Naming game with learning errors in communications
网络游戏模拟了在一定的通信网络拓扑结构中组织的代理群体命名目标的过程。通过成对迭代相互作用，种群渐近地达到一致状态。本文研究了两两对话中存在通信错误的命名博弈，其中错误由出错率按均匀概率分布表示。首先，提出了一个具有学习错误的命名博弈模型。然后，提出了一种智能体防止学习错误的策略。为此，三个典型的通信网络的拓扑结构，即随机图，小世界和无标度网络具有不同的参数，研究各种学习错误的影响。对这些模型的仿真结果表明：（1）学习误差对收敛速度影响不大，但显著增加了词典传播过程中每个智能体的记忆需求：（2）整个群体所能容纳的最大不同单词数随出错率的增大而线性增大; 3）在不采用任何消除学习误差的策略的情况下，存在一个学习误差阈值，这会影响收敛性。这些新发现有助于从网络科学的角度更好地理解学习错误在命名游戏以及人类语言发展中的作用。
2014-12-18 cs.SI physics.soc-ph
Solution of the multi-state voter model and application to strong neutrals in the naming game
我们考虑的选民模型与$M$状态最初在系统中。利用生成函数，我们提出了马尔可夫转移矩阵的谱问题，并精确求解所有特征值和特征向量。有了这个解，我们可以找到所有未来的概率分布，系统从$M$状态凝聚到$M-1$状态的预期时间，共识时间的时刻，预期的本地时间，以及随着时间的推移预期的状态数。此外，当初始分布是均匀的时，例如当$M=N$时，我们可以找到这些量的简化表达式。特别地，我们证明了$M=N$的共识时间的均值和方差分别为$\frac{1}{N}(N-1)^2$和$\frac{1}{3}(π^2-9)(N-1)^2$。
2015-07-10 physics.soc-ph
Opinion formation in time-varying social networks: The case of the naming game
我们研究动态的命名游戏的意见形成模型随时间变化的社交网络。这种基于代理的模型捕捉到的协议动态的基本特征，通过一个基于内存的谈判过程。我们的研究重点是随时间变化的属性的代理人的社会网络上的命名游戏动态的影响。特别是，我们使用真实网络上的模拟对该模型进行了计算探索。我们研究了两种不同类型的时变数据的动态结果-（i）网络每天都在变化，（ii）网络在很短的时间间隔（20秒）内变化。在第一种情况下，我们发现，具有强大的社区结构的网络阻碍系统达成全球协议，在这些网络中的命名游戏的演变保持集群的共存意见无限期地导致亚稳定性。在第二种情况下，我们调查的命名游戏的演化与时间演化的基础社会网络的完美同步，从而为传统的新兴性质的游戏，在很大程度上不同于已在现有文献中报道的新的光。
2018-09-19 cs.SI physics.soc-ph
Naming Game on small-world networks: the role of clustering structure
多智能体博弈是近年来提出的一种描述多智能体系统如何以自组织方式收敛到一致状态的模型。在本文中，我们研究了这种模型在所谓的齐次小世界网络，并专注于三角拓扑的动力学的影响。在所有的拓扑量中，聚类系数被发现在网络博弈的动态中起着重要的作用。一方面，它影响每个代理的最大内存;另一方面，它抑制了代理共享一个共同单词的集群的增长，即，较大的聚类系数将导致系统的较慢收敛。我们还发现了聚类系数和最大记忆之间的定量关系。
2006-10-15 physics.data-an physics.soc-ph
Viability of an elementary syntactic structure in a population playing Naming Games
我们探讨如何沟通和学习的社会动力学可以带来的崛起，在人口中的发言者的句法通信。我们的研究是从一个版本的博弈模型，其中引入了一个基本的句法结构。这一分析表明，在需要交换大量概念的社区中，从非句法交流到句法交流的转变是如何受到社会青睐的。
2012-08-20 cs.SI physics.comp-ph physics.soc-ph
Communicating with sentences: A multi-word naming game model
该博弈模拟了用单个单词命名一个对象的过程，在这个过程中，一个群体的通信代理可以通过迭代的成对对话渐近地达成全局共识。我们提出了一个扩展的单字模型的多字命名游戏（MWNG），模拟的情况下，描述一个复杂的对象由一个句子（多个字）。单词按类别定义，然后通过组合不同类别的单词来组织为句子。我们把几个单词的格式化组合称为模式。在这样的多媒体网络语言中，听话人和说话人通过两两对话，需要对句子中的每个单词以及句型达成共识，以保证话语的正确含义，否则，双方在互动中就无法达成共识。我们验证了模型在三个典型的拓扑结构作为底层的通信网络，并采用传统的和人为设计的模式在执行MWNG。
