论文部分内容阅读
博弈论是一种能够有力诠释自私个体交互行为的理论框架。自从数学家冯.诺依曼和经济学家摩根斯坦的合著《博弈论与经济行为》于1944年问世以来，人们便开始按照博弈方法来分析政治、经济、军事、文化等各领域内的冲突与竞争问题。尤其是生物学家梅纳德.史密斯将博弈思想引入到生态学中，为个体行为以及种群整体的进化研究打开了一扇新的大门。越来越多的研究者开始在博弈的视角下去揭示底层自私个体之间的竞争和现实生活中广泛存在的合作行为之间看似矛盾实则统一的内在动因。研究表明若放任个体超理性地选择最大化其自身利益的行为，极有可能会使全局系统处于低效状态。因此，多数时候为了优化系统的性能需要引入合适的措施与机制来调控自私个体的行为。本文将研究重点放在了个体策略的内涵上。基于智能体的本质特征，去丰富、扩展策略的结构与含义。为先前较简陋的博弈模型，引入了时空维度，使得模型更加贴近现实。智能体的策略分别在时间和空间上得到了延展，体现出了最基本的智能要素，如学习、记忆、迁移等。以此出发点进行的个体、组织行为建模，为我们的研究提供了更广阔的视野，得到的结果更加符合常理，并能对于自然界中的各种现象给予更好的解释，对人类社会中的各种生活、生产活动给予更有力的指导。本文的主要贡献以及研究成果如下：1.基于对现实世界建模的集团结构型群体演化机制能够有效激励合作行为的产生。这种机制本质上是个体属性与群体结构在相互反馈影响下的共演化，其所产生的效果与空间互惠等理论殊途同归——群体的结构化可使得合作者们产生聚集。在集团结构型的群体模型中，供合作者发生聚集的地点就是在某些小集团中。该结论为公共物品博弈中合作的涌现贡献了新的机制。所研究的模型及研究方法可以延伸开来为更多其它类型的多人博弈演化研究提供新的思路；2.演化博弈论的相关研究中存在一个广为认可的探索方向：参与博弈的智能体应像现实中那样，具备迁移、学习、记忆等一些基本能力。修改博弈参与者的属性，使之具备了记忆能力之后，发现原模型中的演进稳定策略却被引入的智能策略入侵。这从一个侧面反映了使用原简单模型对现实进行预测时的乏力。也从某种意义上解释了为何现实中的稳定策略往往并非ESS的原因。在研究如何设计智能策略的过程中，我们借鉴阈下信道概念给出了一些见解。通过分析这类智能策略入侵ESS的动力学特性，发现在满足一定参数要求下，智能策略可以对传统ESS形成入侵，并产生丰富的动力学行为；3.正式提出智能策略概念，倡议将智能要素引入到策略模式中来，以完备策略的涵义。另外，基于适机反应智能决策模型并引用基本二元分支逻辑算法，定义了适机反应策略模式。进而首次系统性地提出了复杂博弈概念，并指出了传统博弈模型的缺失之处。在复杂博弈概念下，个体决策行为不再仅简单考虑行动组合的收益序列，而是将个体偏好的定义进行延伸，保留了不同决策之间的收益比较信息。如此讨论框架下，提出了经典演化稳态群体福利非最优定理，证明了相较于传统演化博弈模型，适机反应设计模式所提供的智能策略实例能够使得群体演化收敛到个体平均收益较优的稳态。