基于演化博弈研究移动和噪声对合作的影响.pdf

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1、第32卷第3期计算机应用与软件V01．32No．32015年3月ComputerApplicationsandSoftwareMar．2015基于演化博弈研究移动和噪声对合作的影响廖列法孙玮刘朝阳(江西理3-大学信息工程学院江西赣州341ooo)摘要针对规则格子上的节点的自私行为不能有效抑制的问题，提出一个结合个体移动和噪声因素的演化囚徒困境模型。该模型结合ALLC、ALLD、rI’F’I．和TF2T四种策略来分析个体移动和噪声两个因素分别和共同对演化博弈中合作行为的影响。模型中的博弈者根据收益差异，可以移动到比当前位置收益高的邻居域的空位置，并且在反复博弈

2、过程学习、模仿，不断调整博弈策略，提高博弈所得，最后达到进化稳定状态。最后在Matlab平台上进行仿真实验，实验结果表明，该模型能够促使个体合作，并且对个体的欺骗行为具有抑制作用。关键词演化囚徒困境移动噪声合作中图分类号TP3文献标识码ADOI：10．3969／j．issn．1000-386x．2015．03．015RESEARCHoNEFFECToFMIGRATIoNANDNoISEoNCooPERATIoNBASEDoNEVoLUTIoNARYGAMETHEoRYLiaoLiefaSunWeiLiuChaoyang(CollegeofInformatio

3、nEngineering，JiangxiUnwersityofScienceandTechnology，Ganzhou341000，Jiangxi，China)AbstractToresolvetheproblemoftheselfishbehaviourofnodesonregularlatticesthatitcannotbeefectivelyrestrained，weproposeanevolutionoftheprisoner’Sdilemmagamemodelwhichcombinestheindividualmigrationt}lnoisef

4、actor．Thismodelanalysestheefectoftwofactors，i．e．individualmigrationandnoise，oncooperativebehaviourinevolutiongamerespectivelyandjointlyincombinationwithfourstrategiesofALLC，ALLD，TFTandTF2T．Accordingtopayofdifference，playersinthemodelcanbemovedtoemptypositioninneighbourdomainthatyie

5、ldshigherthanincurrentposition，andlearn，imitateduringrepeatedgamingprocess，adjustgamestrategyconstant~，improvethegamepayof，andeventuallyachieveevolutionarystablestatus．Finally，thesimulationiscarriedoutonMatlabplatform，experimentalresultsshowthatthemodelcanpromoteindividualcooperati

6、on，andhassuppressionroleonindividual’Scheatingactions．KeywordsEvolutionoftheprisoner’SdilemmaMigrationNoiseCooperation于移动到能带来更多收益的空闲位置上去。这被看作是自适应0引言的移动，与随机移动形成对比。其中l，个体探索空位置的可能的收益，并且移动到比当前收益高的邻居域的空位置上，这种合作行为在自然界和人类文明社会中十分普遍，人与人行为被认为是“假想的博弈”。结果，合作者形成稳固的簇，与之间总是存在各种形式的合作，对于自私个体组成的群体中，

7、如随机移动的情况相比，合作明显加强。为了实现“假想的博何形成和维持合作行为，是当前经济学、生态学、社会学、政治弈”，需要知道一些信息，像四周有空位置的博弈者的状态信学及信息科学研究的重要问题。人们对合作的研究一直没息。例如，如果个体想要移动到收益更高的邻居的位置上，那么有间断过。其中，囚徒困境博弈模型是各领域研究的主要研有关于博弈者邻居位置的信息是需要知道的，但是这些信息通究视角，自上世纪以来，研究者分别探究空间因素、行为策略、常是不能通过博弈直接得到的。在这些约束条件下，个体为了噪声等因素对合作行为的影响机理。其中，Nowak等研究了在获得更高的收益会去执

8、行一个自适应的移动。基于局部信息，二维格子上进行博弈