Notice bibliographique
Résumé
This study continues an investigation into factors that can modify the emergence of cooperation in the iterated Prisoner's Dilemma. It is part of a project to construct agents that play the Prisoner's Dilemma in a manner similar to biological agents; in this study a representation called a binary decision automata is used. Binary decision automata are finite state machines that are given a selection of Boolean inputs that describe features of the game. Each state both specifies one of the variables and generates transitions and actions based on the value of the variable. The software permits the automata to see a subset of the possible decision variables and the decision variables made available have a strong impact on the way agents trained with an evolutionary algorithm behave. A collection of twenty-two game descriptors are used; six are based on recent information about past play, sixteen are features that are based on long-term information about play. The level of cooperation and other measures of behavior all vary strongly with the set of variables made available to the agent. In this study the level of cooperation is assessed at different evolutionary epochs to permit the evaluation of how cooperation emerges over time. It is found that the most importance variable for the emergence of cooperation was the variable that checks whether a player's opponent cooperated last time; an unexpected development is that the most used variable in evolved automata was one that checks to see if the automata is being exploited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».