Cheating is evolutionarily assimilated with cooperation in the continuous snowdrift game
众所周知，与囚徒困境相比，雪堆博弈可以导致合作者和欺骗者的稳定共存。最近关于雪堆游戏的理论证据表明，选择连续贡献的个体的逐渐进化可以通过所谓的进化分支导致社会多样化到100%贡献和0%贡献。然而，到目前为止，博弈论研究对进化动力学和策略多样性丧失的后果几乎没有什么启示。在这里，我们分析了二态种群中具有二次支付函数的连续雪堆游戏。随后，条件下，逐步进化可以导致人口组成的100%的贡献和那些与0%的贡献合并成一个物种的中间贡献水平。关键的发现是，连续雪堆游戏更有可能导致同化不同的合作水平，而不是保持多样性。重要的是，这意味着允许合作行为的逐渐演变可以促进合资企业中的社会不公平规避，否则可能会导致基于普遍接受的公平概念的冲突。
2015-05-18 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
Emergence of anti-coordinated patterns in snowdrift game by reinforcement learning
本研究针对雪堆博弈中反协调模式罕见的问题，提出双智能体双动作强化学习演化博弈模型，发现反协调域与连续相变，用微扰理论划分参数空间，为空间模式涌现研究提供新见解。
2024-01-24 physics.soc-ph
Biased imitation in coupled evolutionary games in interdependent networks
我们探讨两个游戏的进化动力学-囚徒困境和雪堆游戏-发挥不同的网络（层）的相互依存的网络。在这些网络中，相互对立的个体之间的模仿和互动是通过相互联系建立起来的。我们探讨了一个更新规则，其中修订的战略是一个有偏见的模仿过程：个人模仿邻居从同一层的概率p，和邻居从第二层的互补概率1 -p。我们证明，一个小的减少p从p = 1（这对应于禁止层之间的战略转移）是足以促进合作的囚徒困境子群。另一方面，这不利于雪堆游戏亚群的合作。我们提供了广泛的计算机模拟的情况下，层建模为定期随机网络的结果，并支持这项研究的分析结果耦合良好的混合人口。
2014-03-22 physics.soc-ph q-bio.PE
Cooperation in the snowdrift game on directed small-world networks under self-questioning and noisy conditions
研究了退火淬火有向耦合小世界网络中具有自我质疑更新机制的雪堆进化博弈中的合作问题。围绕支付参数值$r=0.5$，我们发现了一个大小不变的对称合作效应。虽然一般抑制合作的$r>0.5$回报，重新布线的网络促进合作行为的$r<0.5$。相当数量的噪声被发现打破所观察到的对称性，并进一步削弱合作在相对较大的值$r$。然而，在没有噪音的情况下，即使在大奖励条件下，自我质疑机制也能恢复对称行为并提高利他主义。我们的研究结果表明，这种类型的更新机制是必要的，以稳定在空间结构化的环境中的合作，否则不利于合作行为，特别是在高成本效益比。此外，我们采用组件和局部稳定性分析，以更好地了解所表现的动态的性质。
2010-06-21 cs.GT physics.comp-ph physics.soc-ph
Evolutionary game on networks with high clustering coefficient
本研究探讨了演化博弈中格子结构的影响。在具有高聚类系数的网络中考虑了雪堆游戏，使用了四种不同的策略更新。采用对近似的解析解与数值结果进行了比较。结果表明，一般的陈述断言，晶格结构增强合作是误导。
2015-08-14 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
Cognitive hierarchy theory and two-person games
许多社会和经济互动的结果，如股票市场交易，都是由代理人对其他个体行为的预测决定的。认知层次理论提供了一个框架来模拟预测准确性的后果，该框架已被证明适合某些类型的博弈论实验的数据，例如凯恩斯选美比赛和入门游戏。本文以对称两人两行动博弈为研究对象，根据认知层次方法建立了一个求解博弈者策略的算法。我们表明，雪堆游戏表现出的行为模式，其复杂性的增长，随着认知水平的球员的增加。除了找到第三个认知水平的解决方案，我们证明，在这个理论框架中，雪堆游戏的两个新的性质：i）任何雪堆游戏只能由一个参数-它的类，ii）他们是反对称的支付空间的对角线。最后，我们提出了一个模型的基础上，捕获的认知层次理论的主要特征的进化动力学。
2016-11-30 cs.GT physics.soc-ph
Time Scales in Evolutionary Dynamics
演化博弈论传统上假设种群中的所有个体在繁殖事件之间相互作用。我们表明，明确考虑相互作用和选择的时间尺度，消除这种限制，导致进化的结果发生巨大变化。例子包括Harmony和Stag-Hunt博弈中的低效策略选择，以及Snowdrift博弈中共存状态的消失。我们的研究结果适用于任何人口规模和存在的背景健身。
2006-09-13 math.DS nlin.AO physics.soc-ph
Evolutionary Games on Networks: Phase Transition, Quasi-equilibrium, and Mathematical Principles
该研究针对空间演化博弈近似方法得到的“稳定”合作率可能为准平衡态的问题，发现经典博弈模型收敛时间存在相变，并提出数学原理解释该相变与准平衡现象，揭示了合作与背叛长期共存的机制。