2017-09-18 cs.CL physics.soc-ph
Propensity and stickiness in the naming game: Tipping fractions of minorities
基于代理的二进制命名游戏的模型在这里广义表示一个家庭的模型参数化的两个连续参数的引入。这些参数在个体水平上定义不同的说话者-说话者交互，其中一个参数控制说话者，另一个参数控制每个交互的收听者。这里提出的主要发现是，广义命名游戏保留了关键阈值的存在，承诺的少数民族的规模。在这个阈值之上，即使有其他参数影响系统，承诺的少数人也会导致快速（网络大小的时间对数）收敛到共识。低于这个阈值，达成共识需要网络规模的时间指数。此外，这两个引入的参数引起系统的不动点的稳定性的分叉，并可能导致系统的一致性的变化。
2014-10-13 cs.SI physics.soc-ph
Naming Game on Networks: Let Everyone be Both Speaker and Hearer
为了研究如何在一个大型的自组织对等网络上达成共识，我们将语言和交流中常用的命名游戏模型扩展到了群体命名游戏（NGG）。与现有的命名游戏模型不同，NGG中的每个人都可以同时是说话者和听话者，这更接近于现实生活中的场景。此外，NGG允许传输（通信）多个字（意见）的多个组内共识。在NGG中还使能间接连接的节点之间的通信。我们模拟和分析了一些典型的网络拓扑结构中的共识过程，包括随机图网络，小世界网络和无标度网络，以更好地理解如何在一个公共词上实现全局收敛（共识）。结果解释上的群体谈判的对等网络，这表明，全球共识的人口可以更快地达成时，更多的意见，每个组内允许或当人口中的谈判组的规模较大。我们的模型引入的新功能和属性已经证明了它的适用性，更好地调查一般的共识问题的对等网络。
2014-08-22 cs.SI physics.soc-ph
Discontinuous phase transition in an open-ended Naming Game
在这项工作中，我们研究了一个2维正方形格子的最新版本的游戏，一个基于代理的模型用于描述语言结构的出现。该系统是开放式的，智能体可以在游戏的整个过程中发明新词，从一个具有标准差$σ$的高斯分布的池中提取新词。该模型显示了一个非平衡相变在一个临界点$σ_{c}\approx 25.6$，它分离的吸收共识状态从一个活跃的碎片化状态，代理人不断交换不同的话。我们的模拟的有限尺寸标度分析强烈表明，相变是不连续的。
2014-12-09 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
The Naming Game in Social Networks: Community Formation and Consensus Engineering
我们研究了博弈的动力学[Baronchelli et al.，等人（2006）J. Stat.机械：理论实验P06014]在经验社交网络中。这种程式化的基于代理的模型捕捉协议动态在网络中的自治代理的基本特征，对应于共享的分类方案的人工代理或意见传播和社会动态的社交网络的网络中的发展。我们的研究重点是社区的影响，在潜在的社会图上的协议过程的结果。我们发现，具有强大的社区结构的网络阻碍了系统达成全球协议，在这些网络中的网络博弈的演变保持集群的共存意见无限期。此外，我们研究基于代理的网络策略，以促进收敛到全球共识。
2010-08-05 cond-mat.stat-mech cs.MA physics.soc-ph
Naming Games in Two-Dimensional and Small-World-Connected Random Geometric Networks
我们研究了一个基于代理的原型模型，在二维随机几何网络上的博弈。游戏[A] Baronchelli等人，J. Stat.机械：理论实验（2006）P06014.]是一个极小模型，采用本地通信，捕捉出现的共享通信计划（语言）的人口自主符号代理。在随机几何图上实现本地广播的无线传感器游戏，作为一个模型，在大规模的协议动态，自主运行的无线传感器网络。此外，它捕获的缩放属性的协议过程中的空间嵌入式自治代理的基本功能。在捕获协议过程的时间特性的相关观测量中，我们研究了集群大小分布和协议时间分布，两者都表现出动态缩放。我们还提出了结果的情况下，当一个小密度的远程通信链路的随机几何图形的顶部添加，导致在一个“小世界”的网络，并产生显着减少的时间，以达到全球协议。在这种情况下，我们构建了一个有限尺寸标度分析的协议时间。
2011-03-28 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Finite size scaling analysis of a nonequilibrium phase transition in the naming game model
