基于智能体建模技术的社会结构对合作演化的影响研究

论文摘要

自治性合作作为一种对社会有利而高个人成本的行为,其生成与演化长期以来都是社会科学中的一个研究难题。经典博弈理论中的“无名氏定理”、生物学演化理论中的“亲缘选择”理论和“利益互惠”理论虽然都对合作行为的演化进行了解释,但是面对血缘不相关的多人博弈情境下的合作却解释力有限。一些学者开始关注群体选择理论,但是纯粹的群体选择理论存在一个致命的弱点:它会带来组间方差低于组内方差的现象,这一现象与群体动力学有关合作演化的条件相反。所以,如果要利用群体选择理论来解释合作行为的演化,就一定要找到能够降低组内选择的因素。随着研究的深入,一些学者认为社会制度和结构就起着降低组内选择的作用,但是这种论述由于缺乏实证支持而难以对其进行真伪判别。本文基于Jung kyoo choi（2003）的研究框架,基于agent建模技术,对社会结构（分为互动结构和学习结构）与合作演化之间的关系进行了模拟验证。模拟结果表明:（1）在任何参数条件下,“局部互动+局部学习”和“全局互动+局部学习”这两种社会结构下的合作水平都会趋于下降,合作难以生成;（2）“局部互动+全局学习”这种社会结构下的合作水平会逐步上升,最后稳定于一个较高的合作水平（平均为90%）;（3）“全局互动+全局学习”这种社会结构情景,结果较复杂,依参数条件而有所不同。在组数较低和组规模较小的条件下,合作演化过程与“局部互动+全局学习”社会结构条件下没有大的区别,都会较快的上升,然后稳定于一个较高的合作水平（平均为90%）;在组数较大和组规模较大的条件下,合作演化过程比较缓慢,合作水平会稳定在一个较低的水平下。这一结论与以前Jung kyoo choi（2003）的研究结论有所不同,Jung kyoo choi（2003）的模拟结果是无论在何种参数情况下,合作水平都会稳定于一个较低的水平上。对于结论（3）,经过初步校正,发现本文的结论更可靠。但是由于更为正确的校正需要利用到演化动力学的知识,由于研究精力的限制,本文并没有进行进一步的研究。后面的研究可以将Agent建模技术与演化动力学结合在一起,对“全局互动+全局学习”开展更深入的研究。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究问题的提出
• 1.2 公共品博弈的含义
• 1.3 社会结构的含义
• 1.4 选题意义
• 2 文献综述
• 2.1 二人合作演化研究综述
• 2.2 多人合作演化问题研究综述
• 3 模型设计
• 3.1 基于智能体建模的方法介绍
• 3.2 模型变量表示设计
• 3.3 模型的主要运行步骤
• 4 模拟结果与分析
• 4.1 四种社会结构下合作演化示意图
• 4.2 方差分析结果
• 5 结论与展望
• 5.1 主要结论
• 5.2 模型敏感性分析
• 5.3 展望
• 结束语
• 附录A：模型详细设计
• a 模型的整个参数
• b 模型中所用到的符号含义
• c 模型运行步骤
• 附录B：模拟模型源代码（JAVA）
• 致谢
• 注释
• 参考文献