Cooperation in the two-population snowdrift game with punishment enforced through different mechanisms
研究了两种群雪堆博弈中两种基于惩罚的合作促进机制。第一种机制遵循文献中的传统方法，并基于在阶段游戏的支付矩阵中包含第三个附加策略。第二种机制是让合作者以给定的外生频率惩罚背叛者。虽然这两种机制共享相同的结果，关于最低所需的惩罚水平，以消除两个人口中的叛逃者，在第二种方法后的机制的稳定性是更强大的意义上，灭绝的叛逃者是一个全局渐近稳定的状态相空间中的任何内部初始条件。通过非线性微分方程和基于代理的模拟分析得到的结果。有一个很好的协议水平之间的两种方法，随着时间的推移和可能的稳定状态的演变模式。
2016-09-22 q-bio.PE
Evolutionary Game Dynamics in Populations with Heterogeneous Structures
进化图理论是一个完善的框架，用于模拟结构化群体中社会行为的进化。这个领域的一个新的共识是，在个体之间的连接数量上表现出异质性的图更有利于合作行为的传播。在这篇文章中，我们表明，这样的结论在很大程度上取决于发生的个人层面的相互作用。特别是，平均通过游戏交互获得的收益，而不是累计的收益可以完全消除异构图的合作优势，而这样的差异并不影响同质结构的结果。此外，游戏互动发生的速度可以改变进化的结果。更少的交互允许异构图支持更多的合作比同构图，而更高的交互率使得同构和异构图几乎无法区分他们的能力，以支持合作。最重要的是，我们表明，在同质群体中使用的进化优势的共同措施，如一个罕见的突变体的固定概率的居民类型的比较，不再是有效的异质群体。杂合性导致突变在群体中发生的偏差，这影响突变体的固定概率。我们得出了适当的措施，异质性人口占这种偏见。
2013-12-10 q-bio.PE
More can be better: An analysis of single-mutant fixation probability functions under $2\times2$ games
演化博弈论通过考虑进化过程中频率依赖的适应度，已被证明是探索集体行为自组织的有力工具。它表明，策略的稳定性不仅取决于每次遭遇后获得的收益，而且还取决于人口的规模。在这里，我们研究$2\times2$游戏在混合有限人口分析固定概率的单一突变体的人口规模的函数。我们证明了24个可能的游戏中有9个总是导致单调递减的函数，类似于固定的健身场景。然而，在12种不同的反协调、协调和优势游戏下，固定功能显示出增加的区域。也许与直觉相反，这表明单突变策略往往受益于更大的群体。从全局最小值增加到正渐近值的固定函数是普遍存在的，但可能很容易被弱选择限制所掩盖。我们获得了足够的条件来观察固定增加的小种群和三种不同的方式，这可能会发生。最后，我们描述了在中等人口规模下以两个极端为边界的区域不断增加的注视函数。我们将它们的发生与从一个全局极端到其他形状的过渡相关联。
2022-11-29 q-bio.PE
Equilibrium selection in evolutionary games with random matching of players
我们讨论的随机动力学种群的个人玩游戏。我们的模型具有两个进化稳定的策略：一个是有效的策略，即种群处于最大收益（适应度）的状态，另一个是风险主导策略，即玩家厌恶风险。我们假设个体与随机选择的对手进行博弈（他们不像标准的复制因子动态那样与平均策略博弈）。我们表明，一个群体的长期行为取决于它的大小和突变水平。
2004-09-23 q-bio.PE
Complexity and hierarchical game of life
层次结构是复杂性的一个重要组成部分，是一个与生物种群动力学、机器人技术和社会科学等广泛应用相关的重要概念。在本文中，我们提出了一个简单的细胞自动机工具来研究分层种群动力学。
2003-10-06 q-bio.PE
Aspiration Dynamics of Multi-player Games in Finite Populations