2023-04-26 physics.soc-ph q-bio.PE
Quantum games on evolving random networks
我们研究了量子策略在演化随机网络上的演化社会困境中的优势。我们的研究集中在两人博弈：囚徒困境，雪堆和雄鹿狩猎游戏。所得结果显示量子策略对于囚徒困境博弈的好处。对于其他两个游戏，我们得到的参数区域的量子策略占主导地位，以及经典策略共存的区域。
2015-12-30 physics.soc-ph quant-ph
High-Accuracy Approximation of Evolutionary Pairwise Games on Complex Networks
本文提出动态近似主方程（DAMEs）方法，精确近似复杂网络上的进化博弈结果，计算资源消耗远低于传统数值模拟，精度超越以往成对方法，为为揭示合作演化之谜提供新见解。
2023-01-12 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
An evolutionary game model for behavioral gambit of loyalists: Global awareness and risk-aversion
我们研究了少数人博弈的相图，其中三类代理人。两种类型的代理人玩一个喜欢冒险的游戏，我们的模型由标准的雪堆游戏。第三类主体的行为由{ \em individence} w.r.t.编码。他们的动力学设计是为了将风险规避作为一种创新的行为策略。从这个角度来看，当创新开始时，这种孤立策略的选择会增强，而当它成为大多数选择时，这种选择会受到抑制。这意味着游戏的收益矩阵变得依赖于代理人的全球意识，由无关紧要的玩家群体的相关性来衡量。由此产生的动力学是不平凡的不同种类的相变取决于几个模型参数。研究了规则网络和复杂网络的相图。
2018-02-25 physics.soc-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
Social dilemmas, network reciprocity and the small-world property
本文研究了小世界网络上的囚徒困境与雪堆困境演化博弈模型，探讨了网络互惠对传递性增加机制下合作行为的促进作用，发现雪堆博弈随随机性增加趋于退火场景，而囚徒困境在网络互惠增强时对合作行为更为严峻。
2024-11-12 physics.soc-ph
Oscillatory evolution of collective behavior in evolutionary games played with reinforcement learning
大规模合作是生态系统和人类社会演化的基础，多智能体系统自组织的集体行为是理解的关键。随着人工智能（AI）在几乎所有的科学分支中盛行，看看从多智能体AI系统中可以获得什么样的集体行为的新见解将是非常有趣的。在这里，我们介绍了一个典型的强化学习（RL）算法- Q学习到进化博弈动力学，其中代理人追求最佳行动的基础上的内省，而不是在传统的进化博弈（EG）的生灭或模仿过程。我们调查的合作患病率数字一般$2\times 2$游戏设置。我们发现，在大多数情况下，多智能体AI中的合作流行率与传统EG中的合作流行率相同。然而，在雪堆游戏与RL我们也发现，爆炸性合作出现的形式，周期性振荡，我们研究的支付结构对其出现的影响。最后，我们还证明了在其他一些使用RL算法的EGs中也可以观察到周期振荡，例如石头剪刀布游戏。我们的研究结果为从人工智能的角度理解自然界和社会中合作和振荡行为的出现提供了参考点。
2019-08-07 nlin.AO physics.soc-ph
Different perceptions of social dilemmas: Evolutionary multigames in structured populations
出于这样一个事实，即相同的社会困境，可以被不同的球员不同的看法，我们在这里研究结构化人口的进化多重博弈。虽然核心博弈是弱囚徒困境，但一小部分人接受了吸盘收益的正值或负值，因此要么玩传统的囚徒困境，要么玩雪堆博弈。我们发现，采用不同的支付矩阵的人口比例越高，越多的合作的进化是促进。这种结果的微观机制是结构化群体所独有的，这是由于收益异质性，它自发地引入了强有力的合作领导者，从而产生了有利于合作的非对称策略模仿流。我们证明了所报告的进化结果对交互网络的变化是稳健的，并且如果允许玩家随着时间的推移改变他们玩的游戏，它们也仍然有效。这些结果证实了支持异质性增强的网络互惠性的现有证据，并揭示了对社会困境的不同看法可能有助于解决这些问题。
2014-10-09 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Social dilemmas in an online social network: the structure and evolution of cooperation
我们研究了两种研究合作演化的范式--囚徒困境和雪堆博弈，在一个从社交网站获得的在线友谊网络中。我们证明了这样的社会网络具有小世界性质，度分布具有幂律尾。此外，它还具有等级制组织，并呈现出分化混合的格局。我们研究了这两类博弈的演化版本，发现合作行为的增强和维持归因于底层网络的拓扑结构。它还表明，合作者可以生存时，面对入侵的叛逃者在整个范围内的参数的两个游戏。与模型网络相比，经验网络上的合作演化受到多种网络效应的综合影响。我们的研究结果有助于理解人类群体和社会中的合作行为。
2007-01-29 physics.soc-ph
Evolutionary games with facilitators: When does selection favor cooperation?
