将惯性引入多智能体系统

我们考虑一个基于少数者博弈（MG）的模型，该模型展示了惯性和粘性在多智能体系统中的关键作用。通过允许智能体在选择其最佳策略时应用假设检验，从而降低其对环境变化的反应性，将智能体的惯性引入博弈模型。通过大量数值模拟，我们发现我们的博弈在整个相空间中表现出显著的全局合作改善。换言之，由于智能体过度反应导致的适应不良行为被消除了。这些智能体也被证明比标准智能体更具优势，标准智能体有时过于敏感而难以获得公平的成功率。我们还解析计算了实现上述改善所需的最小惯性量。我们的计算与数值模拟结果一致。最后，我们回顾了该领域中一些表现出类似行为的相关工作，并将其与我们的工作进行了比较。