竞争性学习的动力学：更新与记忆的作用
物理与社会
2012-01-23 v3 统计力学
摘要
我们在一个竞争性学习的博弈论模型中考察了记忆和不同更新范式的影响，在该模型中，智能体在选择策略时既受到其近邻所做选择的影响，也受到这些近邻随后成功率的影响。我们将并行更新和顺序更新以所有可能的组合应用于两个相互竞争的规则，并通常发现模型的相图由一个无序相组成，该无序相将共存的两个有序相分隔开来。一个主要结果是，相应的临界指数属于选民模型的广义普适类。当两种策略不同但差异不太大时，我们发现其行为作为它们差异的函数呈现出预期的线性响应。最后，我们考察了一种极端情况，即一种伴随对早期结果短时记忆的优越策略与其逆策略对抗；有趣的是，我们发现对早期结果的长时记忆有时可以弥补选择全局劣势策略的不足。
引用
@article{arxiv.1105.0523,
title = {The dynamics of competitive learning: the role of updates and memory},
author = {Ajaz Ahmad Bhat and Anita Mehta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1105.0523},
year = {2012}
}