点对点网络中声誉管理系统的演化稳定性

点对点网络中的每个参与者都倾向于搭便车，利用其他参与者的贡献。基于声誉的资源共享是控制搭便车行为的一种方式。我们使用演化博弈论而非经典博弈论来分析点对点系统中基于声誉的资源共享。经典博弈论方法需要群体的全局信息。然而，演化博弈仅假设用户具有轻量的认知能力，即每个用户模仿具有更高收益的其他用户的行为。我们发现，没有任何额外收益的情况下，声誉策略在系统中是不稳定的。我们还找到了在均衡状态下为控制搭便车行为而计算声誉的用户比例。在这项工作中，我们首先为声誉系统建立了一个博弈论模型，然后计算了使声誉策略在系统中可持续的用户比例阈值。我们发现，在简单条件下，声誉计算并非演化稳定策略，但如果我们对所有用户施加一些初始支付，然后将该支付分配给那些计算声誉的用户，那么声誉策略就成为演化稳定策略。