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你，陶;杨浩春;王健;张鹏;陈金超;张颖

囚犯困境博弈中多个经验丰富的引导者影响下的合作行为。 （英语） Zbl 07736277号

申请。数学。计算。 458，文章ID 128234，10 p.（2023）.
摘要：在进化博弈论中，群体合作行为的产生和维持通常受到高薪离职行为的诱惑。近年来，除了模仿规则外，个体在有限信息下的适应能力也是调整策略的关键，例如，个体基于强化学习规则，通过判断以前的表现是否令人满意。在现实场景中，经验丰富的人通常会领导那些缺乏经验的人，并在团队中发挥指导作用。在这里，我们提出了一个多向导博弈模型。网络每一层的玩家扮演不同的角色，遵循不同的策略更新规则。具体来说，引导者使用强化学习规则来更新他们在上层网络中的策略，引导参与者使用基于报酬的模仿规则来更新其在下层网络中的战略，下层的引导者开始参考上层有经验的引导者来更新他们的策略。大量蒙特卡罗模拟结果表明，小组中缺乏经验的个人能够在多个导游的经验指导下学习他人的经验。在模拟社会困境时，除了改进群体决策外，合作行为也可以保持在较高的水平。

MSC公司：

91轴 博弈论
92天xx 遗传学和种群动力学
92至XX 生物学和其他自然科学

关键词：

合作;多层网络;多名经验丰富的导游;囚徒困境博弈
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\textit{T.You}等人，应用。数学。计算。458，文章ID 128234，10 p.（2023；Zbl 07736277）
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