清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

On prisoner’s dilemma game with psychological bias and memory learning

囚徒困境 困境 人口 最大化 计算机科学 同质性(统计学) 人工智能 心理学 社会心理学 机器学习 数学 社会学 人口学 几何学
作者
Dandan Li,Xiaoxiao Sun,Youxin He,Dun Han
出处
期刊:Applied Mathematics and Computation [Elsevier BV]
卷期号:433: 127390-127390 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.amc.2022.127390
摘要

Since we live and cooperate in a variable and complex network of relationships, the intricate interactions between individuals emerge amazing complex population dynamics. Combining self-based memory learning, neighbors-based learning and ϵ−greedy strategy selection, we here propose a prisoner’s dilemma game model with diversified behavior change. Results show that individuals’ cooperation behavior could be restrained while the underlying contact network structure with possessing a high average connection. In the case of a small value of psychological bias factor, the ϵ−greedy strategy selection way could just be conducive to better stimulate the individuals’ cooperation behavior in a homogeneity network. However, in the case of a large value of psychological bias factor, ϵ−greedy strategy selection way can enhance the propensity of cooperation regardless of the contact network structure. More comparative analysis of individuals’ gain in a heterogeneity network and a homogeneity network, we find that one’s average gain in former network is significantly greater than that in the latter network. In addition, an optimal value of psychological bias factor exists which can realize benefits maximization in the population while individuals tend to choose strategies at random. Finally, we show that no matter what strategy a player adopted, his average gain shows a significant linear relation with his connection. We try to provide some schemes that can effectively promote the mutual cooperation between people, and offer some reasonable research perspective for the study of evolutionary game related to individuals’ rational.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
结实山水完成签到 ,获得积分10
11秒前
55秒前
Prometheusss发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
angelsister发布了新的文献求助10
1分钟前
科研通AI6应助angelsister采纳,获得10
1分钟前
angelsister完成签到,获得积分20
1分钟前
Cope完成签到 ,获得积分10
1分钟前
万能图书馆应助xiaoxiao晓采纳,获得10
2分钟前
激动的似狮完成签到,获得积分10
2分钟前
所所应助Fairy采纳,获得10
2分钟前
3分钟前
xiaoxiao晓发布了新的文献求助10
3分钟前
xiaoxiao晓完成签到,获得积分10
3分钟前
从容芮应助科研通管家采纳,获得30
3分钟前
3分钟前
玛卡巴卡爱吃饭完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
fsy发布了新的文献求助10
4分钟前
量子星尘发布了新的文献求助20
5分钟前
从容芮应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
6分钟前
KINGAZX完成签到 ,获得积分10
6分钟前
从容芮应助科研通管家采纳,获得50
7分钟前
从容芮应助科研通管家采纳,获得50
7分钟前
舒萼完成签到,获得积分10
8分钟前
9分钟前
萝卜猪完成签到,获得积分10
9分钟前
满意的伊完成签到,获得积分10
9分钟前
王杉杉完成签到 ,获得积分10
9分钟前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
9分钟前
10分钟前
10分钟前
黄玉发布了新的文献求助10
10分钟前
xiaotiyang应助黄玉采纳,获得10
10分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
12分钟前
李志全完成签到 ,获得积分10
12分钟前
12分钟前
云汐发布了新的文献求助10
12分钟前
白天亮完成签到,获得积分10
12分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Einführung in die Rechtsphilosophie und Rechtstheorie der Gegenwart 1500
Cowries - A Guide to the Gastropod Family Cypraeidae 1200
“Now I Have My Own Key”: The Impact of Housing Stability on Recovery and Recidivism Reduction Using a Recovery Capital Framework 500
The Red Peril Explained: Every Man, Woman & Child Affected 400
The Social Work Ethics Casebook(2nd,Frederic G. Reamer) 400
Impaired Driving as a Public Health Concern and Healthcare Technology Approaches 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5020078
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4258691
关于积分的说明 13271478
捐赠科研通 4063969
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2222805
邀请新用户注册赠送积分活动 1231857
关于科研通互助平台的介绍 1155216