在演化博弈论的框架下研究策略更新规则，可以区分模仿过程和愿望驱动的动态。在前一种情况下，个体模仿更成功的同伴的策略。在后一种情况下，个体根据进化博弈的收益与他们所追求的价值（称为期望水平）的比较来调整自己的策略。与成对比较的模仿过程不同，愿望驱动的更新不需要关于战略环境的额外信息，因此可以被解释为更具自发性。最近的工作主要集中在理解如何抱负动态改变结构化群体的进化结果。然而，理解策略选择的基线案例是混合人口案例，这仍然缺乏足够的理解。我们探讨了不完美理性下的愿望驱动的策略更新动态如何影响具有两个策略的多人进化博弈中策略的平均丰度。在弱选择限制情形下，我们解析地导出了一个策略比另一个策略更丰富的条件。这种方法在进化博弈中有着悠久的历史，主要是由于其数学上的可逼近性而被应用。因此，我们也探讨了强选择数值，这表明我们的弱选择条件是一个强大的预测平均丰度的战略。只要博弈不是二元的，这个条件就不同于一个广泛的模仿动力学的条件。因此，在模仿动力学下受欢迎的策略可能在渴望动力学下不受欢迎。这并不需要任何人口结构，因此突出了模仿和愿望动态之间的内在差异。
2014-02-21 q-bio.PE
Finite-population evolution with rare mutations in asymmetric games
我们的进化模型根据一个不对称的游戏发生在多个有限的人口，一个游戏中的每个角色，并研究个人随机策略突变的影响。我们表明，当这些突变发生足够不频繁，在所有人口状态的动态简化为遍历马尔可夫链的纯人口状态（每个人口是单态的）。这使得稳态分布的计算在计算上是可行的。该嵌入马尔可夫链的转移概率涉及单个种群中突变体的固定概率。潜在博弈的不对称性导致了固定概率，固定概率来自频率无关选择，与类似的单种群博弈情况相反（Fudenberg和Imhof 2006）。这种频率独立性是有用的，因为它允许我们使用来自群体遗传学文献的结果来计算进化过程的平稳分布，给出更清晰的，有时甚至是分析的结果。我们证明了这种方法的实用性，将其应用到一个战斗的性别游戏，克劳福德-索贝尔信号游戏，和啤酒乳蛋饼游戏的Cho和Kreps（1987）。
2015-12-21 q-bio.PE q-bio.QM
Evolutionary game dynamics in phenotype space
演化动力学可以在混合良好或结构化的种群中进行研究。人口结构通常是由个体在物理空间或社交网络上的异质分布引起的。在这里，我们引入了一种新的空间类型的进化博弈动力学：表型空间。在这个意义上，群体是很好的混合，每个人都有可能与其他人互动，但行为策略取决于表型空间的距离。个人可能会对那些看起来相似或不相似的人表现出不同的行为。个体突变成附近的表型。我们研究人口的“表型太空行走”。我们提出的分析计算，汇集了聚结理论和进化博弈动力学的想法。作为一个特殊的例子，我们调查的合作表型空间的演变。我们得到了自然选择有利于合作者而不是背叛者的精确条件：对于一维表型空间和大种群规模，临界收益成本比由b/c=1+2/sqrt{3}给出。我们推导出任何进化博弈的基本条件，并探索更高维的表型空间。
2009-05-02 q-bio.PE
Cooperative success in epithelial public goods games
癌细胞获得依赖于扩散性生长因子的产生的突变以赋予适应性益处。这些突变可以被认为是合作的，并在演化博弈论的框架内作为公共产品博弈进行研究。种群结构、效益函数和更新规则都影响合作者的进化成功。我们使用Voronoi镶嵌模型的上皮细胞的合作的演变模型。与传统的进化图论不同，这使我们能够实现全局更新，其中出生和死亡事件在空间上是解耦的。我们比较，一个S形的效益函数，合作的条件是有利的和/或有益的混合和结构化的人口。我们发现，当人口结构与全球更新相结合，合作是更成功的，如果有本地更新或人口是很好的混合。有趣的是，混合良好的人口和Voronoi镶嵌模型的定性行为是非常相似的，但后一种情况下需要显着降低激励，以确保合作。
2021-09-03 q-bio.PE
Cheater-altruist synergy in immunopathogenic ecological public goods games
许多研究都集中在公共产品游戏中搭便车的有害影响，以及各种抑制作弊行为的机制。在这里，我们认为，在某些条件下，作弊行为可能有利于人口。在公共产品博弈中，作弊者不支付公共产品的成本，但他们得到了好处。虽然这种搭便车从长远来看会损害整个群体，但当有一个共同的敌人同时对抗合作者和作弊者时，作弊者的成功可能会帮助群体。在这里，我们研究免疫系统对抗合作病原体的模型。我们研究了三个种群动力学模型，并确定在什么条件下作弊者的存在有助于击败免疫系统。其作用机制是作弊者和利他者的多态性优化了平均增长率。我们的研究结果支持合作者和作弊者在生态公共产品博弈中可能存在的协同效应。
