亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Evolution of cooperation in stochastic games

悲剧 社会困境 公用池资源 强互惠 公共物品游戏 互惠(文化人类学) 随机博弈 公共物品 激励 微观经济学 博弈论 进化博弈论 资源(消歧) 正常形式游戏 数理经济学 经济 常量(计算机编程) 过度开采 计算机科学 平民 重复博弈 社会心理学 生态学 心理学 生物 计算机网络 程序设计语言
作者
Christian Hilbe,Štěpán Šimsa,Krishnendu Chatterjee,Martin A. Nowak
出处
期刊:Nature [Springer Nature]
卷期号:559 (7713): 246-249 被引量:196
标识
DOI:10.1038/s41586-018-0277-x
摘要

Social dilemmas occur when incentives for individuals are misaligned with group interests1–7. According to the ‘tragedy of the commons’, these misalignments can lead to overexploitation and collapse of public resources. The resulting behaviours can be analysed with the tools of game theory8. The theory of direct reciprocity9–15 suggests that repeated interactions can alleviate such dilemmas, but previous work has assumed that the public resource remains constant over time. Here we introduce the idea that the public resource is instead changeable and depends on the strategic choices of individuals. An intuitive scenario is that cooperation increases the public resource, whereas defection decreases it. Thus, cooperation allows the possibility of playing a more valuable game with higher payoffs, whereas defection leads to a less valuable game. We analyse this idea using the theory of stochastic games16–19 and evolutionary game theory. We find that the dependence of the public resource on previous interactions can greatly enhance the propensity for cooperation. For these results, the interaction between reciprocity and payoff feedback is crucial: neither repeated interactions in a constant environment nor single interactions in a changing environment yield similar cooperation rates. Our framework shows which feedbacks between exploitation and environment—either naturally occurring or designed—help to overcome social dilemmas.

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
科研通AI6.1应助占囧采纳,获得10
1秒前
彧辰完成签到 ,获得积分10
3秒前
大黄蜂完成签到,获得积分10
3秒前
科研通AI2S应助yyy采纳,获得10
8秒前
cy完成签到,获得积分20
10秒前
KYT完成签到 ,获得积分10
10秒前
13秒前
科研通AI6.1应助cy采纳,获得30
14秒前
14秒前
14秒前
67n发布了新的文献求助10
17秒前
小蘑菇应助冷风寒采纳,获得10
17秒前
共享精神应助哈哈采纳,获得10
17秒前
SSY发布了新的文献求助10
18秒前
yyy发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
好人完成签到,获得积分10
21秒前
YJL发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
华仔应助shinn采纳,获得10
26秒前
26秒前
28秒前
28秒前
晴朗发布了新的文献求助10
28秒前
占囧完成签到,获得积分10
29秒前
beifa完成签到,获得积分10
30秒前
所所应助wdw2501采纳,获得10
33秒前
占囧发布了新的文献求助10
33秒前
33秒前
beifa发布了新的文献求助10
33秒前
小年小少发布了新的文献求助10
34秒前
冷风寒发布了新的文献求助10
38秒前
39秒前
我是老大应助小年小少采纳,获得10
39秒前
40秒前
在水一方应助晴朗采纳,获得10
41秒前
科研通AI2S应助andrele采纳,获得10
41秒前
42秒前
liu发布了新的文献求助30
44秒前
shinn发布了新的文献求助10
44秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
Aerospace Engineering Education During the First Century of Flight 2000
„Semitische Wissenschaften“? 1510
从k到英国情人 1500
sQUIZ your knowledge: Multiple progressive erythematous plaques and nodules in an elderly man 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5772365
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5597951
关于积分的说明 15429577
捐赠科研通 4905375
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2639348
邀请新用户注册赠送积分活动 1587287
关于科研通互助平台的介绍 1542124