我们实现了一个广泛的数值研究的随机博弈模型的噪声项占扰动。该模型显示了一个非平衡相变之间的吸收有序的共识状态，这发生在小噪声，和无序的阶段，其特征在于由异构的记忆，出现在强噪声水平的碎片集群。的相变的性质进行了研究，通过一个有限尺寸标度分析的时刻。我们观察到一个典型的不连续过渡的标度行为，我们能够估计的热力学极限。团簇大小的标度行为似乎也与这种转变相一致。
2016-11-14 cond-mat.stat-mech physics.comp-ph physics.soc-ph
Naming Game on Adaptive Weighted Networks
Adam Mickiewicz University（亚当·密茨凯维奇大学）
我们研究了一个自适应加权网络上的命名游戏。一对给定的代理的连接的权重取决于它们的通信成功率，并确定代理通信的概率。在某些情况下，根据模型的参数，对成功沟通的代理的偏好基本上可以忽略不计，模型的行为类似于完全图上的命名游戏。特别是，它很快就达到了单语言状态，尽管动态的一些细节与完整图版本不同。在其他一些情况下，对成功沟通代理的偏好变得更加相关，模型陷入了多语言制度。在这种情况下，语言的逐渐粗化和消亡导致了一种占主导地位的语言的出现，尽管其他一些语言仍然存在。在我们的模型和人口中的语言分布的比较进行了讨论。
2012-03-25 cond-mat.stat-mech cs.CL physics.soc-ph
Modeling the emergence of a new language: Naming Game with hybridization
近年来，语言动力学的研究领域主要集中在对语言进化的研究上，根据语言的复杂程度，将语言进化分为词汇、范畴和语法三个阶段。这个游戏是一个简单的模型，能够解释词典的出现，作为一组单词，通过这些单词来命名对象。我们引入了一个随机修改的随机博弈模型，其目的是表征一种新的语言的出现，作为代理的相互作用的结果。我们通过将人口分为两组来固定初始阶段，这两组人口说A或B语言。每当两个个体的交互导致一个智能体能够同时说A和B时，我们引入一个有限的概率，使这种状态变成一个新的习惯用法C，从而模仿一种杂交过程。我们研究了系统中的参数定义的相互作用的空间，并表明，所提出的模型显示了丰富的各种行为，尽管简单的平均场拓扑的相互作用。
2013-07-05 cs.SI physics.soc-ph
A gentle introduction to the minimal Naming Game
社会习俗支配着我们所有人每天从事的无数行为，从我们如何互相问候到我们所说的语言。但是，在没有一个中央协调机构的情况下，共同的公约如何能够自发地出现？网络博弈模型表明，局部相互作用的个体网络可以自发地自组织，以产生全局协调。在这里，我们提供了一个温和的介绍该模型的主要特点，从均匀混合人口中观察到的动态更复杂的社交网络所扮演的角色，以及如何轻微的修改基本的相互作用规则的起源，以更丰富的现象学中，更多的公约可以无限期地共存。
2017-01-25 cs.GT cs.MA physics.soc-ph
In-depth analysis of the Naming Game dynamics: the homogeneous mixing case
语言的出现和进化最近通过多智能体模型和数学框架来研究它们的行为得到了越来越多的关注。在这里，我们进一步调查的游戏，一个模型，能够解释的形式-意义的协会，通过社会/文化学习的共享词汇的出现。由于代理的结构及其交互规则的简单性，可以使用数值模拟和分析参数来详细分析该模型的动力学。本文首先回顾了一些现有的结果，然后提出了一个新的整体认识。
2008-03-04 cond-mat.stat-mech cs.GT cs.MA
Analysis of the high dimensional naming game with committed minorities
命名游戏已经成为语言进化和数学社会行为分析的原型。在这里给出的模型中，有$N$个体和$K$词。我们的贡献是开发一个强大的方法，处理的情况下，当$K = O(N)$。初始条件对系统的有序性起着至关重要的作用。我们发现，与低熵态相比，具有高Shannon熵的系统具有更高的共识时间和更低的狂热者临界分数。我们还表明，致力于代理的临界数量减少的意见数量和增长的社区规模为每个字。这些结果补充了早期的结论，即意见的多样性是进化的必要条件;没有它，系统就会停滞在现状[S。A. Marvel等人，物理修订版信函109，118702（2012）]。相比之下，我们的研究结果表明，坚定的少数群体可以更容易地征服高度多样化的系统，这表明它们本质上是不稳定的。
2016-05-27 cs.SI physics.soc-ph