2017-10-30 q-bio.PE
Equilibrium transitions in finite populations of players
我们讨论有限种群的随机动力学的个人玩游戏。我们回顾了最近的结果，这些系统的长期行为的球员的数量和噪声水平的依赖。在具有两个对称纳什均衡的两人博弈的情况下，当玩家数量增加时，种群在其均衡之间经历多次转换。
2004-12-20 q-bio.PE
Stochastic stability in three-player games
动物的行为和进化通常可以用博弈论模型来描述。虽然在许多情况下，玩家的数量非常大，他们的战略互动通常被分解为两个玩家的游戏。直到最近，才为多人游戏定义了进化稳定策略，并分析了它们的性质（Broom et al.，1997年）。在这里，我们研究的长期行为的随机匹配的个人玩对称的三人游戏的人口的随机动力学。我们分析了具有多个进化稳定策略的博弈均衡的随机稳定性。我们还表明，在一些游戏中，人口可能不会在长期发展到一个进化稳定的均衡。
2004-12-22 q-bio.PE
Emergence of polymorphism in stochastic evolutionary games
Department of Mathematical Sciences, University of Bath（巴斯大学数学科学系）
研究随机进化博弈中多态性的出现问题，通过对鹰鸽博弈进行时间尺度分离的理论分析方法，刻画随机效应驱动的多态性，发现特定条件下存在持久多态状态，解决了相关理论与模拟结果的差异。
2026-07-17 q-bio.PE
From fixation probabilities to d-player games: an inverse problem in evolutionary dynamics
特定性状的频率最终成为统一的概率，即所谓的固定概率，是种群进化研究中的一个中心问题。它的计算，一旦我们给出一个没有突变的随机有限种群模型和一个（可能依赖于频率的）适应度函数，是简单的，它可以通过几种方式完成。然而，尽管注视概率是种群的一个重要的宏观性质，但它的精确知识并不能给出种群中个体之间相互作用模式的任何明确信息。在这里，我们解决了相反的问题：从一个给定的固定模式和人口规模，我们想推断出人口正在玩什么游戏。这是通过首先利用FACC Chalub和MO Souza，J.Math.Biol.75：1735，2017中开发的框架来完成的，其产生在赖特-费舍尔模型中实现该注视模式的适应度函数。这个适应度函数总是存在的，但它不一定是唯一的。随后，我们表明，任何这样的适应度函数可以近似，任意精度，使用$d$球员博弈论，提供$d$是足够大的。从近似博弈中自然出现的支付矩阵将提供关于个体互动结构的有用信息，这些信息本身在注视模式中并不明显。我们提出了广泛的数值支持我们的结论。
2018-11-20 q-bio.PE
Sensitivity-Driven Migration and the Evolution of Cooperation in Multi-Player Games on Structured Populations
King Fahd University of Petroleum and Minerals（国王法赫德国王石油矿物大学）
本研究探讨空间结构化种群中情境依赖迁移对合作演化的影响，发现合作者的敏感性驱动条件迁移可通过聚集逃离背叛环境促进合作，明确了相关影响参数及合作有利区间，揭示了行为可塑性与种群结构互作对合作涌现的支撑作用。
2025-09-01 q-bio.PE
Evolutionary game theory and population dynamics
许多社会经济和生物过程可以被建模为相互作用的个体系统。这种系统的行为通常可以用博弈论模型来描述。在这些课堂讲稿中，我们将介绍演化博弈论的基本概念，并回顾有限种群的确定性复制动力学和随机动力学的基本性质。我们讨论了具有迁移、时滞的确定性动力学中平衡点的稳定性，以及具有局部相互作用的混合种群和空间博弈的随机动力学中平衡点的稳定性。我们分析了人口的长期行为对各种参数的依赖性，如时间延迟，噪声水平和人口的大小。
