A Dynamic Game Model of Collective Choice in Multi-Agent Systems
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by successful biological collective decision mechanisms such as honey bees searching for a new colony or the collective navigation of fish schools, we consider a mean field games (MFG)-like scenario where a large number of agents have to make a choice among a set of different potential target destinations. Each individual both influences and is influenced by the group's decision, as well as the mean trajectory of all the agents. The model can be interpreted as a stylized version of opinion crystallization in an election for example. The agents' biases are dictated first by their initial spatial position and, in a subsequent generalization of the model, by a combination of initial position and a priori individual preference. The agents have linear dynamics and are coupled through a modified form of quadratic cost. Fixed point based finite population equilibrium conditions are identified and associated existence conditions are established. In general multiple equilibria may exist and the agents need to know all initial conditions to compute them precisely. However, as the number of agents increases sufficiently, we show that 1) the computed fixed point equilibria qualify as epsilon Nash equilibria, 2) agents no longer require all initial conditions to compute the equilibria but rather can do so based on a representative probability distribution of these conditions now viewed as random variables. Numerical results are reported.
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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 ».