Local communities obstruct global consensus: Naming game on multi-local-world networks
City University of Hong Kong（香港城市大学）；Sun Yat-sen University（中山大学）
社区结构对于社会交往至关重要，在人类社会中，属于同一社区的个体比不同社区的个体更积极地相互交流和沟通。另一方面，网络游戏是一种社交通信模型，它模拟了人类社区中学习对象名称的过程，其中个体通常可以通过迭代的成对对话渐进地达成全局共识。底层网络表示个体之间的关系。本文采用随机图、小世界和无标度网络三种典型的拓扑结构，研究了多局域世界社区结构下的命名博弈。仿真结果表明：（1）随着社区结构的显著性增加，收敛过程逐渐变慢，最终可能失败;（2）如果社区间的联系足够紧密，社区的数量和规模都不会影响收敛过程; 3）对于具有相同平均节点度的不同拓扑，个体的局部聚类会阻碍或阻止全局一致性的发生。研究结果揭示了当地社区在社会网络研究中的全球命名游戏中的作用。
2018-01-03 cs.CL cs.SI physics.soc-ph
Microscopic activity patterns in the Naming Game
用于研究某些跨学科背景下集体现象的统计物理模型，例如社会动态和舆论传播，没有考虑记忆对个人决策过程的影响。相反，在最近提出的语言形成模型-从这个角度来看，由代理收集的状态的数量的统计特征成为一个相关的数量，以了解模型的动态，以及拓扑属性对基于内存的模型的影响。通过主方程的方法，我们分析了嵌入在网络上的种群中的内部代理动态博弈，发现它强烈地依赖于系统的非常一般的拓扑性质（例如，平均和波动的程度）。然而，拓扑性质对微观个体动态的影响是一种普遍现象，应该表征所有那些可以通过基于记忆的谈判过程建模的社会互动。
2006-06-05 cond-mat.dis-nn cs.MA physics.soc-ph
Language structure in the n-object naming game
Adam Mickiewicz University（亚当·密茨凯维奇大学）
我们研究了一个命名游戏，两个代理试图建立一个共同的词汇n对象。这种努力导致了语言的出现，允许有效的沟通，并表现出一定程度的同音异义和同义。虽然同音异义降低了交际效率，但它似乎是一个长期存在的动态陷阱。另一方面，同义关系并没有降低交际效率，只是语言的一个暂时特征。因此，在我们的模型中，同义关系的作用降低，在长时间限制下，它变得可以忽略不计。在现今的自然语言中，同义关系也同样罕见。噪音的作用，扭曲的沟通的话，也检查。虽然，一般来说，噪音降低了沟通效率，它也重组的话，使他们更均匀地分布在可用的“口头”空间。
2009-11-21 cs.CL cs.MA physics.soc-ph
CoDiNG -- Naming Game with Continuous Latent Opinions of Individual Agents
Wroclaw University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫科技大学）；Rensselaer Polytechnic Institut（伦斯勒理工学院）；University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
该研究提出了融合认知科学原理的混合连续-离散观点动力学模型CoDiNG，在与命名博弈等模型的对比中，其表现优于或匹配SJBO，同时指出观点模型评估需采用多维指标。
2026-09-01 cs.SI physics.soc-ph
Topological aspects of the multi-language phases of the Naming Game on community-based networks
该游戏是一个基于代理的模型，其中个人通信命名一个最初未命名的对象。在一个大类的网络上，持续的成对交互导致系统达到最终的共识状态，在这种状态下，代理人会聚集在一个全球共享的名称上。在引入该模型后不久，在文献中观察到，在基于社区的网络上，达成共识的路径通过亚稳定的多语言状态。随后，有人提出使用此功能作为在给定网络中发现社区的手段。在本文中，我们表明，亚稳态对应于真正的多语言阶段，出现在热力学极限时，连接社区的部分下降到临界阈值以下。特别是，我们研究了过渡到多语言状态的随机块模型和社区重叠的网络。我们还研究了网络拓扑性质变化下的临界阈值的缩放，如社区的数量和相对大小以及社区内/社区间链接的结构。我们的研究结果提供了一个理论上的理由，建议使用该模型作为一个社区检测算法。
2017-02-10 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Analytic Treatment of Tipping Points for Social Consensus in Large Random Networks