2007-03-28 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Replicator equations induced by microscopic processes in nonoverlapping population playing bimatrix games
本文研究了标准复制子方程和调整后的复制子方程离散形式的微观基础。为此，我们引入频率相关的选择-作为由博弈论的考虑塑造的竞争的结果-到赖特-费舍尔过程，一个随机的出生-死亡过程。该过程被进一步认为是积极的一代明智的非重叠的有限人口中的个人发挥两个战略双矩阵人口游戏。随后，利用相应的主方程、Fokker-Planck方程和Langevin方程之间的联系，得到了在无限种群规模下的确定性离散复制子映射.
2021-02-17 physics.bio-ph q-bio.PE
Effects of Stochastic Games on Evolutionary Dynamics in Structured Populations
College of Artificial Intelligence, Southwest University（西南大学人工智能学院）；Business College, Southwest University（西南大学商学院）；Faculty of Natural Sciences and Mathematics, University of Maribor（马里博尔大学自然科学与数学学院）；Community Healthcare Center Dr. Adolf Drolc Maribor（马里博尔市阿道夫·德罗尔克博士社区健康中心）；Department of Physics, Kyung Hee University（庆熙大学物理系）；University College, Korea University（韩国大学大学院）；Institute of Technical Physics and Materials Science, Centre for Energy Research（能源研究中心技术物理与材料科学研究所）
研究随机博弈变化规则对合作行为进化的影响，揭示不同博弈类型对合作进化的影响差异。
2026-02-08 physics.soc-ph q-bio.PE
Fixation of strategies for an evolutionary game in finite populations
研究了有限种群中由2 × 2矩阵对策给出的两种策略的随机演化动力学.我们专注于固定的随机特性：如何由一个单一的个人代表的战略赢得了整个人口。该过程中讨论的框架内的随机游走与任意的跳跃率。固定的时间被发现是相同的两种策略在任何特定的游戏。还讨论了大种群规模限制下注视时间和注视概率的渐进行为。我们发现，固定是快速的，当至少有一个纯进化稳定策略（ESS）在无限的人口规模限制，而固定是缓慢的ESS是两种策略共存。
2005-09-08 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Evolutionary mixed games in structured populations: Cooperation and the benefits of heterogeneity
传统上，网络上的进化博弈在每次互动中都涉及相同的博弈。在这里，我们从这个假设出发，考虑混合博弈，在每个互动中进行的博弈是从两个不同的博弈中随机抽取的。虽然在混合良好的群体中，两个游戏的随机混合总是等同于平均单个游戏，但在结构化群体中，情况并非总是如此。我们表明，结果实际上是强烈依赖于两个游戏的参数空间中的分离的距离。实际上，这种距离引入了收益异质性，只有当异质性很小时，平均博弈才能得到回报。对于更高层次的异质性的距离平均博弈的增长，这往往涉及到促进合作。所呈现的结果支持了先前的研究，该研究强调了异质性的有利作用，无论其起源如何，并且它们还强调了人口结构在放大合作促进者方面的重要性。
2016-05-20 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
Sojourn times and fixation dynamics in multi-player games with fluctuating environments
