网络演化博弈关键干预机制研究

Cooperation is commonly existing in human society and nature. Given selfish individuals, how the cooperation emerges is a puzzle to researchers for a long time. In the last half century, the emergence and evolution of cooperation has attracted much interest from a broad variety of disciplines. This project aims to: (1) Develop a network evolutionary model which takes both reputation, environment and payoffs into consideration to verify if the cooperation frequency can be promoted by the reputation mechanism. (2) Design real evolutionary game experiment based on public funds and reputation to verify the efficiency of the model in which reputation, punishment and reward are considered, through simulating the tax scheme and reputation mechanism to charge the public funds as punishment for defect and reward for cooperate. (3) Examine the scheme design for improving survival in the emergence escaping, by comprehensively considering the payoff and environment information in strategy updating of pedestrian evacuation model. Overall, our this project is very meaningful to further reveal the emergence of cooperation, and offer guidance to policy development, and provide solutions to emergency escape as well.

合作现象广泛存在于人类社会和自然现象中，在个体都具有自私动机的情况下，合作是如何自发产生的一直是困惑学界的一个难题。近半世纪以来，来自不同学科的学者竞相探索促进合作演化的机制。本项目研究内容包括：（1）设计综合考虑信誉、环境与支付信息的网络博弈模型，探索信誉机制对合作演化的促进作用；（2）由施与惩罚者承担成本的“有成本惩罚”作为对背叛行为的惩罚常被用于以往的研究中，本项目拟在信誉干预机制下，模拟税收调节措施收取公共基金对背叛行为进行惩罚，以及对合作行为进行奖励，设计基于公共基金奖惩的真人博弈实验，探索信誉、奖励、惩罚几种干预机制对合作的影响；（3）在博弈的应用方面，设计具有优先方向选择的综合考虑环境与支付的博弈逃生模型，探索促进逃生的各种机制设计。项目的研究能进一步揭示合作产生机制、对政策制定提供参考及对公共场所的应急逃生提供指导。

根据生物进化论中核心观点，生物之间的主要关系是竞争，适应性强的个体在种群中胜出，而适应性弱的个体则会被淘汰。事实上，无论是生物界还是人类社会中，合作行为都是广泛存在的。如何理解合作行为在优胜劣汰的环境中的涌现和维持成为最具有挑战性的问题之一。本项目的主要研究内容如下：（1）模拟税收机制收取公共基金对合作行为进行奖励，探索何种奖励范围与奖励力度更能促进合作的演化。仿真实验显示，轻奖励力度广范围的方式比重奖励力度小范围的方式更能促进合作的涌现。（2）项目引入聪明者角色，在策略更新时，该角色会综合考虑环境信息和收益信息。由于全局信息通常获取不到，聪明者在考虑环境因素时采用局部信息。引入证据理论融合来自环境与支付的信息。研究结果表明：综合考虑机制的引入明显有助于促进合作；且当越来越多的人选择成为聪明者，即选择综合考虑环境信息和收益的个体越多，合作水平越高。（3）现实社会中，获取信息都是需要付出相应代价的。在研究中考虑获取信息是需要成本的，探索引入信息成本后对合作演化的影响。进一步，在雪堆博弈上探索时间成本对合作的影响。实验结果证明，在博弈中将成本因素纳入考虑时，群体的合作水平都会上升。期待研究能给予现实有意义的启示，对现实中各种政策设计提供指导意义。（4）从多目标优化问题角度探索合作与竞争。个体间在博弈中的竞争行为可以抽象为多目标优化问题，期望在个体利益与集体利益间获得平衡与折中。项目组从多目标优化问题的角度初步探索了细菌觅食优化算法及几类经典的启发式算法用于解决目标优化问题。后续将在博弈模型的策略更新决策中引入启发式算法的思路。