含惩罚与机会主义伙伴切换网络上的演化囚徒困境博弈

惩罚与伙伴切换是两种被充分研究的支持合作演化的机制。对人类行为的观察表明，惩罚的采用程度取决于包括伙伴切换在内的其他机制的使用情况。在本研究中，我们考察了在网络上进行的演化囚徒困境博弈中惩罚与伙伴切换的联合效应。模型中，智能体位于网络上并参与带惩罚的囚徒困境博弈。此外，它们可机会主义地切换交互伙伴以提升自身收益。我们的蒙特卡洛模拟显示，当伙伴切换频率较低时，需要较高频率的惩罚者才能抑制背叛者。相反，无论惩罚强度如何，当伙伴切换频率较高时，合作均为最占优策略。有趣的是，合作者变得 abundant 并非因为他们避免了施加惩罚的代价并获得每局更高平均收益，而是因为他们有更多机会被背叛者引荐为角色智能体。我们的结果表明社会关系的流动性对维持合作所采用的策略具有深远影响。