我们研究有限种群中的进化多人博弈，受波动环境的影响。种群经历了一个具有吸收状态的生灭过程，环境遵循马尔可夫过程，导致进化博弈的支付矩阵波动。我们的重点是固定或灭绝的野生型群体中的一个单一的突变体。我们表明，在多人游戏中的适应度的非线性性质引起了一个复杂的相互作用的选择，遗传漂变和环境波动。这产生了在简单的双人游戏中看不到的效果。为了分析走向固定的轨迹，我们分析计算一般的出生-死亡过程中的两种类型的个人和波动的环境中的逗留时间。
2016-12-16 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Effects of heterogeneity on cancer: a game theory perspective
在这项研究中，我们通过使用鹰鸽游戏来探索癌细胞之间的相互作用。我们通过考虑由2种或3种细胞组成的群体的游戏来分析肿瘤的异质性。我们确定了2型和3型种群博弈中哪些策略是进化稳定的，以及相应的期望收益。研究结果表明，2型种群博弈中最佳细胞的收益高于3型种群博弈中最佳细胞的收益。将这些数学发现转化到肿瘤学领域表明，分支型肿瘤比间断型肿瘤的侵袭性更小。透明细胞肾细胞癌的一些组织学和基因组数据与这些结果一致。
2022-02-04 physics.bio-ph q-bio.PE
A mapping of the stochastic Lotka-Volterra model to models of population genetics and game theory
利用时标分离论探讨了M种群随机Lotka-Volterra竞争（SLVC）模型与群体遗传学M等位基因Moran模型之间的关系.当物种的选择是弱的，人口规模是大的，但有限的，精确的条件下确定的SLVC模型的随机动态可映射到中立的莫兰模型，莫兰模型与频率无关的选择和莫兰模型与频率相关的选择（相当于，一个游戏理论制定的莫兰模型）。我们演示了如何使用这些映射来计算灭绝概率和时间，直到一个物种的灭绝在SLVC模型。
2017-04-25 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Evolutionary game theory in growing populations
现有的进化理论模型主要关注种群中不同突变体的相对适应度优势，而大多没有考虑种群规模的动态行为。在这里，我们提出了一个通用的随机模型相结合的增长动力学的人口和其内部的演变。因此，我们的模型解释了这样一个事实：进化和生长动态都基于个体繁殖事件，因此本质上是高度耦合和随机的。我们通过研究不断增长的人口中合作的困境来验证我们的方法，并表明真正的随机事件可以通过导致短暂但稳健的合作增加来缓解困境
2010-10-19 physics.bio-ph q-bio.PE
Evolution and stability of altruist strategies in microbial games
当微生物争夺有限的资源时，它们经常使用细菌毒素进行化学战。这种竞争可以用演化博弈论（EGT）来理解。我们研究的预测EGT的细菌“自杀式炸弹袭击者”的游戏中的相位画像的种群动力学，参数组合，涵盖所有有趣的游戏，两个球员，和七个38个可能的相位画像的三人游戏。我们将这些预测与有限混合种群中这些竞争的模拟进行比较，但也允许概率而不是纯策略，以及达尔文适应数万代。我们发现，达尔文进化的概率策略稳定的石头剪刀布类型的游戏，出现的参数描述现实的细菌种群，并指出，在人口不动点可以通过改变这些参数选择的方式。
2011-11-04 physics.bio-ph q-bio.PE
The limits of weak selection and large population size in evolutionary game theory
演化博弈论是一种研究社会行为如何进化的数学方法。在最近的许多研究中，策略之间的进化竞争被建模为有限种群中的随机过程。在这种情况下，有两个限制既在数学上方便又在生物学上相关：弱选择和大种群规模。这些限制可以以不同的方式组合，导致可能不同的结果。我们考虑两个排序：wN极限，其中弱选择在大群体极限之前应用，以及Nw极限，其中顺序颠倒。提供了Nw和wN极限的正式数学定义。将这些定义应用到演化博弈论的Moran过程中，我们得到了固定概率的渐近表达式和在这些极限下成功的条件。我们发现，固定概率的渐近表达式，和一个战略的条件是有利于一个中立的突变，是不同的Nw和wN限制。然而，极限的排序并不影响一个策略优于另一个策略的条件。
