Fingerprint Analysis of the Noisy Prisoner's Dilemma Using a Finite-State Representation
Notice bibliographique
Résumé
Fingerprinting is a technique that permits automatic classification of strategies for playing a game. In this paper, the evolution of strategies for playing the iterated prisoner's dilemma (IPD) at three different noise levels is analyzed using fingerprinting and other techniques including a novel quantity, evolutionary velocity, derived from fingerprinting. The results are at odds with initial expectations and permit the detection of a critical difference in the evolution of agents with and without noise. Noise during fitness evaluation places a larger fraction of an agent's genome under selective pressure, resulting in substantially more efficient training. In this case, efficiency is the production of superior competitive ability at a lower evolutionary velocity. Prisoner's dilemma playing agents are evolved for 6400 generations, taking samples at eight exponentially spaced epochs. This permits assessment of the change in populations over long evolutionary time. Agents are evaluated for competitive ability between those evolved for different lengths of time and between those evolved using distinct noise levels. The presence of noise during agent training is found to convey a commanding competitive advantage. A novel analysis is done in which a tournament is run with no two agents from the same evolutionary line and one third of agents from each noise level studied. This analysis simulates contributed agent tournaments without any genetic relation between agents. It is found that in early epochs the agents evolved without noise have the best average tournament rank, but that in later epochs they have the worst.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».