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J-GLOBAL ID：201802260432762749   整理番号：18A1687464

動的関係ベース優先学習による空間的pris人のジレンマゲームにおける協力の進化【JST・京大機械翻訳】

The evolution of cooperation in spatial prisoner’s dilemma game with dynamic relationship-based preferential learning

著者 (5件)： Sun Jiaqin (Economics and Management School, Wuhan University, Wuhan 430072, PR China) ,  Fan Ruguo (Economics and Management School, Wuhan University, Wuhan 430072, PR China) ,  Luo Ming (School of Economics and Management, Guangxi Normal University, Guilin 541004, PR China) ,  Zhang Yingqing (School of Management Science, Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang 550025, PR China) ,  Dong Lili (Economics and Management School, Wuhan University, Wuhan 430072, PR China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 512  ページ： 598-611  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間社会における関係は不均一であり,相互作用により動的に変化し,個々の学習行動に強い影響を及ぼす。この光において,協調行動のインセンティブ機構をさらに研究するために,進化的空間プリソナのジレンマゲームへの動的関係に基づく優先学習の新しい機構を提示した。詳細には,ペアワイズ個体間の関係の強さはそれらの相互戦略に従って適応的に変化し,調整率は相互作用に対する個体の感受性に関連すると考える。不均一で動的な関係に基づいて,個人はランダムに学習の代わりに学習に対するより強い関係を持つ近傍を好む。学習選好は選好強度によって測定される。モンテカルロシミュレーションにより,感度因子と選好強度の両方が協調の進化に多重効果を持つことを見出した。さらに,微視的見解における多重効果を検証するために,進化中の戦略遷移についても議論した。興味あることに,協調の進化に対する感度因子と選好強度の影響の間にトレードオフが存在することを見出した。提示した結果は,ネットワーク構造の変化に対してロバストであり,協調挙動の出現に対する新しい理解を提供する可能性がある。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 感受性 ,  ロバスト性 ,  相互作用 ,  *ゲーム ,  ネットワーク構造 ,  多重化 ,  *学習
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  協調行動 ,  学習行動 ,  *ジレンマ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： pris人のジレンマゲーム ,  協力の進化 ,  選好の学習 ,  動的関係

分類 (2件)： ゲーム理論  (KA03060T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 優先 ,  学習 ,  ジレンマ ,  ゲーム ,  協力 ,  進化