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鹰派游戏中的记忆检索与冲突严厉性

作者

上市的:
  • 埃尼奥·比兰西尼
  • 莱昂纳多·邦奇内利
  • 塞巴斯蒂安·伊利
  • 尤金尼奥·维卡里奥

摘要

我们研究了两个不同群体的代理之间重复的非对称Haw-Dove型交互作用的长期动力学。代理通过从过去交互的集体记忆中取样,根据他们与其他群体的先前经验选择策略。我们假设不同人群的样本量不同,并定义了霍克-多夫互动中冲突严重程度的度量。然后我们展示了长期均衡的性质如何依赖于冲突的严重性和样本的相对长度。在对称交互中,如果冲突很严重,抽样相对较多的群体在长期内能够获得较高的回报,而抽样相对较少的群体在冲突较温和的情况下会获得较高的收益。这些结果受到我们详细讨论的样本大小的限制。我们进一步将结果推广到非对称Hawk-Dove游戏。

建议引用

  • Ennio Bilancini和Leonardo Boncinelli、Sebastian Ille和Eugenio Vicario,2021年。"鹰派游戏中的记忆检索与冲突严厉性,"工作文件-经济学wp2021_13.rdf,费伦泽大学,《经济与投资》科学学士。
  • 手柄:RePEc:frz:wppaper:wp2021_13.rdf
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    引文

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    引用人:

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