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J-GLOBAL ID：202102280720786409   整理番号：21A2988062

パニッシュメントを伴う空間公共財ゲームにおける粒子群知能と協力の進化【JST・京大機械翻訳】

Particle swarm intelligence and the evolution of cooperation in the spatial public goods game with punishment

著者 (3件)： Lv Shaojie (School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Shenzhen, Guangdong, 518172, P.R. China) ,  Lv Shaojie (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, 230026, P.R. China) ,  Song Feifei (School of Finance and Public Administration, Hubei University of Economics, Wuhan 430205, China)
資料名： Applied Mathematics and Computation  (Applied Mathematics and Computation)
巻： 412  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0568B  ISSN： 0096-3003  CODEN： AMHCBQ  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： 公共財ゲームは,社会的ジレンマにおける協調の形成機構に関して広く研究されている。広範な実験的および理論的研究は,罰が協力を有意に促進することを示した。自然と社会において,個人は,罰の協力と重大度を継続的に調整する。本論文では,粒子群最適化(PSO)を用いて,協調と罰コストの入力を更新する学習ルールを記述した。協力と罰の両方を実行する協力者は,公共財投資と罰金コストの間のトレードオフを作る。PSO学習ルールが協調と罰強度の進化にどのように影響するかを調べた。シミュレーション結果は,重みづけ係数ωの中間値が罰の入力を増加させることを示した。クラスタ入力罰費の内部におけるより多くの協力者は,協力レベルを減少させる。ωの低いあるいは高い値に対して,協力者は,罰の入力を減少させ,そして,集団の協力レベルを増加させる, pの欠陥者に傾斜するクラスタの端部に関して,協力者だけを縮小する。本研究は,協力と罰の共存に関する新しい洞察を提供する。Copyright 2021 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： シミュレーション ,  投資 ,  *クラスタ ,  重みづけ ,  ペナルティ
準シソーラス用語： *罰 ,  社会的ジレンマ ,  *公共財 ,  *公共財ゲーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 粒子群最適化 ,  公共財ゲーム ,  罰 ,  進化ゲーム

分類 (2件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  ゲーム理論  (KA03060T)

タイトルに関連する用語 (5件)： パニッシュメント ,  公共財ゲーム ,  群知能 ,  協力 ,  進化