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上传时间: 2021-02-22
详细说明：我们研究了随机策略空间囚徒困境游戏中自私个体之间合作的演变。 我们为玩家提供了粒子群优化技术，发现即使对缺陷的诱惑力很强，它也可能导致高度合作的状态。 粒子群优化的概念最初是在一个简单的社会动力学模型中引入的，该模型可以描述群的形成，即类似于蜜蜂寻找食物来源的群。 本质上，粒子群优化预见了每个玩家的速度分布的变化，从而可以定位并最终占据最佳位置。 在我们的案例中，每个玩家都跟踪在本地拓扑邻域中获得的最高收益及其各自的最高收益。 因此，玩家利用自己的记忆来保持先前行动中最有利可图的策略的得分，并利用整个群体所获得的知识为自己和社会找到最佳的可用策略。 通过对这种设置进行广泛的模拟，我们发现在各种参数上的协作水平有了显着提高，并且可以完全解决囚徒的困境。 当处理强烈支持缺陷扩散的环境时，我们还展示了优化算法的极高效率，这反过来表明，蜂拥而至可能是一种重要现象，即使在非常不利的条件下，也可以通过这种现象维持合作。 因此，我们提出了另一种理解合作行为的演变及其在自然界中普遍存在的方式，我们希望这项研究对今后朝着这个方向的努力具有启发性。
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