基于演化阈值博弈的自愿接种策略研究
【图文】:
我们假设个体通过邻居形成几个交互式群组来模拟在有结构人群中的多人演化静态阈值博弈。图4.1 显示了结构化人群中个体i(红圈)的局部人群规模:焦点个体i属于以他/她自己和他/她的三个邻居(即: j ,, k和l)为中心的四个不同的组(即:人群A D)。在每个组内,所有个体都参与多人演化静态阈值博弈。因此,他/她的适应度来源于所有四个邻居人群的平均收益。图 4.1:结构化人群中的局部人群。中心个体(红色圈子)可以在他/她的人群中参加博弈,并在图示的网络中进行。由于他/她的连接度 k 3,所以个体可以参与四个人群(即组 A D)分别以个体i和他/她的邻居之一( j , k和l)为中心。他/她的收益来源于所有四个人群的平均收益。为了比较不同交互机制的性能,上述两种情景下的个体采用相同的初始策略,即从 C : D中随机选择。个体战略的演变基于出生——死亡过程和成对比较规则进行更新[91, 92]。在出生——死亡过程中,每个个体通过将他/她的适合度与随机选择的群体成员的适合度进行比较来确定是否合作。具体而言
人群中合作者比例被我们用作衡量标准。在这个实验中,我们设置网络大小为 5000,选择强度为 10,并且对结果在 50 次运行中取平均值。在实验准备阶段,每个个体以相同的概率 0.5 随机决定合作或缺陷。4.4.1 均匀混合人群中的均衡分析通过设置阈值M = 1,我们可以基于等式 4.4 分析在均匀混合人群中两个情景的稳定平衡。图 4.2 展示了作为在多人阈值博弈的两种情况下成本收益比函数b c的稳定均衡。我们设置人群的大小分别为 N =2(红色),5(蓝色),10(黄色)和 20(绿色)。结果显示,随着团队规模的增加,合作者比例在两种情景下均下降。换句话说,在多人演化静态阈值博弈中,参与者越多合作越难。此外,我们还可以观察到,对于相同的人群大小,情景 2 与情景 1 相比能够在人群中获得更高的合作者比例。在情景 2 中,所有合作者通过共享成本c以获得共同利益,所以出现这种情况是合理的。因此在这种情况下,它将具有比情景 1 更高的适应性。
【学位授予单位】:南京财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:O157.5;O225
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9 国家药品监督管理局信息中心 张s
本文编号:2692997
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