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J-GLOBAL ID：202202280459855711   整理番号：22A0909582

ネットワーク再配線は吸引学習モデルにおける協力を促進する【JST・京大機械翻訳】

Network rewiring promotes cooperation in an aspirational learning model

著者 (2件)： Pal Anuran (Department of Physical Sciences, Indian Institute of Science Education and Research Kolkata, Mohanpur Campus, Mohanpur 741246, India) ,  Sengupta Supratim (Department of Physical Sciences, Indian Institute of Science Education and Research Kolkata, Mohanpur Campus, Mohanpur 741246, India)
資料名： Chaos  (Chaos)
巻： 32  号： 2  ページ： 023109-023109-13  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0550A  ISSN： 1054-1500  CODEN： CHAOEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 静的および動的ネットワークにおける公共財ゲームのフレームワークを用いて,個々の吸引レベルに基づく協調意思決定モデルを解析した。支払いと動的吸引レベルの違いに対する感受性は個々の満足を調節し,その後の行動に影響する。そのような戦略変化の集団的結果は,吸引レベルが更新される効率に依存する。閾値学習効率以下では,協力者は戦略画分における短期変動にもかかわらず支配する。それらの満足レベルに基づくカテゴリー化プレーヤーと得られた戦略は,異なるカテゴリー間の周期的サイクリングを明らかにする。共演算子と欠陥の異なるカテゴリー間の支配的な周期的遷移の違いに関して,2つの相における明確な動力学を説明した。それらの接続を再構成するノードのわずかな部分でさえ,学習効率の値の全範囲にわたって協調を促進できる。本研究は,ネットワーク再構成と共に戦略更新のための内部基準の有用性を強化し,長期規模での利他主義的戦略の優位性を確実にする。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習モデル ,  ゲーム理論 ,  *ネットワーク ,  *配線 ,  感受性 ,  協力 ,  戦略 ,  再構成 ,  集団
準シソーラス用語： プレイヤ ,  動的ネットワーク ,  学習効率 ,  公共財ゲーム , 【Automatic Indexing@JST】

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 (4件)： 吸引 ,  学習モデル ,  協力 ,  促進