全局耦合空间囚徒困境演化中的相结构

我们提出两种新的演化规则，其并非基于空间囚徒困境（PD）的策略模仿演化。前者遵循自私演化规则，从而随着突变出现弱相变下的共存相。第二条规则为全局耦合空间 PD，其中智能体采取使系统总收益增加的策略。那么自然猜测一般而言所有智能体将变为合作者。然而，我们发现情形相当复杂。我们在包含 PD 收益矩阵参数的通常条件下发现两个临界点。进一步当我们打破条件而不失去 PD 条件时，遇到另外两个本质临界点。我们讨论了参数空间中这些临界点之间的区域，并通过计算机模拟揭示了各种性质。我们表明在某些参数区域出现奇怪性质，即类混沌行为，并且在大参数区域出现背叛者与合作者之间的共存。因此我们指出 PD 中对收益矩阵参数施加的通常非本质条件妨碍了恢复演化空间 PS 中的丰富结构。