Unraveling Ancient Mysteries: Reimagining the Past Using Evolutionary Computation in a Complex Gaming Environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we use principles from game theory, computer gaming, and evolutionary computation to produce a framework for investigating one of the great mysteries of the ancient Americas: why did the pre-Hispanic Pueblo (Anasazi) peoples leave large portions of their territories in the late A.D. 1200s? The gaming concept is overlaid on a large-scale agent-based simulation of the Anasazi. Agents in this game use a cultural algorithm framework to modify their finite-state automata (FSA) controllers following the work of Fogel (1966). In the game, there can be two kinds of active agents: scripted and unscripted. Unscripted agents attempt to maximize their survivability, whereas scripted agents can be used to test the impact that various pure and compound strategies for cooperation and defection have on the social structures produced by the overall system. The goal of our experiments here is to determine the extent to which cooperation and competition need to be present among the agent households in order to produce a population structure and spatial distribution similar to what has been observed archaeologically. We do this by embedding a "trust in networks" game within the simulation. In this game, agents can choose from three pure strategies: defect, trust, and inspect. This game does not have a pure Nash equilibrium but instead has a mixed strategy Nash equilibrium such that a certain proportion of the population uses each at every time step, where the proportion relates to the quality of the signal used by the inspectors to predict defection. We use the cultural algorithm to help us determine what the mix of strategies might have been like in the prehistoric population. The simulation results indeed suggest a mixed strategy consisting of defectors, inspectors, and trustors was necessary to produce results compatible with the archaeological data. It is suggested that the presence of defectors derives from the unreliability of the signal which increases under drought conditions and produced increased stress on Anasazi communities and may have contributed to their departure.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle