Asynchronous Decision-Making Dynamics Under Imitation Update Rule in Heterogeneous Populations
Notice bibliographique
Résumé
Decision-making individuals are often likely to imitate their highest-earning fellows rather than optimizing their own utilities, due to bounded rationality and incomplete information on how their utilities depend on their own and others' decisions. Perpetual fluctuations between decisions have been reported as the dominant asymptotic outcome of imitative behaviors, yet little attempt has been made to characterize them, particularly in heterogeneous populations. We study a finite well-mixed heterogeneous population of individuals choosing between the two strategies, cooperation and defection, and earning based on their payoff matrices that can be unique to each individual. At each time step, an arbitrary individual becomes active to update her decision by imitating the highest earner in the population. We show that almost surely the dynamics reach either an equilibrium state or a minimal positively invariant set, a fluctuation set, in the long run. In addition to finding all equilibria, for the first time, we characterize the fluctuation sets and provide necessary and sufficient conditions for their existence. We also find that exclusive populations of individuals playing coordination or prisoner's dilemma games always equilibrate, implying that cycles and non-convergence in imitative populations are due to individuals playing anticoordination games. Our results theoretically explain earlier reported simulation results, shed new lights on the boundedly rational nature of imitation behaviors, and pave the way for future research on controlling such populations.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».