我们研究了选择和随机波动对两种策略（“合作”和“背叛”）博弈的演化动力学的综合影响，其中种群中包含合作促进者。后者是通过增强合作者相对于背叛者的适应性的生殖潜力来支持合作的个体。通过计算固定概率的一个单一的合作者在有限的和混合的人口，包括一个固定数量的促进者，并通过使用平均场分析，我们确定当选择促进合作的重要类的囚徒困境，雪堆和猎鹿游戏。特别是，我们确定的情况下，选择有利于取代和入侵的合作背叛。我们的研究结果，证实了随机模拟，表明可以通过各种情况下促进合作的传播时，密度的促进者超过一个临界值，其依赖于人口规模和选择强度进行了分析。我们还确定在哪些条件下合作更有可能取代背叛，而不是相反。关键词：进化博弈;合作动力学;社会困境;固定;种群动力学。
2013-08-17 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.soc-ph
Evolutionary Kuramoto Dynamics
可同步振荡系统的常见模型由一组耦合振荡器组成，这些振荡器由一组微分方程控制。普遍存在的仓本模型依赖于{ \em a priori}固定连接模式，便于振荡器之间的相互通信和影响。在生物同步系统中，如哺乳动物的超细胞核，实现通信是有代价的-有机体消耗能量创建和维护系统-将它们的发展与进化选择联系起来。在这里，我们介绍和分析一个新的演化博弈论框架建模的行为和演化的耦合振子系统。我们模型中的每个振荡器都具有一对动态行为特征：振荡相位以及它们是否与其他振荡器连接和通信。系统的演化沿着这些维度发生，允许振荡器改变它们的相位和/或它们的通信策略。我们通过比较相位同步对生物体的益处与创建和维持振荡器之间连接的成本来衡量突变的成功。尽管这样一个简单的设置，这个系统表现出丰富的非平凡的行为，模仿不同的经典游戏-囚徒困境，雪堆游戏，协调游戏-作为景观的振荡器随着时间的推移而变化。尽管这样的复杂性，我们发现一个令人惊讶的简单表征同步通过连接和通信：如果同步$B(0)$的好处是大于成本$c$的两倍，$B(0) > 2c$，生物体将朝着完全通信和相位同步。两者合计，我们的模型演示了可能的进化约束同步振荡系统的存在和它的整体连接。
2020-04-30 physics.soc-ph q-bio.PE
Behavior of Self-Motivated Agents in Complex Networks
传统的进化博弈论描述了特定的策略如何在整个系统中传播，其中个体玩家模仿其邻居中最成功的策略。因此，玩家没有自己的权力来改变他们的状态。然而在人类社会中，人们并不只是遵循别人的策略，他们选择自己的策略。为了及时了解各智能体的决策，区分不同的网络结构，我们进行了基于多智能体的建模和仿真。在本文中，代理人可以通过收益比较来决定自己的策略，我们称这种代理人为“自我激励代理人”。以合作者、背叛者、孤独者和惩罚者的囚徒困境博弈为例，解释了自我激励的行为。通过区分参与率、变异率和网络度进行模拟，发现了特殊的共存条件。
2016-04-13 cs.GT cs.MA physics.soc-ph
Consequences of fluctuating group size for the evolution of cooperation
合作的研究传统上集中在离散的游戏，如著名的囚徒困境，其中玩家选择两个纯策略：合作和背叛。然而，越来越多的合作被研究在连续的游戏，具有连续的战略决定合作投资的水平。对于连续雪堆游戏，它已被证明，一个逐渐发展的单态人口可能会经历进化分支，导致出现一个叛逃者的战略，共存的合作者的战略。这种现象被称为“公社的悲剧”。在这里，我们研究波动的群体规模的悲剧公社的影响，并推导出进化分支的分析条件。我们的研究结果表明，波动的群体规模对演化动力学的影响，关键取决于支付函数的结构。对于具有可分离收益和成本的博弈，群体规模的波动使得进化分支的可能性较小，而群体规模的足够大的波动总是可以将进化分支点转变为局部进化稳定策略。对于收益和成本可以乘法分离的博弈，群体规模的波动既可以防止公社悲剧的发生，也可以诱发公社悲剧的发生。对于利益和成本之间的一般相互作用的游戏，我们得出一个一般的分类方案的基础上的二阶导数的支付函数，阐明当组大小的波动帮助或阻碍合作。
2010-10-26 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Coevolution of teaching activity promotes cooperation
