【摘 要】
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在这篇文章中我们研究了BA无标度网络上的带偏好学习机制的演化囚徒博弈(PDG)和雪堆博弈(SG)。模拟结果表明,对于两种模型,在很宽的收益范围内,偏好机制均能显著的促进系统的
【机 构】
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中国科学技术大学非线性中心 合肥,安徽 230026
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在这篇文章中我们研究了BA无标度网络上的带偏好学习机制的演化囚徒博弈(PDG)和雪堆博弈(SG)。模拟结果表明,对于两种模型,在很宽的收益范围内,偏好机制均能显著的促进系统的合作行为。为了理解偏好机制是如何影响系统的演化,我们研究了在不同偏好强度和收益下系统合作密度的时间序列,发现在一些特殊的参数段,两种博弈模型均显示出了l/f,噪声的标度行为,暗示着系统中长程关联的存在。我们还发现当大度的节点被选择的概率大时,演化囚徒博弈(PDG)表现出断续平衡的行为,而演化雪堆博弈(SG)则表现为相反的突然增长的特征。这些时间的不稳定行为都可以解释为大度节点的策略转变。
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