在經濟社會中,絕對理性假設之下的個體都帶有自私屬性,如此在博弈背景下的系統(tǒng)中,背叛行為會占據系統(tǒng)中的主導地位.但是在現(xiàn)實生活中,合作行為卻是隨處可見的.這一反差引起了眾多研究學者的討論.演化博弈論的提出,為合作問題的研究奠定了堅實的基礎.近年來人們致力于尋求有效的策略更新機制以促進系統(tǒng)中的合作演化.本文在弱囚徒困境背景之下,引入了表達合作意愿的行為,并且建立有效的更新機制,考察各項因素對合作水平的影響.在第三章中,我們將表達行為作為性格屬性進行研究,在混合均勻的有限種群中,建立了常微分方程,表達行為以一定的概率發(fā)生改變,同時博弈主體利用Fermi規(guī)則向某個鄰居學習.實驗分析表明,當系統(tǒng)中的表達者越多時,對合作演化的積極促進作用越大;背叛誘惑的增長會對合作進化帶來一定的阻礙作用;獎懲因子的增長會抵消背叛誘惑因子對合作的阻礙作用,從而提高系統(tǒng)中的合作水平.在第四章中,我們將表達行為視作一項行為決策,其可以通過學習機制進行靈活轉化.在具有空間結構的二維網格上進行蒙特卡羅模擬,博弈主體通過綜合考慮表達行為和聲譽兩方面因素決定自己與四個鄰居各自的合作概率.模擬結果表明,在該策略更新機制下,對表達...

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 社會困境模型
        1.2.1 囚徒困境博弈模型(Prisoner's Dilemma Game Model)
        1.2.2 雪堆博弈模型(Snowdrift Game Model)
        1.2.3 公共品博弈模型(Public Goods Game Model)
    1.3 演化博弈論
        1.3.1 演化博弈論簡介
        1.3.2 演化博弈論中合作的促進機制
    1.4 論文結構安排
2 博弈常用的研究方法
    2.1 常微分方程法
    2.2 模擬方法
        2.2.1 元胞自動機法(Cellular Automata,CA)
        2.2.2 蒙特卡羅模擬方法(Monte Carlo)
3 將表達行為作為性格屬性的群體演化模型
    3.1 引言
    3.2 基本模型
    3.3 數(shù)值模型與結果分析
    3.4 結論
4 基于學習機制轉化的表達行為群體演化模型
    4.1 引言
    4.2 模型簡介
    4.3 模擬結果及分析
    4.4 結論
結論與展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況
致謝



本文編號：3797359