2016-10-22 math.PR q-bio.PE
The tragedy of the commons in a multi-population complementarity game
研究了多个种群的互补对策，其中成员的贡献被放在一起，以达到某个共同的目标。当参与者的出价之和达到或超过某个阈值K时，他们每个人都得到K减去他们自己的出价。否则，他们什么都得不到。每个参与者都试图提供尽可能少的资金，希望捐款的总和仍然达到K。这个博弈在个体层面上是对称的，但有许多均衡或多或少对某些群体的成员有利。特别是，有可能一个或几个种群的成员没有贡献任何东西，这种行为称为背叛，而其他人仍然有足够的贡献来达到阈值。这些均衡中的哪一个会被达到，取决于种群水平的动态，而种群水平的动态又取决于参与者所拥有的战略选择。我们发现，当超过3个人口参与的游戏，即使当战略计划是非常简单的，如果满足一定的条件，系统参数的叛逃发生。结果是通过系统仿真得到的。
2010-11-16 cs.GT 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
Using Game Theory for Real-Time Behavioural Dynamics in Microscopic Populations with Noisy Signalling
本文介绍了博弈论的应用，以了解嘈杂的实时信号和由此产生的微观种群，如细菌和其他细胞的行为动力学。它提供了一个分子通信和微观博弈论之间的桥梁。分子通信利用传统的通信工程理论和技术来研究和设计使用化学分子作为信息载体的系统。微观博弈论模拟了细胞和微生物群体内部和之间的相互作用。整合这两个领域提供了独特的机会，以了解和控制微观种群，有不完善的信号传播。两个例子，即细菌群体感应和肿瘤细胞信号，提出了潜在的游戏，以证明这种方法的应用。最后，细菌资源共享的案例研究表明，如何嘈杂的信号可以改变行为的分布。
2019-02-04 cs.IT math.IT physics.bio-ph
Game-environment feedback dynamics in growing population: Effect of finite carrying capacity
公地悲剧（TOC）是一种不幸的情况，即由于一个群体中自私的个体不受控制的剥削，共享资源被耗尽。最近，范式复制因子方程已被用于与共享资源的状态的现象学方程，以深入了解游戏对TOC的影响。复制子方程，通过构造，模拟了一个经历微观进化的固定的无限种群。因此，虽然TOC预期会视乎人口数目而定，但它未能反映人口增长及人口承载力的任何影响。因此，在本文中，我们提出了一个数学框架，将密度依赖的收益和人口的逻辑增长的生态进化动力学建模的游戏资源反馈。我们发现一个双稳态的动力学：有限的承载能力可以避免或导致TOC取决于初始状态的资源和合作者的初始分数。事实上，根据战略博弈论互动的类型，有限的承载能力可以避免或导致TOC，当它是完全相反的相应情况下，无限的承载能力。
2021-09-30 nlin.AO physics.bio-ph q-bio.PE
Evolutionary games and quasispecies
我们讨论的人口序列的突变和频率依赖的选择，其中的序列的健身取决于整个人口的组成。这种动力学对于理解基因组调控的进化至关重要。在数学上，它采取了反应扩散问题的形式，在种群状态下是非线性的。在我们的模型系统中，适应度是由一个简单的数学游戏，鹰鸽游戏。平稳的人口分布被发现是一个准物种的性质不同，在固定的适应度景观。
2003-02-10 cond-mat.dis-nn nlin.AO q-bio.PE
Coexistence of cooperators and defectors in well mixed populations mediated by limiting resources
传统上，演化博弈论中的资源限制假设只是为了施加一个恒定的种群规模。在这里，我们表明，资源的限制可能会产生动态的回报能够改变原来的囚徒困境，并允许无条件的合作者和叛逃者之间的稳定共存的混合人口。这是一个自组织过程的结果，它将互动回报矩阵转变为进化中性，并代表了一种基于资源的控制机制，以防止叛逃者的扩散。据我们所知，这是第一个在混合良好的种群中共存的例子，其游戏结构不同于雪堆游戏。
