游戏玩家内部模型的动力学
adap-org
2009-10-30 v1 适应与自组织系统
摘要
提出了一种新的社交博弈与通信研究方法。模拟的博弈中包含认知玩家，这些玩家构建对手的内部模型，并基于模型的预测来决定下一步策略。本文中，内部模型由循环神经网络(RNN)构建，迭代囚犯困境博弈被实现。RNN使我们能够将内部模型以几何形状表达。在达到稳定的相互捕徒平衡之前，观察到行动的复杂瞬态。期间，模型形状也变得复杂，常常经历混乱变化。这些内部模型的混乱动力学反映了内部模型空间中动力学和高维 rugged landscape 的特征。
引用
@article{arxiv.adap-org/9807004,
title = {Dynamics of Internal Models in Game Players},
author = {Makoto Taiji and Takashi Ikegami},
journal= {arXiv preprint arXiv:adap-org/9807004},
year = {2009}
}
备注
19 pages, 6 figures