策略的成功。然而，在结构化群体中，这种固定概率可能取决于突变体出现的位置。此外，固定概率只是衡量突变体成功与否的一个指标，固定时间则是另一个指标。我们定义了一个概念的同质性的进化游戏，捕捉它意味着两个单突变的状态，即两个配置的一个单一的突变体在一个否则单态的人口，是“进化等价”的意义上说，所有的进化成功的措施是相同的两种配置。使用不对称的游戏，我们认为，术语“同质”应适用于作为一个整体的进化过程，而不仅仅是人口结构。对于图结构种群中的进化矩阵博弈，我们给出了其过程是齐次的精确条件。最后，我们证明了如果种群结构具有足够的对称度，非对称矩阵博弈可以化为对称博弈。
2015-09-12 q-bio.PE
Evaluating the structure-coefficient theorem of evolutionary game theory
为了适应种群结构很少是简单的这一经验事实，现代演化动力学研究考虑了复杂和高度异质的空间结构。因此，最困难的障碍之一在于对进化的长期结果进行定性或定量的分析性推论。“结构系数”定理是解决弱选择下突变选择过程问题的一个著名方法，但缺乏一个通用的方法来评估它所包含的项。在这里，我们提供了这样一种方法，用于固定（但任意）的规模和结构的人口，使用易于解释的人口统计措施。这种方法包括一个大家庭的进化更新机制，并扩展了定理，允许不对称的比赛，以提供更好的理解更现实的情况下的突变选择的平衡。我们应用的方法来研究社会产品的生产和分布在个人之间的空间异质性的人口，不对称的相互作用自然出现和选择的结果有很大的不同，这取决于社会产品的性质，空间拓扑结构和突变出现的频率。
2022-06-16 q-bio.PE
Evolutionary game dynamics with environmental feedback in a network with two communities
本文提出并分析了一个具有两个社区的网络生态演化博弈模型，假设环境状态依赖于边，发现模型呈现多次跨临界分岔、多稳态和反同步振荡等丰富动力学，揭示了社区结构对生态位内外生态演化动力学的影响。
2024-06-07 cs.SI math.DS physics.soc-ph
Spatial Pattern Formation in Eco-Evolutionary Games with Environment-Driven Motion
本文通过带环境反馈的演化博弈偏微分方程模型，发现环境驱动的定向运动虽能形成局部高质量环境格局，却可能降低种群整体收益与环境质量，从而产生空间社会困境。
2025-02-10 nlin.PS physics.soc-ph q-bio.PE
Evolutionary dynamics in populations with fluctuating size
环境的时间变化在自然界中普遍存在，但大多数群体遗传学和进化的理论工作都假设环境是固定的。在这里，我们分析的影响，在承载能力的变化对突变型的命运。我们考虑一个两状态的莫兰模型，在平衡的选择强度可能会有所不同（在幅度和符号）从选择期间的急剧增长和急剧下降。使用Kimura的扩散近似，我们提出了简单的公式有效种群大小和有效的选择，并使用它来计算最终固定的机会，固定的时间和吸收的时间（固定或丢失）。我们的分析表明，完美的协议与数值解的中性，有益的和有害的突变。不同过程对丰度变化均值和方差的贡献是可加的和可交换的。结果，当选择强度$s$弱到使得${\cal O}(s^2)$项可忽略时，周期性或随机环境变化产生相同的结果。
2019-12-13 q-bio.PE
Mean Evolutionary Dynamics for Stochastically Switching Environments
复制实体的种群经常经历环境的突然或周期性变化。我们通过几个常见的进化动力学模型，包括线性对称和非对称景观的复制动态，莫兰过程，激励动力学的环境切换参数，探讨这种现象的影响。我们给出了一个简单的关系，环境切换的概率，相对的健身增益，和长期行为的固定概率和长期结果的确定性动力学的影响。我们还讨论了动态变化的情况下，例如人口的复制动态切换到一个最佳回复动态，反之亦然，给李雅普诺夫稳定性的结果。
2013-06-10 math.DS q-bio.PE
Laboratory biases hinder Eco-Evo-Devo integration: hints from the microworld
特定的环境背景如何有助于发展轨迹和进化转型的稳健性和变化是生态进化发展的中心点。然而，生态，进化和发展过程的衔接到综合框架一直难以捉摸，部分原因是标准的实验设计忽视或过度简化生态意义的背景。微生物模型可用于揭示和讨论与基因为中心的实验设计相关的两种可能的偏倚来源：实验室菌株的使用和实验室环境条件。我们说明了我们的观点，显示对比的发育表型在粘球菌xanthus取决于温度和基板刚度的联合变化。微生物发育可以提供关键信息，更好地了解环境条件在发育变异的演变中的作用，并克服与当前实验方法相关的一些局限性。
2019-08-14 q-bio.PE
