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异质性视角下复杂网络上的演化博弈动力学

金家华  
【摘要】:合作行为在自私个体之间的涌现和维持,一直是进化生物学和社会学等诸多学科的研究前沿和热点问题。根据达尔文“物竞天择,适者生存”的进化法则,在生物进化过程中,利他的合作行为将灭绝,自私行为被自然选择。这无疑与合作行为的广泛存在是相悖的。复杂网络上的演化博弈动力学的研究,是探究合作行为演化的课题,能有效摆脱各种合作困境。演化博弈论和复杂网络为解释自私群体中的合作行为提供了强有力的理论框架。近年来,博弈论、统计物理、统计学、网络科学、进化生物学、行为科学和实验经济学等众多领域的学者,从异质性或非对称的角度展开复杂网络上的演化博弈动力学研究,为走出各种合作困境提供了新的思路。本文基于前人成果,从两个异质性视角展开复杂网络上的演化博弈动力学研究,取得的主要成果如下:(1)整理研究思路,综述研究成果。我们通过对海量研究文献的调研发现:复杂网络上的演化博弈动力学的研究,主要沿计算机模拟和实验经济学两方面展开。我们从这两面综述了最近的研究成果,并就前人总结的“沿计算机模拟展开复杂网络上的演化博弈动力学研究的三条主线”给出一些思考:一是网络结构对合作行为演化的影响。复杂网络是人们认识自然和社会中许多复杂系统(如经济系统、生态系统、生物系统、社会系统等)及其上各种动力学过程(如博弈、传播、同步和控制等)的一种角度和方法,是理解复杂系统性质和功能的基础,它主要研究系统中个体相互关联作用形成的拓扑结构、系统的功能和结构与功能之间的关系。复杂系统上的集群行为如何演化,不仅受该系统的网络结构影响,还受其上一些特性(如平均度、度相关性、社团结构和聚类系数等)的影响。二是通过调整博弈模型、策略更新规则等设计动力学机制。这方面主要包括扩充策略空间(如引入孤立策略、零行列式策略等)、动态的收益矩阵、同步和异步(随机序列)更新方式的比较和融合、各种策略更新规则的选用、非等概率地选择策略更新对象、异质地度量适应度和众多社会性机制(如声望、奖励、惩罚、从众、赢留输去和以牙还牙等)等等。三是考虑复杂网络拓扑结构与博弈动力学的协同演化。这方面主要除了考虑网络结构对基于其上博弈动力学的影响外,还考虑动力学过程对网络结构本身的影响,即网络结构和其上的演化博弈动力学的协同演化。(2)在计算机模拟方面,首先给出用蒙特卡洛模拟方法进行复杂网络上的演化博弈动力学研究的基本步骤,其次设计了两种异质度量环境的机制,探究异质地整合环境如何影响种群结构上合作行为的演化。我们给出如下的两种异质度量环境机制:“环境占优时,以差异度量环境”和“以某种加权平均收益度量环境”。这两个机制相同之处是都将环境纳入个体适应度中,不同之处包含两方面:一是环境的度量方式不同,前者的中心个体环境是其所有近邻的平均收益与自身收益的差,而后者的中心个体环境是其所有近邻的某种加权平均收益;二是考虑环境的时机不同,前者仅在环境占优时整合环境,而后者没有时机限制。我们运用蒙特卡洛模拟方法,从不同角度验证了以下结论:异质度量环境通过加强网络互惠(合作者通过团簇抵御背叛者入侵)的作用,使合作率演化呈现负反馈现象,大幅提升了合作水平。此外,我们也验证了:异质度量环境机制影响合作行为,对不同网络结构和不同博弈模型有一致性和普适性。(3)在实验经济学方面,我们用预防危险气候变化的“气候博弈”实验来模拟集体风险的社会困境,并通过对大学生进行真人实验,探究小组交流状态、小组人数、小组性别结构因素对大学生群体合作行为的影响。现实中,群体成员文化背景、性别结构、人数、交流状态等方面的差异,对群体的行为决策有着不同的影响。基于此,我们在云南财经大学和云南大学学生群体中,随机抽取学生群体进行气候博弈实验,运用统计学方法分析实验数据来探究学生群体合作行为的演化问题。首先,我们运用描述统计方法发现:有交流小组目标达成率高于无交流小组;小组人数越多,小组目标达成率越低。其次,我们运用列联表的独立性检验得到结论:“小组目标达成率”与“小组人数”有关,而与“小组性别”、“小组交流状态”无关。最后,我们通过logistic回归建模得到结论:若将“小组人数”、“小组性别”和“小组交流状态”作为解释变量,“小组目标达成率”作为小响应变量,则只有“小组人数”对“小组目标达成率”有显著性影响。所以,大学生群体的合作行为与群体个数紧密相关,并且小组人数越多小组目标达成率越低。


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