我们引入了一个齐次对近似的两字博弈（NG）模型推导出一个六维常微分方程的两字博弈。我们的常微分方程揭示了作为一个不相关的网络的平均度的函数的动态行为的变化< k >。这一结果与数值计算结果吻合得很好。我们还分析了扩展NG模型，允许存在的承诺节点，并表明有一个转移的社会共识在稀疏网络的临界点。
2013-04-27 cs.SI physics.soc-ph
Computational approach to the emergence and evolution of language - evolutionary naming game model
多智能体系统的计算建模正成为研究语言进化的重要技术。我们提出了一个简短的介绍到这个迅速发展的领域，以及我们自己的贡献，包括进化命名游戏模型的分析。在这个模型中，通信代理，试图建立一个共同的词汇，配备了进化选择的学习能力。这样的耦合的生物和语言成分的结果在一个突然的转变：在一个小的变化模型控制参数的语言不熟练的代理人沟通不畅的一组转换成几乎完美的沟通组与大的学习能力。学习能力的遗传印记通过鲍德温效应进行：最初不熟练的沟通代理人学习语言，并创造了一个利基，其中有一个进化的压力，学习能力的增加。在通信强度以有限速度连续增加的假设下，过渡被分裂成几个类似过渡的变化。它表明，文化变迁的速度，设置了一个额外的特征时间尺度，可能是影响语言进化的另一个因素。在我们看来，这个模型表明，语言和生物过程相互影响，这种影响肯定有助于我们物种的爆炸性发展。
2010-08-21 cs.CL cs.MA physics.soc-ph
Consensus and ordering in language dynamics
我们考虑两个社会共识模型，AB模型和限制到两个公约，它描述了人口的互动代理，可以在两个等价的状态（A或B）或在第三个混合（AB）状态。AB状态是在语言竞争和语言涌现的背景下提出的，分别与双语和同义相关。我们表明，这两个模型是等效的平均场近似，虽然在微观层面上的差异有非平凡的后果。为了指出这一点，我们研究了这些动力学的扩展，其中考虑了信心/信任，重点是一个基本的全连通图的情况下，我们表明，在AB模型中没有观察到的共识极化相变发生在博弈中。然后，我们考虑在规则晶格中的界面运动。定性地说，这两个模型表现出相同的行为：在一维晶格中的扩散界面运动，和一个曲率驱动的动态扩散条纹状亚稳态在二维之一。然而，在比较的竞争游戏中，AB-模型的动态显示，以减缓这种配置的扩散。
2009-01-24 physics.soc-ph
Microscopic dynamics of consensus formation in multi-agent LLM Naming Games
Critiqality；Ca’ Foscari University of Venice（威尼斯大学）；Universidad de la República（共和国大学）；Università degli Studi di Parma（帕尔马大学）；INFN, Gruppo Collegato di Parma（意大利国家核物理研究所，帕尔马协作组）
该研究揭示了多智能体LLM命名博弈中，解码温度作为架构依赖控制参数，通过不同听者机制调控共识形成的微观动力学，得出了双速率动力学的解析有序条件。
2026-08-04 cond-mat.stat-mech cs.MA nlin.AO
Bio-linguistic transition and Baldwin effect in an evolutionary naming-game model
Adam Mickiewicz University（亚当·密茨凯维奇大学）
我们研究了一个进化命名游戏模型，其中通信代理配备了进化选择的学习能力。这样的耦合的生物和语言成分的结果在一个突然的转变：在一个小的变化模型控制参数的语言不熟练的代理人沟通不畅的一组转换成几乎完美的沟通组与大的学习能力。当学习能力保持不变时，过渡似乎是连续的。学习能力的遗传印记通过鲍德温效应进行：最初不熟练的沟通代理人学习一种语言，并创造了一个利基，其中有一个进化的压力，学习能力的增加。我们的模型表明，当语言（或文化）进程变得足够密集，当我们物种的语言表现和生物禀赋都经历了一个突然的变化时，人类文明的扩张。
2007-10-21 cond-mat.stat-mech cs.AI cs.CL
Role of feedback and broadcasting in the naming game
命名游戏（NG）描述了一群以成对方式局部交互的代理的协议动态，近年来统计物理工具和技术极大地有助于揭示其丰富的现象学。在这里，我们详细调查的方式，其中两个代理更新他们的状态后的互动所发挥的作用。我们表明，稍微修改NG规则的代理执行更新在给定的情况下（即成功后），可以显着改变整体动态或离开它定性不变。我们通过在广义NG的更广泛框架中铸造模型来分析第一种情况。至于第二种情况，另一方面，我们注意到，修改后的规则再现的主要特点，通常NG实际上对应于一个简化，它包括在消除之间的反馈代理。这使我们能够引入和研究一个非常自然的广播方案的网络，可以潜在地相关的不同的应用程序，如自主传感器网络的设计和实施，在最近的文献中指出。
