最小结构种群上的演化博弈

由空间嵌入和更一般的相互作用网络（如模型社交网络）引起的种群结构已被证明对演化博弈的动力学和结果具有根本性影响。然而，这些效应已被证明对底层拓扑和动力学的细节非常敏感。在此，我们引入了一种由两个不同层次相互作用描述的最小种群结构。我们相信该模型能够识别出不依赖于拓扑细节的空间结构效应。我们通过两次连续的均值场近似，从基本的个体层面随机过程推导出支配系统演化的动力学。在我们的种群结构模型中，相互作用的拓扑仅由两个参数描述：局部尺度的有效种群大小以及局部动力学相对于全局混合的相对强度。例如，我们证明了当收益成本比小于局部种群大小时，具有非结构化混合层次结构的种群中会导致合作占主导地位的连续相变的存在。将我们的空间结构模型应用于重复囚徒困境，我们揭示了一种新颖且反直觉的机制，即背叛者的持续涌入维持了合作。通过进一步探索重复囚徒困境以及“石头 - 剪刀 - 布”博弈的相空间，我们发现了丰富结构的迹象，并能够重现其他具有显式空间嵌入模型中观察到的几种效应，例如生物多样性的维持和全局振荡的出现。