Uncovering symmetric and asymmetric species associations from community and environmental data
针对现有模型仅假设物种对称关联的局限，提出机器学习框架通过多物种条件生成模型提取对称与非对称双向物种关联，展现卓越恢复能力。
2025-07-12 cs.LG q-bio.PE stat.ML
Evolutionary learning of microbial populations in partially predictable environments
本研究针对波动环境中微生物种群的适应-未来准备平衡难题，利用蛋白质组分配模型探究部分可预测环境下的进化规律，发现种群可通过蛋白质组预分配学习环境模式，为理解生物类学习行为提供机制基础。
2025-08-01 nlin.AO physics.bio-ph q-bio.CB
Nonlinear Public Goods Game in Dynamical Environments
School of Mathematical Sciences, Beihang University（北京航空航天大学数学科学学院）；School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院）；Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州创新研究院）；Key Laboratory of Mathematics, Informatics and Behavioral Semantics, Beihang University（北京航空航天大学数学、信息与行为语义重点实验室）；Institute of Medical Artificial Intelligence, Binzhou Medical University（滨州医学院医疗人工智能研究所）；Zhongguancun Laboratory（中关村实验室）；Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, Beihang University（北京航空航天大学未来区块链与隐私计算前沿创新中心）；Institute of Trustworthy Artificial Intelligence, Zhejiang Normal University（浙江师范大学可信人工智能研究所）；State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（北京智源人工智能研究院通用人工智能全国重点实验室）；Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院）
本文提出一种动态环境反馈机制的非线性公共物品博弈模型，揭示环境反馈、非线性效应和随机性对合作行为和系统动态的影响。
2026-02-20 math.DS nlin.AO q-bio.PE
Environmental Policy Regulation and Corporate Compliance in a Spatial Evolutionary Game Model
我们使用一个进化博弈模型来研究在一个面临污染陷阱的国家中，企业环境遵从和政策制定者推动的执法之间的相互作用，即，在这种情况下，绝大多数公司不内化其污染负外部性，审计员不检查公司。博弈的冲突是由于权衡的公司是更好的小康时，他们污染和不检查，而社会福利最大化时，审计员不需要检查的社会责任的公司，占污染在其生产决策中使用的技术和排放水平。从一个混合良好的两种群博弈模型开始，不存在长期均衡，污染者和逃避审计者的份额随着时间的推移不断振荡。相反，当事务所和审计师被分配在一个空间网络中时，博弈表现出丰富的动态依赖于检查成本。虽然振荡行为仍然是可能的，但有一组参数可以使一个国家在离开污染陷阱的情况下实现长期稳健的平衡。另一方面，过高的检查费用导致审计程序无效，少数合规公司被赶出该国。
2018-02-26 cs.GT nlin.CG physics.soc-ph
Eco-evolutionary dynamics and collective dispersal: implications for salmon metapopulation robustness
个体的空间扩散在种群动态中起着重要的作用，是集合种群理论的核心。与此同时，当地对环境条件的适应创造了一个进化力量的地理马赛克，在那里，选择和基因流动的综合驱动因素相互作用。虽然个体从供体到受体种群的扩散提供了集合种群内的联系，促进了人口和进化的拯救，但它也可能将不适应的个体引入到不同环境条件的栖息地宿主中，潜在地降低了受体种群的适应性。在这里，我们探讨了一个模型的生态演化动力学两个种群之间的扩散，其中每个生产力的定义是由一个性状复杂，是受当地的选择。虽然一般的性质，我们的模型的灵感来自鲑鱼集合种群，种群之间的扩散定义的偏离率，这已被证明是密度依赖。我们的模型的结果表明，不断发展的人口之间的偏离增加导致替代稳定状态，这有很大的和非线性的影响，两个措施的集合种群的鲁棒性：投资组合效应和时间恢复后诱导的干扰。我们发现，中间水平的流浪导致大收益的鲁棒性，增加栖息地的异质性，促进鲁棒性时，流浪率低，和侵蚀鲁棒性时，流浪率高。最后，我们表明，密度依赖的流浪促进鲁棒性，特别是当总生物量低，流浪是相应的高，这对鲑鱼集合种群面临自然和人为干扰的保护具有重要的影响。
