Static cooperator-defector patterns in models of the snowdrift game played on cycle graphs
Notice bibliographique
Résumé
Evolutionary graph theory is an extension of evolutionary game theory in which each individual agent, represented by a node, interacts only with a subset of the entire population to which it belongs (i.e., those to which it is connected by edges). In the context of the evolution of cooperation, in which individuals playing the cooperator strategy interact with individuals playing the defector strategy and game payoffs are equated with fitness, evolutionary games on graphs lead to global standoffs (i.e., static patterns) when all cooperators in a population have the same payoff as any defectors with which they share an edge. I consider the simplest type of regular-connected graph, the cycle graph, in which every node has exactly two edges (k = 2), for the prisoner's dilemma game and the snowdrift game, the two most important pairwise games in cooperation theory. I show that for simplified payoff structures associated with these games, standoffs are only possible for two valid cost-benefit ratios in the snowdrift game. I further show that only the greater of these two cost-benefit ratios is likely to be attracting in most situations (i.e., likely to spontaneously result in a global standoff when starting from nonstandoff conditions). Numerical simulations confirm this prediction. This work contributes to our understanding of the evolution of pattern formation in games played in finite, sparsely connected populations.
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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 | 0,000 | 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 ».