进化游戏是研究玩家的教学活动可以随着时间的推移而演变的游戏。最初，所有遵循合作或背叛策略的参与者都分布在正方形网格上。策略采用率由收益差异和一个教学活动决定，该教学活动表征了捐赠者对对手实施其策略的能力。每一个成功的战略采用过程都伴随着捐助者教学活动的增加。通过应用增量的最佳值，这个简单的机制自发地在教学活动中产生相关的不均匀性，支持维持囚徒困境和雪堆游戏的合作。
2008-03-28 physics.gen-ph physics.soc-ph q-bio.PE
Facilitating Cooperation in Human-Agent Hybrid Populations through Autonomous Agents
该研究在演化博弈论框架下探究合作型与背叛型自主智能体（AAs）对人-智能体混合群体合作的影响，发现不同博弈场景下AAs作用存在差异，合理设计应用可最大化其促合作效果。
2023-07-03 physics.soc-ph
Evolution of social behaviors in noisy environments
本研究将演化博弈论扩展至噪声环境，发现即使无偏噪声也能定性改变行为演化，如实现囚徒困境中的共存、雪堆博弈的双稳定及石头-剪刀-布博弈的极限环，并讨论了外部扰动情境下的应用意义。
2025-10-07 physics.soc-ph q-bio.PE
Evolution of noisy learning in games
University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；Max Planck Institute for Evolutionary Biology（马克斯·普朗克进化生物学研究所）
研究噪声学习在博弈中的演化，探讨策略与敏感度的共同进化，发现不同博弈类型下敏感度变化规律不同，揭示噪声学习可作为获取战略优势的机制。
2026-03-25 math.DS nlin.AO physics.soc-ph
Competition of tolerant strategies in the spatial public goods game
宽容意味着以公正和客观的态度忍受艰难的环境。为了确定是否进化优势可能是源于不同程度的宽容在人口中，我们研究了空间公共产品的游戏，除了合作者，叛逃者和孤独者，宽容的球员也存在。根据一个群体中背叛者的数量，一个宽容的玩家可以在游戏的特定实例中合作或弃权。我们发现，多样性的宽容可以产生协同效应，其中玩家在一组中的叛逃者的容忍数量方面具有不同的阈值竞争最有效地对叛逃和默认禁欲。这种协同合作的关系可以稳定全面合作的状态，否则背叛将占主导地位。我们观察到复杂的斑图形成，从而产生了一个错综复杂的相图，在那里，无形而稳定的战略联盟需要最大的照顾，以免被忽视。我们的研究结果突出了微妙的重要性，多样性和宽容的公共产品的供应，他们揭示了迷人的微妙的时空动态，这是由于在结构化的人口子系统解决方案的竞争。
2016-07-28 physics.soc-ph q-bio.PE
Role-separating ordering in social dilemmas controlled by topological frustration
“三个人是一群人”是一句古老的谚语，它既适用于社会交往，也适用于统计物理模型中令人沮丧的配置。因此，三角形内的社会关系值得特别注意。有了这个动机，我们探讨了拓扑挫折的影响，在三角形格子上的雪堆游戏的进化动力学。这种拓扑结构提供了一种不可调和的挫折感，它防止了竞争策略的反协调，而这是游戏最佳结果所必需的。通过使用不同的策略更新协议，我们观察到复杂的空间模式依赖于回报值，这让人想起一个蜂窝状的组织，这有助于尽量减少拓扑挫折的负面后果。我们涉及到这些模式的出现的演化过程的微观动力学，无论是通过平均场近似和蒙特卡罗模拟。为了比较，我们也考虑了正方形格子上的相同的演化动力学，其中当然没有拓扑挫折。然而，随着三角形格子对角连接的删除，我们可以逐渐弥合与正方形格子的差距。有趣的是，在这种情况下，系统中的合作水平是拓扑挫折水平的直接指标，从而提供了一种确定任意交互网络中挫折水平的方法。
2017-02-27 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Social learning with complex contagion
提出融合复杂传染与收益偏置模仿的社会学习模型，推导推广复制者方程的连续极限，并揭示其在线性频率依赖博弈中改变均衡结构的作用。
2024-07-17 cs.MA cs.NE nlin.AO