2017-09-21 q-bio.PE
Eco-Evolutionary Dynamics of a Population with Randomly Switching Carrying Capacity
环境的变异性极大地影响着种群的生态演化动力学，也就是说，它影响着种群的规模和组成如何进化。在这里，我们研究了一个混合人口的有限和波动的大小，其增长是有限的随机切换承载能力。这模拟了资源丰富和稀缺状态之间的环境波动。种群由两种菌株组成，一种比另一种增长稍快，在两种情况下竞争：一种情况下，竞争完全是为了资源，另一种情况下，慢（“合作”）菌株产生的公共产品也有利于快（“搭便车”）菌株。我们调查人口和环境（外部）噪声的耦合如何影响人口的生态演化动力学。通过分析和计算的方法，我们研究了人口规模与人口构成之间的关系，并讨论了以公共产品生产为特征的社会困境式的“生态进化博弈”。我们决定在什么条件下生产公共产品是最好的;什么时候合作是有益的，但被自由竞争所击败，什么时候公共产品的生产对合作者是有害的。在一个线性的噪声近似不同大小的人口，我们还准确地分析了人口和环境噪声的大小分布的耦合效应。
2018-07-26 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.soc-ph
Hypoxia-resistance heterogeneity in tumours: the impact of geometrical characterization of environmental niches and evolutionary trade-offs. A mathematical approach
本研究提出一种无径向对称约束的二维表型结构种群动力学数学模型，结合缺氧抗性与增殖潜能的代谢权衡，揭示缺氧选择对肿瘤生态位几何特征及侵袭性的影响，为肿瘤发展预测提供依据。
2023-06-01 cs.NA math.AP math.NA
Redefining Fitness: Inference, Information and Phase Transitions in Evolutionary Dynamics
University of Chicago（芝加哥大学）；Santa Fe Institute（圣塔菲研究所）；University of Oxford（牛津大学）
研究重新定义进化动力学中适应性的概念，从推断角度解决其狭义定义存在的问题，通过贝叶斯似然重新定义适应性，推导相图及规则，证明该方法在多种种群动力学问题中的通用性和信息最大化是自然选择主导原则。
2026-07-16 nlin.AO physics.bio-ph q-bio.PE
The evolution of forecasting for decision making in dynamic environments
本文研究动态环境中预测型决策的演化，发现预测型行为者可与短视型共存，通过降低环境波动并提高收益，提供公共物品。
2022-08-26 q-bio.PE
Indirect Reciprocity with Environmental Feedback
Beihang University（北京航空航天大学）；Zhongguancun Laboratory（中关村实验室）；State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能全国重点实验室）
本文提出了一种共进化框架，通过环境反馈机制降低合作阈值，促进从低合作到稳定高合作的转变，揭示了声誉机构与环境约束耦合系统的进化动态。
2026-01-30 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
Three-state coevolutionary game dynamics with environmental feedback
本研究将均匀环境纳入三态（合作、背叛、空节点）共演化博弈，发现合作者聚集引发的相干共振与平衡态提升种群生存和环境质量，共振出现在囚徒困境收益参数转变处。
2025-10-09 nlin.AO q-bio.PE
Fitness and Overfitness: Implicit Regularization in Evolutionary Dynamics
本文利用进化动力学与贝叶斯学习的数学同构，提出隐式正则化驱动生物体复杂性匹配环境复杂性，过度或不足适应分别导致过度适应与适应不足，并揭示频繁变化环境降低复杂性的趋势。
2025-08-05 cs.NE q-bio.PE
Applied Antifragility in Natural Systems: Evolutionary Antifragility
本章提出进化反脆弱性作为自然系统的时间尺度交互特征，阐述输入分布不均匀性带来的益处，并探讨癌症、环境、微生物组和社会系统反脆弱性的检测、分析与建模方法。