2012-10-25 q-bio.PE stat.OT
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
Insuperable strategies in two-player and reducible multi-player games
本文提出不可超越策略概念，证明其异于理性假设，并指出小种群中该策略是进化最可能结果，且通过实例与模拟验证，并探讨了向多人博弈的扩展。
2025-02-11 cs.GT econ.TH q-bio.PE
To Be a Truster or Not to Be: Evolutionary Dynamics of a Symmetric N-Player Trust Game in Well-Mixed and Networked Populations
本研究提出参与者交替扮演投资者与受托人角色的对称N人信任博弈，发现该博弈下亲社会策略比公共物品博弈更难演化，均匀混合群体中信任无法演化，结构化群体中非线性收益的影响取决于网络拓扑，凸显收益结构与网络拓扑对理解亲社会行为的重要性。
2025-05-20 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
Imitation, internal absorption and the reversal of local drift in stochastic evolutionary games
有限种群中的进化博弈动力学通常会受到噪声的影响，导致确定性系统中不存在的效应，包括固定和灭绝。在本文的第一部分中，我们研究了有限种群中的漂移反转现象，考虑到漂移是策略空间中的局部量。其次，我们研究了一个简单的模仿动力学，并证明了即使在有限的种群中，它也可以导致固定在内部混合策略不动点上。无限种群中的模仿可以用传统的复制子动力学来描述，并且这些方程已知具有内部不动点。另一方面，有限种群的内部吸收是一种新颖的动态现象。由于有限种群中的向外漂移，这种类型的动态停滞在其他通常研究的微观动力学中没有发现，甚至在那些具有与模仿相同的确定性复制因子限制的微观动力学中也没有发现。
2010-06-15 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Two-population replicator dynamics and number of Nash equilibria in random matrix games
我们研究了大型随机双矩阵博弈中进化复制子动态与纳什均衡数之间的关系。使用无序系统理论的技术，我们计算两者的统计特性，动态和纳什均衡的不动点。除了零和博弈的特殊情况外，我们还发现了一个过渡，它是所谓的合作压力的函数，在一个阶段中，有一个唯一的稳定不动点与唯一的纳什均衡相一致，在一个不稳定阶段中，有指数级的许多纳什均衡，其统计特性不同于复制子方程的稳态。我们的分析结果证实了复制动力学的数值模拟，并明确列举纳什均衡。
2006-08-21 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Evolutionary Dynamics with Fluctuating Population Sizes and Strong Mutualism
博弈论思想为研究混合环境中的演化动力学提供了一个有用的框架。然而，这种方法通常强制执行严格固定的总体人口规模，不强调自然增长过程。我们研究了一个竞争性的洛特卡-沃尔泰拉模型，数量波动，占自然人口增长，并包括典型的进化游戏的相互作用的情况。我们表明，在一个适当的限制，该模型描述了标准的进化博弈与遗传漂变和总体人口规模波动。然而，也有一些制度，其中不同的人口规模可以强烈影响演化动力学。我们专注于强互惠的情况下，并证明，标准的演化博弈论未能描述我们的模拟结果。然后，我们分析和数值确定固定概率以及平均固定时间使用匹配的渐近展开，考虑到人口规模的自由度。这些结果阐明了种群动力学和演化动力学之间的相互作用，在良好的混合系统。
2016-08-29 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
Chaos and noise in evolutionary game dynamics
