EVOLUTIONARY ANALYSIS OF PRISONER’S DILEMMA GAMES BASED ON MIXED RANDOM-CONFORMITY SELECTING MODEL

一致性 囚徒困境 困境 随机博弈 计算机科学 限制 学位(音乐) 来自同伴的压力 数理经济学 博弈论 数学 心理学 社会心理学 物理 工程类 机械工程 几何学 声学
作者
Jianxia Wang,Mengqi Hao,Jinlong Ma,Sufeng Li
出处
期刊:Advances in Complex Systems [World Scientific]
卷期号:25 (07)
标识
DOI:10.1142/s0219525922500126
摘要

Inspired by the conformity phenomenon in human society, we develop a mixed neighbor selecting model adopting random-conformity rule to explore the evolutionary weak prisoner’s dilemma game. The neighbor selection rule of nodes is adjusted based on their fitness and collective influence. Under the degree-normalized payoff framework, the findings derived from Monte Carlo simulations reveal that this mixed selecting model can contribute to an impressive improvement in the Barabási-Albert network’s cooperation. In addition, experimental data obtained by investigating the game-learning skeleton indicate that, in this mixed random-conformity selecting model, normalized collective influence at moderate depth length enables influential nodes to maintain a cooperative strategy for an extended period of time. This can promote the emergence of cooperative strategies at low-degree nodes by facilitating the formation of stable cooperation-clusters centered on high-degree nodes. In addition, the normalized collective influence at excessive depth length increases the likelihood that influential nodes become defectors, thereby inhibiting the growth of cooperation-clusters and limiting cooperation.
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