2025-04-24 q-bio.PE
A Beta-splitting model for evolutionary trees
在这篇文章中，我们构建了一个推广的Blum-François Beta分裂模型的进化树，这本身是启发Aldous的Beta分裂模型的分支图。我们的方法的新颖性允许两个姐妹物种之间的多样化率（或多样化的“潜力”）的不对称份额在进化上可解释的方式，以及灭绝的自然方式添加到模型中。我们描述了一个树的增量进化建设与n叶分裂或冻结现存的血统通过生成，组织和删除过程。然后，我们给出了任何（二叉根）树在这个模型下没有灭绝的概率，在几个决议：排名平面树给予不对称的角色，一个给定的物种的第一个和第二个后代物种，并保持跟踪的顺序的物种形成事件发生在创建的树，排名平面树，排名非平面树，最后（排名非平面）树。我们还描述了一个连续时间等效的生成，组织和删除过程中，树的拓扑结构和分支长度联合建模，并提供这些算法在SageMath/Python的代码。
2016-07-01 math.PR q-bio.PE
Dynamic Epistasis under Varying Environmental Perturbations
上位性描述了不同基因座的突变对某些表型没有独立影响的现象。理解全球上位性景观对于许多遗传和进化理论至关重要。目前，在多种条件下的上位性动力学的知识是有限的技术困难，在实验上筛选基因间的上位性关系。我们探讨了这个问题，通过应用通量平衡分析来模拟各种环境扰动下的上位性景观。具体来说，我们研究了基因-基因上位性相互作用，假设突变发生在不同的基因中。我们预测，上位性倾向于从葡萄糖丰富到营养限制条件变得更加积极，表明选择在去除后者中的有害突变方面可能不太有效。我们还观察到在所有测试条件下上位相互作用的稳定核心，以及每个条件下独特的许多上位相互作用。有趣的是，在稳定上位相互作用网络中的基因与大多数其他基因直接相关，而具有条件特异性上位性的基因形成无标度网络。此外，具有稳定上位性的基因往往具有相似的进化速率，而这种共同进化的关系并不适用于具有条件特异性上位性的基因。我们的研究结果提供了一个新的基因组范围内的图片上位动态环境扰动。
2014-11-24 q-bio.MN q-bio.PE
Pleiotropic consequences of adaptation across gradations of environmental stress in budding yeast
对一种环境的适应往往会导致在其他条件下的适应性增加或减少。为了表征这些适应的后果如何依赖于环境之间的物理相似性，我们进化了180个酿酒酵母种群，它们在不同程度的盐，温度，pH值或葡萄糖消耗引起的应力下。我们测量适应每种环境的克隆的适应性如何取决于相应类型的压力的强度。我们发现，在特定类型和强度的压力下进化的克隆体往往会在其他类似强度的压力下获得适应性，并在物理上更不相似的环境中逐渐失去更多的适应性。这些健身权衡是不对称的：适应宽松的条件下产生的压力条件下的权衡较小，反之亦然。我们还发现，克隆体的适应度在类似的压力强度下高度相关，但这些相关性在更不相似的环境中衰减到零。为了解释这些结果，我们引入了多个环境中新突变的适应度效应的联合分布（JDFE）的概念，它描述了给定突变在某些条件下具有特定适应度效应的概率。我们发现，我们的观察结果是一致的JDFE是高度相关的物理相似的环境之间，并成为相关性和不对称的环境变得更加不同。JDFE提供了一个框架，用于量化条件之间的进化相似性，并形成了一个有用的基础，旨在预测波动环境中的进化结果的理论工作。
2014-09-27 q-bio.PE
Gene network robustness as a multivariate character
对遗传或环境干扰的鲁棒性通常被认为是生命系统的关键特性。然而，尽管自20世纪50年代以来一直在讨论，但稳健性如何从遗传结构的复杂性中产生以及它如何进化仍然不清楚。特别是，是否鲁棒性是独立于各种来源的扰动条件的范围内，可以考虑的自适应方案。例如，对可遗传突变的鲁棒性的选择可能是适度和间接的，并且其进化可能来自对多效相关性状的间接选择（例如，稳态）。在这里，我建议将各种鲁棒性测量作为定量特征，并从理论上研究，通过基于个人的模拟，他们的倾向独立发展。基于一个简单的进化模型的基因调控网络，我表明，基因表达的鲁棒性的遗传或非遗传干扰的五个测量基本上是相关的。然而，鲁棒性在几个维度上是突变的，并且鲁棒性成分可以在直接选择压力下差异地进化。因此，基因表达对突变和环境因素的敏感性依赖于相同的基因网络这一事实并不排除鲁棒性组件的不同进化历史。这篇文章已经同行评议，并推荐同行社区在进化生物学发布：30日3月2022（https：//doi.org/10.24072/pci.evolbiol.100138）
2022-03-30 q-bio.PE
Frequent asymmetric migrations suppress natural selection in spatially structured populations
