【摘 要】
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现实生活中,人们可能会根据所掌握的关于周围邻居的一些信息作出判断,对不同的个体所采取的策略会有所不同。基于这样的想法,我们通过在二维晶格网络上引入两类个体(A类和B类
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现实生活中,人们可能会根据所掌握的关于周围邻居的一些信息作出判断,对不同的个体所采取的策略会有所不同。基于这样的想法,我们通过在二维晶格网络上引入两类个体(A类和B类)研究了具有限制性相互作用的空间演化囚徒困境博弈。A、B两类个体均匀的分布在网络上,所占比例分别为p和(1-p)。系统中每个个体都以相等的概率采取两种策略(合作和背叛)中的一种。在演化的过程中,只有同类个体之间才能发生博弈,但是不同类的个体之间可以学习彼此的策略。采用蒙特卡罗模拟方法,我们计算了系统到达稳态后的合作态密度ρC随系统中A类个体所占比例p的变化关系。结果显示与只有一类个体的系统相比,合作可以被有效的促进。并且在较大范围的收益参数上都存在合适的p值使合作态密度达到最大值。这些现象表明个体间的限制性相互作用在合作的演化中有重要的作用。
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