复杂社会物理系统中对抗性决策制定的博弈论分析

我们将博弈论应用于一个由复杂网络连接的两支竞争智能体团队的数学表示，其中每一方调动自身资源并削弱对方资源的能力，取决于其内部决策同步并超越对方的速度。这种对抗性社会物理系统的表示在商业、体育和军事等多种情境中具有应用价值。具体而言，我们在此统一了两个基于物理的模型：用于表示决策周期的Kuramoto模型，以及用于资源竞争的多物种Lotka-Volterra系统的改编版本。对于复杂网络，我们采用Barabási-Alberts无标度图的变体，改变资源在图枢纽与外围之间的初始分布。我们采用纳什主导博弈剪枝作为均衡解，以高效探索动态决策树。在各种情景中，我们发现当存在不对称时除外，初始将资源集中于外围的一方能够维持竞争直至获胜的纳什解。当结构优势有限时，我们发现胜利者保持领先于对方决策状态的敏捷性变得至关重要。