本文提出受分批培养实验启发的空间结构种群模型，发现频繁迁移的空间结构只能抑制自然选择，且非对称性越强抑制越强，仅在罕见迁移和极小适应度优势时存在放大效应。
2023-11-14 physics.bio-ph q-bio.PE
The Diversity Paradox: How Nature Resolves an Evolutionary Dilemma
University of Birmingham（伯明翰大学）；University of Maryland School of Medicine（马里兰大学医学院）；Baltimore VA Medical Center（巴尔的摩退伍军人事务医疗中心）
适应变化的环境是生物系统的标志。性状的多样性是适应所必需的，并且可以影响面临新奇事物的种群的生存。在经过许多代保持稳定的生境中，稳定化选择减少了种群内的性状差异，从而似乎消除了在新环境中遗传适应性反应所需的多样性。巧合的是，实地研究已经证明了许多种群在长期的稳定选择和进化停滞下，在变化的环境条件下迅速进化。在这篇文章中，我们回顾了隐藏的遗传变异（CGV）如何解决这个多样性悖论，让人口在一个稳定的环境中逐渐积累隐藏的遗传多样性，揭示了性状差异时，环境的变化。而不是在冲突中，环境停滞支持CGV积累，因此似乎有利于快速适应新的环境中所建议的CGV的研究。同样地，已经发现退化在生物组织的许多水平上支持遗传和非遗传适应。退化，而不是多样性或冗余，合奏似乎在某些环境中的功能冗余，但在其他功能多样性。CGV和退化范式的适应集成在这篇评论中，揭示了一套共同的原则，支持在多个层次的生物组织的适应。通过对模拟研究、基于分子的实验系统、群体遗传学原理和田间实验的讨论，我们证明了CGV和简并性分别反映了互补的自上而下和自下而上的相同基本现象的概念化，并且可以说捕获了生物适应过程的普遍特征。
2011-12-14 cs.AI nlin.AO q-bio.PE
Evolutionary mismatch and the role of GxE interactions in human disease
在全球范围内，我们正目睹与我们日常环境的变化有关的复杂的非传染性疾病的增加。肥胖、哮喘、心血管疾病和2型糖尿病是一长串“生活方式”疾病的一部分，这些疾病在人类历史上很罕见，但现在很常见。人类学和进化生物学的一个关键思想--进化失配假说--试图解释这种现象。它假定人类在与今天大多数人所经历的环境完全不同的环境中进化，因此在过去环境中有利的特征现在可能是“不匹配的”和致病的。这一假说的核心是遗传学假说：它预测具有选择历史的基因座将表现出“基因型与环境”（GxE）的相互作用，并在祖先与现代环境中产生不同的健康影响。在这里，我们讨论如何利用这一概念，以原则性的方式揭示非传染性疾病的遗传结构。具体来说，我们提倡与小规模的、生存水平的群体合作，这些群体目前正在从与其最近的进化历史更“匹配”的环境过渡到更“不匹配”的环境。这些人群提供了不同的遗传背景，以及所需的水平和类型的环境变化所需的映射GXE相互作用在一个明确的错配框架。这项工作将为我们了解不同祖先和社会文化背景下非传染性疾病的环境和遗传风险因素作出重要贡献。
2023-02-13 q-bio.GN q-bio.PE
Anticipation: an effective evolutionary strategy for a sub-optimal population in a cyclic environment
我们建立了一个两态模型的无性繁殖生物体在一个周期性的环境赋予的能力，以预测即将到来的环境变化，并进行先发制人的切换。由于这些预期的转变，有机体在其两种状态之间振荡，这是一个与环境振荡不同步的时间$θ$。我们表明，一个预期能力的有机体增加其长期的健身超过一个有机体，振荡与环境同步，只要$θ$不超过一个阈值。我们还表明，长期的健身最大化的最佳预期时间，减少约为$1/n$，$n$是细胞分裂的时间$T$的数量。此外，我们证明了最佳的“预期”优于“赌注对冲”的参数范围内考虑。对于一个次优的预期者集合，只有当预期的方差与平均值相比很小并且先发制人的转换率很高时，预期才能表现得更好。两者合计，我们的工作表明，预期增加了生物体在周期性环境中的整体适应性，它是一个可行的替代赌注对冲的预期误差很小。
2018-11-22 q-bio.PE q-bio.QM
Local equations for the generalized Lotka-Volterra model on sparse asymmetric graphs
该研究提出了一种方法，用于分析稀疏非对称图上广义洛特卡-沃尔弗方程的局部方程，首次绘制了稀疏非对称网络的相图，并展示了其在生态学及其他领域的应用潜力。
2025-11-21 cond-mat.dis-nn q-bio.PE
Evolutionary rates of information gain and decay in fluctuating environments
Earth-Life Science Institute, Tokyo Institute of Technology（东京工业大学地球生命科学研究所）
