社会驱逐演化动力学的建模、分析和控制
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61903077
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:19.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0303.系统建模理论与仿真技术
- 结题年份:2022
- 批准年份:2019
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2020-01-01 至2022-12-31
- 项目参与者:--
- 关键词:
项目摘要
Evolutionary dynamics of prosocial behaviors is a frontier and hotspot topic. Until now, most of the works have mainly focused on revealing the mechanisms for the evolution of cooperation and direct punishment, but have not yet involved the modeling and analysis for the evolutionary dynamics of indirect punishment, such as social expulsion. Furthermore, the control of evolutionary dynamics, like dynamics of social expulsion, has still been largely uninvestigated. This project will systematically model, analyze and control evolutionary dynamics of social expulsion. Its research contents include: first, via evolutionary game theory and complex network theory, different classes of social expulsion will be modeled; then, by utilizing the tools such as system dynamics theory and stochastic process theory, we plan to study and compare working mechanisms for the evolution of cooperation by, analyze the behavior of evolutionary dynamics for, and the impacts of interactions among different classes of social expulsion; finally, we aim to explore the optimal control policy for driving the system of cooperation dynamics under the impact of social expulsion towards the desired control objective based on control theory and reinforcement learning. The objective of this proposal is to establish a systematical framework of theories and methods for studying social expulsion, and to explore the control protocol ensuring the achievement of desired objective for cooperation dynamics driven by social expulsion, and ultimately to provide theoretical foundation and policy-making basis for solving some public cooperation problems in reality.
利他行为演化动力学是当前学界的一个前沿热点课题。目前,大部分工作主要集中在揭示合作和直接惩罚演化动力学的机理上,然而还没有涉及对于社会驱逐等间接惩罚的建模及其演化动力学的分析。进一步地,对于演化动力学的控制问题直至现在更是少有人触及。本项目将系统性地对社会驱逐演化动力学进行建模、分析及控制,拟研究的内容包括:利用演化博弈论和复杂网络理论对广泛存在的各类社会驱逐行为进行演化博弈建模;利用系统动力学和随机过程理论等研究和比较各类社会驱逐行为对合作演化的作用机理,并分析各类社会驱逐方式的演化动力学行为及它们之间的相互作用情况;利用控制理论和强化学习理论等探索在社会驱逐作用下,能够驱使合作演化动力学系统达到目标状态的最优控制方案。项目将建立一套研究社会驱逐演化动力学的理论与方法,并探索由社会驱逐行为驱动的合作演化动力学系统实现预期目标的控制协议,从而为解决一些实际的合作难题提供理论基础和政策依据。
结项摘要
在本项目研究经费的资助下,课题组采用系统动力学理论、稳定性理论、随机过程理论、演化博弈论的确定性和随机性方法以及蒙特卡洛仿真方法等工具系统地研究了社会驱逐演化动力学的建模、分析与控制问题。具体说来,本项目开展了以下六项研究:(1) 建立了基于个体驱逐行为的演化博弈模型,并在此基础上分析了个体驱逐行为的涌现以及维持动力学。在社会困境博弈条件下,微观研究了理性个体在个体驱逐行为作用下的决策演变情况,宏观刻画了个体驱逐对于群体合作行为在无限混合均匀以及空间网络结构种群条件下的涌现以及维持动力学特性。进一步地,还分析了个体驱逐代价对于系统合作演化动力学的定性及定量的反直觉作用。(2) 在公共物品博弈模型的框架下,建立了基于团体驱逐行为的演化博弈模型,并在此基础上分析了团体驱逐行为的演化动力学:策略空间构型的形成过程和种群状态的相变方式。(3) 构建了一个机构驱逐的一般演化博弈模型,并在此模型框架下研究了任意形式的机构驱逐对于合作行为确定性演化博弈动力学的作用。通过分析具有机构驱逐者公共物品博弈的复制动力学行为,揭示了系统中存在稳定的异宿极限环以及围绕在非线性中心附近的封闭轨道等丰富的非线性动力学行为。(4) 设计并实现了一个用于模拟复杂网络化系统动力学的虚拟平台。在此基础上,项目负责人及其团队进一步研究了包含一些更加丰富的有关其他类型利他行为演化动力学的研究内容:(5) 具有代价性参与重复公共物品博弈的确定性以及随机性演化动力学行为的研究;(6) 资源的自适应配置对于最后通牒博弈中公平社会规范演化动力学作用的研究。上述研究成果能够为解决一些实际的合作难题提供理论基础和政策依据。
项目成果
期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Pool expulsion and cooperation in the spatial public goods game
空间公共物品博弈中的矿池驱逐与合作
- DOI:10.1016/j.physleta.2020.126391
- 发表时间:2020-06-26
- 期刊:PHYSICS LETTERS A
- 影响因子:2.6
- 作者:Wang, Xiaofeng;Duh, Maja;Perc, Matjaz
- 通讯作者:Perc, Matjaz
Bilateral costly expulsions resolve the public goods dilemma
双边代价高昂的驱逐解决了公共产品困境
- DOI:10.1098/rspa.2021.0627
- 发表时间:2021-10
- 期刊:Proceedings of the Royal Society A
- 影响因子:--
- 作者:Xiaofeng Wang;Matjaž Perc
- 通讯作者:Matjaž Perc
Emergence of cooperation in spatial social dilemmas with expulsion
空间社会困境中合作的出现与驱逐
- DOI:10.1016/j.amc.2021.126149
- 发表时间:2021-08
- 期刊:Applied Mathematics and Computation
- 影响因子:4
- 作者:Xiaofeng Wang;Matjaž Perc
- 通讯作者:Matjaž Perc
Costly Participation and The Evolution of Cooperation in the Repeated Public Goods Game
重复公共物品博弈中的昂贵参与与合作演化
- DOI:10.1007/s13235-020-00352-1
- 发表时间:2020-04
- 期刊:Dynamic Games and Applications
- 影响因子:1.5
- 作者:Xiaofeng Wang
- 通讯作者:Xiaofeng Wang
Evolution of egalitarian social norm by resource management
资源管理推动平等社会规范的演变
- DOI:10.1371/journal.pone.0227902
- 发表时间:2020-01
- 期刊:PLOS ONE
- 影响因子:3.7
- 作者:Xiaofeng Wang;Xiaojie Chen;Long Wang
- 通讯作者:Long Wang
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- 通讯作者:张书信
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