本研究探讨了有限种群中人口噪声对演化博弈混沌动力学的影响，发现大种群能保留混沌特征，而小种群则被随机性主导，揭示了混沌与噪声间的边界。
2025-03-28 cs.GT nlin.CD q-bio.PE
Seasonal Floquet states in a game-driven evolutionary dynamics
许多生物物种的交配偏好不是恒定的，而是依赖于季节。在演化博弈论的框架内，这可以用两个有限的异性种群按照周期性变化的规则相互博弈来建模。结合Floquet理论和拟平稳分布的概念，我们揭示了有限博弈驱动种群演化中亚稳态时间周期态的存在性。演化Floquet状态对应于策略空间中的时间周期概率流，在平均场框架内无法解决。亚稳态Floquet态的寿命随着粒子数$N$的增加而增加，从而在极限$N \rightarrow \infty$内成为吸引子。
2015-08-12 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
Eco-evolutionary games for harvesting self-renewing common resource: Effect of growing harvester population
公地悲剧（英语：Tragedy of the Commons，TOC）是一个普遍存在的社会困境，在一群生物与共享资源之间的互动中被见证：群体中的个体倾向于自私地过度开发公共资源，因为这可以说是理性的选择，或者在非人类的情况下，这可能是进化上不可侵犯的行为。如何避免TOC是一个关系到节约资源的重大问题。不难设想这样的情况：资源可以自我更新，人口的规模可能取决于资源的状况，因为人口的不同部分采用不同的开采率。如果资源的自我更新率位于最大和最小开采率之间，那么在什么条件下可以避免TOC就不是先验的。在本文中，我们解决这个问题的分析和数值模拟使用的进化博弈理论复制子方程模型的达尔文主义的自然选择的宗旨设置。通过复制子方程，我们在研究复制子群体如何利用共享资源的同时，也不能忽略后者对前者的动态反馈。我们还提出了一个透明的自下而上的游戏资源反馈模型的推导，以方便未来的研究对本文提出的研究结果的随机效应。
2022-05-10 nlin.AO physics.bio-ph physics.soc-ph
Fixation probabilities for the Moran process in evolutionary games with two strategies: graph shapes and large population asymptotics
本文基于Taylor等人（B。66（6）：1621- 1644，2004）。他们的分类是基于每个策略是否是纳什均衡，以及每个策略的单个个体的固定概率是否大于或小于其中性进化的值。我们改进了这种分析表明，每个进化的情况下，其特征在于固定概率函数的一个明确的图形形状。第二类结果涉及的行为时，人口规模趋于无穷大的固定概率。我们开发的渐近公式，近似的固定概率在这个限制，并得出结论，一些进化的情况下，人口规模是大的，不能存在。
2018-04-30 math.PR physics.bio-ph q-bio.PE
Cooperation and competition between pair and multi-player social games in spatial populations
个人利益与集体利益之间的冲突是进化博弈论所建立的每一个社会困境的核心。我们无法避免这些冲突，但有时我们可以选择使用哪个交互框架作为战场。例如，有些人喜欢成为一个更大的群体的一部分，而另一些人则喜欢以更个性化的方式进行互动。这两种态度都可以通过适当选择的传统游戏来表达。特别是，囚徒困境博弈是基于对互动，而公共物品博弈代表了多点互动的群体成员。为了揭示某种态度的可能优势，我们扩展了这些模型，不仅允许玩家改变策略，还允许他们改变态度以获得更高的个人收入。我们表明，这两种态度可能是赢家在一个特定的参数值。然而，有趣的是，不同状态之间的微妙相互作用可能会导致一个违反直觉的进化结果，即公共物品博弈的倍增因子的增加将人口推向完全叛逃状态。我们指出，伴随的斑图形成只能通过不同的微观状态的多点或多玩家的相互作用，其中一个特定的状态附近可能会影响其他两个竞争对手的关系来理解。
2021-06-08 cond-mat.stat-mech cs.GT physics.soc-ph
