囚徒困境中背叛策略在最优经验收益动力学下的不稳定性
理论经济学
2021-01-05 v3
摘要
我们研究了一种群体动力学，其中每个修改策略的智能体对每个策略测试 k 次，每次试验均面对新抽取的对手，并选择平均收益最高的策略。当 k = 1 时，囚徒困境中的背叛策略是全局稳定的。相比之下，当 k > 1 时，我们证明存在一个全局稳定状态，在该状态下智能体以 28% 至 50% 之间的概率合作。接下来，我们刻画了一般博弈中严格均衡的稳定性。我们的结果表明，经验上合理的 k > 1 情形可以产生与文献中常研究的 k = 1 情形定性不同的预测。
引用
@article{arxiv.2005.05779,
title = {Instability of Defection in the Prisoner's Dilemma Under Best Experienced Payoff Dynamics},
author = {Srinivas Arigapudi and Yuval Heller and Igal Milchtaich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.05779},
year = {2021}
}
备注
Final preprint of a manuscript accepted for publication in the Journal of Economic Theory