在本文中，我们希望研究演化动力学中的信息传递动力学。我们使用信息理论工具来跟踪一个不断发展的种群获得了多少信息，并设法保留了它所处的不同环境。通过了解静态环境中信息的获得和损失的动态，我们预测了当环境波动时，同一个进化系统将如何表现。具体来说，我们预计的政权之间的交叉，其中波动提高进化系统捕获环境信息的能力和政权的波动抑制它，由信息增益和衰减的时间尺度的交叉。
2021-04-07 cs.IT cs.LG math.IT
Tuning environmental timescales to evolve and maintain generalists
自然环境可能会带来不同的挑战，但一些基因型仍然适合许多环境。这样的“通才”很难进化，在任何特定环境中都会被更适合的专家击败。在这里，受B细胞亲和力成熟过程中寻找广泛中和抗体的启发，我们证明了中间时间尺度上的环境变化可以可靠地进化出通才，即使更快或更慢的环境变化无法做到这一点。我们发现，在时间尺度上变化的环境中的进化瞬变人口提高了从专家发展通才的速度，而不提高反向过程。多面手的产量在更复杂的动态环境中进一步增加，例如频率增加的“啁啾”。我们的工作提供了如何非平衡健身“海景”可以动态漏斗人口的基因型在静态环境中无法获得的设计原则。
2019-06-27 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
Social Pressure and Environmental Effects on Networks: A Path to Cooperation
在本文中，我们研究如何亲社会的影响，由于其他个人的警惕是由环境和进化的影响。为此，我们考虑一个已知的模型，其中代理人在他们之间玩囚徒困境游戏（PDG），并且个体的支付矩阵根据“警惕”的邻居的数量而变化，即，有多少邻居会注意她的行为特别是，背叛的诱惑随着警惕的邻居的数量线性下降。该模型被证明在特定条件下支持合作，在这里，我们检查其鲁棒性与不同的拓扑结构，微观更新规则和初始条件。通过大量的数值模拟和少量的理论研究，我们发现在哪些情况下他人的警惕性对合作行为更有利，以及在哪些情况下他人的警惕性对合作行为的影响更弱。
2017-01-13 physics.soc-ph q-bio.PE
Evolutionarily stable strategy in asymmetric games: Dynamical and information-theoretical perspectives
Indian Institute of Technology Kanpur（坎普尔印度理工学院）；Indian Institute of Technology Madras（马德拉斯印度理工学院）
本文从动态和信息论视角探讨不对称博弈中进化稳定策略的定义与稳定性，分析其与复制者方程及相对熵的关系。
2025-11-22 econ.TH nlin.AO q-bio.PE
Learning to generalize in evolution through annealed population heterogeneity
该研究揭示退火种群异质性可作为隐式正则化促进进化泛化，阐明其数学机制类似随机梯度下降小批量策略的噪声诱导效应，并通过模拟与分析明确了其发挥作用的条件。
2025-10-28 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Evolutionary Advantage of Diversity-Generating Retroelements in Switching Environments
Sorbonne Université（索邦大学）；Institut Pasteur, Université Paris Cité（巴斯德研究所，巴黎西岱大学）
研究揭示了多样性生成逆转录元件在环境切换条件下通过进化优势维持其超突变机制的机制。
2026-02-18 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Evolution in a Changing Environment
我们提出了一个简单的模型，遗传适应不断变化的环境，描述了一个适应度景观的特点是两个最大值。一个是与适应环境的“专家”个人有关;这个最大值随着环境的变化而变化。另一个最大值是静态的，代表不受环境变化影响的“通才”个体。其余的景观被“不适应”的个体占据。我们的分析考虑了这三个亚群的进化。我们的主要结果是，在一个足够稳定的环境特征的存在下，在一个不变的物理栖息地方面的情况下，专家可以主宰人口。相比之下，快速变化的环境特征，如语言或文化习惯，是基因的移动目标;在这里，通才占主导地位，因为最好的进化策略是采用中性等位基因，而不是专门针对任何特定环境。我们提出的模型是基于对演化动力学的简单假设，并描述了所有可能的情况下，在一个非平凡的相图。该方法提供了一个总体框架，以解决诸如鲍德温效应、语言的生物学基础或快速气候变化的生态后果等基本问题。
2013-04-23 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Competition, Trait Variance Dynamics, and the Evolution of a Species' Range
