Evolutionary dynamics of cooperation in the N-person stag hunt game

复制因子方程 进化博弈论 随机博弈 进化动力学 数理经济学 正常形式游戏 重复博弈 博弈论 选择(遗传算法) 对称对策 马尔可夫链 均衡选择 计算机科学 数学 人工智能 统计 人口 社会学 人口学
作者
Qin Luo,Linjie Liu,Xiaojie Chen
出处
期刊:Physica D: Nonlinear Phenomena [Elsevier]
卷期号:424: 132943-132943 被引量:32
标识
DOI:10.1016/j.physd.2021.132943
摘要

In this paper, we consider the N-person stag hunt game based on the two-person stag hunt game and assume that the payoff of successful stag hunters is larger than that of hare hunters, which is an important feature of the game, but is often ignored in previous works. We first study the evolutionary dynamics of cooperation for the game in infinite well-mixed populations by using the replicator equation, and find that there always exists only one interior equilibrium which is unstable. We then investigate the game in finite well-mixed populations by applying the Markov process, and observe that the equation of gradient of selection always has a unique interior root, which is consistent with the finding in infinite populations. We finally consider the game in structured populations by means of the pair approximation approach. We accordingly obtain the dynamical equation for weak selection to depict the evolutionary dynamics of cooperation in structured populations, and find that there still exists the case in which there is only one interior unstable equilibrium. Our work unveils the universal characteristics of cooperative dynamics in different scenarios for the N-person stag hunt game.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
夜泠发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
xiaolu发布了新的文献求助10
2秒前
大个应助zino采纳,获得10
2秒前
zym完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
小蘑菇应助龙猫采纳,获得10
3秒前
111完成签到,获得积分10
3秒前
科目三应助手残症采纳,获得10
3秒前
xLi完成签到,获得积分10
3秒前
VERITAS完成签到,获得积分10
3秒前
970465242@qq.com完成签到,获得积分10
4秒前
小白发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
小柿子完成签到,获得积分10
5秒前
种花的白袍完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
6秒前
Polaris发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
欢欢呀发布了新的文献求助10
7秒前
zym发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
7秒前
汉堡包应助甜甜采纳,获得10
7秒前
7秒前
TT发布了新的文献求助20
7秒前
小蘑菇应助葳葳采纳,获得10
8秒前
8秒前
Akim应助阿秧采纳,获得10
8秒前
妮妮发布了新的文献求助10
8秒前
充电宝应助迅速星星采纳,获得10
8秒前
日月同辉完成签到,获得积分10
9秒前
所所应助洒脱鲲采纳,获得10
9秒前
发发发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
辛勤天奇完成签到,获得积分10
10秒前
痞老板发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
Continuum thermodynamics and material modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 2000
Applications of Emerging Nanomaterials and Nanotechnology 1111
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
Theory of Block Polymer Self-Assembly 750
지식생태학: 생태학, 죽은 지식을 깨우다 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3473880
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3066292
关于积分的说明 9098435
捐赠科研通 2757536
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1512974
邀请新用户注册赠送积分活动 699232
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 698909