随机无标度网络中囚徒困境博弈的合作行为

本文研究了在随机无标度网络中参与囚徒困境博弈的智能体的合作行为。我们表明，与随机均匀网络相比，合作的存活率有所提高，但另一方面，与Barabási-Albert无标度网络中发现的结果相比则有所下降。我们证明了后者的下降与合作的结构有关。此外，我们提出了一种平均场近似，用于研究无度-度相关性且具有任意度分布的网络中的演化动力学。该平均场方法类似于用于描述复杂网络中疾病传播的方法，对策略者按度类别划分进行了进一步的区室化。我们表明，这种近似适用于描述系统在特定初始条件集下的行为，例如将合作者置于高度数类别中，而对于任意初始配置，它则无法再现数值模拟中观察到的合作水平。