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J-GLOBAL ID：201802290685725216   整理番号：18A0400534

エージェントの限定と分割資源を用いた多重ネットワークにおける協調の維持【Powered by NICT】

The maintenance of cooperation in multiplex networks with limited and partible resources of agents

著者 (3件)： Li Zhaofeng (Distributed Intelligence and Social Computing Laboratory, School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 211189, China) ,  Shen Bi (Distributed Intelligence and Social Computing Laboratory, School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 211189, China) ,  Jiang Yichuan (Distributed Intelligence and Social Computing Laboratory, School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 211189, China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 467  ページ： 499-507  発行年： 2017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： 本論文では,エージェントの限定され,分割資源を用いた多重ネットワークにおける協力の維持を説明する:離脱は,より大きな短期利益をもたらし,協調エージェントは,複数の層で同時に実施される協調的行動の許されないコストのために欠陥になる可能性がある。最近の研究は進化的連携に関する複数層の正の効果を同定したが,一般的にこれらの同期ゲームにおけるエージェントの最大コストを見過ごしている。ネットワーク効果を利用し,進化機構を設計することにより,公共財ゲームにおける一般的ななる協調行動と,エージェントは,複数の層を横切る人的資源を割り当てることができる。まず,協力のための展望を改善する多重ネットワークへ度多様性を一般化した。第二に,全ての資源を割り当てる1層にエージェントを防ぐために,欲張り最初の機構を提案し,エージェントの利得が高く層への追加投資を追加することを好む。欲張り最初剤は1層をコンジョイントノード増加の間のスケールフリーネットワークと程度の違いが多重化ネットワークにおける協調行動を行うことができることが分かった。著者らの研究は,個々の評判と罰機構の非存在下での協力行動の出現を説明するのに役立つ可能性がある。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *多重化 ,  人的資源 ,  利得 ,  *エージェント ,  *ネットワーク ,  ゲーム ,  単一層 ,  投資
準シソーラス用語： 公共財 ,  罰 ,  スケールフリーネットワーク ,  協調行動 ,  公共財ゲーム ,  ネットワーク効果 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 進化的ゲーム ,  公共財はゲーム ,  多重ネットワーク ,  マルチエージェントシステム ,  限られた資源

分類 (1件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： エージェント ,  資源 ,  多重 ,  協調