2011-04-12 cond-mat.stat-mech cs.GT cs.MA
Language competition in a population of migrating agents
移徙影响到人类活动的各个方面，也与语言的形成有关。为了研究这些过程之间的相互作用，我们研究了一个迁移代理的博弈。该模型的动态导致低流动性集群的形成，这打破了模型的对称性：虽然游戏仍然是对称的，但低流动性语言更受欢迎。高流动性语言逐渐从系统中消失，语言形成的动力大大减缓。我们的模型过于简单，无法详细解释迁移人类社区的语言竞争，但它确实表明定居者的语言比游牧民族的语言更受青睐。
2017-05-04 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Non-equilibrium dynamics of language games on complex networks
非平衡博弈是一种非平衡动力学模型，用于语言约定或通信系统在具有成对局部相互作用的代理群体中的自组织出现。我们提出了一个广泛的研究，其动力学的复杂网络，可以被认为是最自然的拓扑嵌入的语言游戏和观点动力学的代理。除了一些社区结构的网络上，可以观察到亚稳态阶段，代理人玩网络游戏总是设法达成全球共识。这种收敛是在将人口的大小$N$按时间一般缩放为$t\_{conv} \sim N^{1.4 \pm 0.1}$之后获得的，即比嵌入在规则晶格上的代理快得多。此外，系统所需的内存容量仅与其大小呈线性关系。特别注意的是异构网络，其中一个节点的动态活动模式取决于它的程度。高度节点具有基本作用，但需要更大的存储容量。它们作为（语言）惯例的传播者，支配着动态。其他属性，如平均度和聚类的影响，也进行了讨论。
2006-07-06 cond-mat.other cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Information sharing and sorting in a community
我们提出了一个模型的详细的数值研究结果的信息共享和排序的社区由大量的代理。信息收集发生在一系列相互的双向交互中，随机选择的代理对相互通信，以增强他们的知识并整理出共同的信息。虽然我们的模型是较少的限制相比，以及既定的命名游戏，但数值结果强烈表明，这一模型的特征指数的整个集合是不同的命名游戏，他们假设非平凡的值。最后，似乎在类似的出现集群的现象中的渗透，可以定义集群的代理人在这里有相同的信息。本文详细研究了最大团簇的生长过程，并对其进行了有限尺寸标度分析。
2013-06-04 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Influence of periodic external fields in multiagent models with language dynamics
我们调查大规模的影响引起的外部领域，现象学解释为大众媒体，在多智能体模型与微观动态的二进制命名游戏。特别是，我们表明，一个单一的外部领域，广播信息在定期的时间间隔，可以扭转大多数人的意见，提供的频率和有效性的发送消息高于明确定义的阈值。我们研究的相结构的模型在平均场近似和数值模拟与几个网络拓扑结构。我们还研究了两个竞争的外部领域，定期广播不同的消息对代理动力学的影响。在参数空间的有限区域中，我们观察到周期性的平衡态，在这种状态下，平均意见密度相对于天真的期望是相反的。这种均衡发生在两种情况下：（i）当竞争消息的频率不同但彼此接近时;（ii）当频率相等且消息的相对时移不超过半个周期时。我们解释所观察到的现象之间的相互作用的外部领域和内部动态的代理商，并得出结论，根据模型参数，命名游戏是一致的第一或第二移动优势的情况下（借用一个表达从行话的业务战略）。
2017-12-18 cond-mat.stat-mech cs.MA nlin.AO
Bayesian tit-for-tat fosters cooperation in evolutionary stochastic games
Indian Institute of Technology Kanpur（坎普尔印度理工学院）；Indian Institute of Science Education and Research Kolkata（加尔各答科学教育与研究印度研究所）
本研究探讨了贝叶斯策略在进化随机博弈中促进合作的有效性，发现其在对抗反应策略时具有鲁棒性，并能维持资源丰富状态。
2025-11-27 econ.TH nlin.AO physics.bio-ph
