异构智能体系统中的空间雪堆博弈：合作行为分析

简介：
本研究探讨了异构智能体在复杂环境下的空间雪堆博弈模型，深入分析了不同个体间的合作机制与策略演化，为理解多智能体系统的协同行为提供了新视角。 我们研究了包含两种类型智能体的异构系统中的进化雪堆博弈合作行为。在这个系统里，内向型智能体使用基于记忆的更新规则，而模仿者则采用无条件模仿策略。在这样的异质性环境中，平衡协作频率呈现出具有不连续阶梯状跳跃和平台结构的特点，并且这种结构与成本效益比有关。 我们的发现不同于仅包含内向型代理或类似模仿者的同质系统中的情况。一个关键特征是，在这个异构体系中，平台的数量随着不同类型智能体的比例变化而表现出非单调性。此外，每个平台上的最优组合比例会导致最低的合作水平。 我们通过分析局部微观模式的稳定性来解释这些现象。这项研究有助于理解含有不同类型代理系统的合作行为，并且所采用的定性方法也为深入探讨空间博弈中的演化动力学提供了一种有效的途径。