具有冲突偏好的异构网络博弈中的均衡、信息与挫败

人与人之间的互动是社会结构作为复杂系统产生的基础，同时也是对其进行任何物理描述的起点。过去几年中，大量理论研究通过将复杂网络物理学与基于演化博弈论的互动描述相结合来探讨这一问题。我们在此将这一研究向前推进一步，引入一个最显著的社会因素，即个体的偏好，这一特征是理解当今许多社会现象的关键。我们考虑一个异构的、基于主体的模型，其中主体与其邻居进行策略性互动，但他们对于可能行动的偏好和收益各不相同。我们研究这样一个异构网络在演化动力学和不同策略互动（即协调博弈和最佳射击博弈）下的行为。利用该模型，我们研究了在最佳响应动力学下随机图中分析预测的均衡的出现，并将此检验扩展到未探索的背景，如比例模仿和无标度网络。我们表明，在信息不完全的模拟中，一些理论预测的均衡并未出现，并证明了图拓扑和收益函数参数对于某些博弈的重要性。最后，我们结合现有的协调博弈实验证据讨论我们的结果，表明我们的模型比标准经济理论更符合实验，并就如何在冲突偏好情境下最大化社会效率得出启示。