物种群落的地理范围在环境、生态和进化力量的作用下进化。了解这些力对物种范围动态的影响是空间生态学的一个主要目标。以往的数学模型都是在环境梯度的作用下，将物种种群分布的动态变化和与适应度相关的表型性状的选择性进化结合起来研究的。这些模型不可避免地包括一些不切实际的假设，并且生物学上合理的参数值范围不容易指定。因此，这种类型的种子模型的模拟可以导致显着不同的结论，这些人口的行为，包括适应不良设置稳定的范围边界的可能性。在这里，我们协调这样的结果，开发和模拟一个连续体模型的范围内的进化在一个社区的物种，相互竞争，同时扩散的环境梯度。我们的模型扩展了现有的模型，将竞争和自由变化的种内性状方差。该模型的模拟预测物种的性状方差的空间分布与文献中的实验测量结果一致。此外，他们重申种间竞争作为一个有效的因素，在限制物种的范围，即使性状变异不受人为限制。这些理论结果可以通知设计，但罕见的，实证研究，以澄清范围稳定的进化原因。
2021-11-25 math.AP q-bio.PE
Coupled environmental and demographic fluctuations shape the evolution of cooperative antimicrobial resistance
本研究通过耦合人口噪声与环境波动模型，揭示了波动环境下合作性抗菌药物耐药性的演化动态，并提出了由波动驱动的耐药性根除机制。
2023-11-15 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.bio-ph
Predicting success of cooperators across arbitrary heterogeneous environmental landscapes
School of Biological Sciences, Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM), Tehran, Iran（基础科学研究所生物科学学院）；University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA（明尼苏达大学）；Institute of Science and Technology Austria, Klosterneuburg, Austria（奥地利科学技术研究所）
研究探讨了在异质环境中合作演化的空间组织如何影响合作者的固定概率和进化时间尺度，提出空间相关指数（SCI）作为预测合作成功的关键指标。
2026-04-14 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Population games on dynamic community networks
在这封信中，我们处理进化博弈论的学习过程中的人口游戏的网络动态演变的社区。具体来说，我们提出了一个新的数学框架，在其中一个确定性的，连续时间的复制方程的社区网络耦合到一个封闭的动态流程之间的社区，是由环境反馈机制，导致共同进化的动态。通过对所得到的微分方程组的严格分析，我们刻画了耦合动力系统的平衡点。此外，对于一类具有两个行动和对称报酬的种群博弈，利用李雅普诺夫参数建立了一个进化的folk定理，该定理保证了博弈收敛到进化的稳态.数值模拟来说明和证实我们的研究结果。
2022-03-01 cs.GT cs.SI math.DS
A brief review of evolutionary game dynamics in the reinforcement learning paradigm
Inner Mongolia University（内蒙古大学）；Shaanxi Normal University（陕西师范大学）；Ningxia University（宁夏大学）
本文探讨了在强化学习范式下，进化博弈动力学在解释合作、公平、信任和资源协调等现代文明核心问题中的最新进展，以及该范式相较于传统模仿学习范式的优势。
2026-05-20 cond-mat.dis-nn nlin.AO q-bio.PE
Environmental feedback drives cooperation in spatial social dilemmas
剥削他人对个人有利，但也可能对全球有害。反之亦然：更高的合作水平可能会以有利于所有竞争对手的方式改变环境。为了探索这种反馈可能产生的后果，我们考虑了一个共同进化模型，其中局部合作水平决定了应用的囚徒困境游戏的回报值。我们观察到，协同进化规则提供了一个显着更高的合作水平相比，传统的设置独立的应用交互图的拓扑结构。有趣的是，这种合作支持机制为孤独的叛逃者提供了长时间的高生存机会，因此松弛到最终的合作状态发生得非常缓慢。因此，通过考虑与环境的相互作用，传统的进化博弈的扩展为合作者提供了一个很好的机会，但他们的回报可能会有一些延迟。
2018-02-19 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
