69、多智能体视角下的族际合作研究

多智能体视角下的族际合作研究

1. 引言

在动物和人类社会中，合作是一个重要的研究课题。囚徒困境游戏为我们研究合作提供了一个简单的场景，该游戏在生物学、社会学和计算科学等多个领域都得到了广泛的分析。近年来，进化版的囚徒困境游戏成为研究的热点，其核心在于低得分策略数量减少，高得分策略数量增加，如此循环往复。

本文旨在运用进化版的囚徒困境游戏来研究不同族裔群体之间的合作问题。此前，相关研究使用标准迭代囚徒困境理论探讨了族际合作与冲突的不同机制，并从均衡条件的角度进行了详细讨论。本文在此基础上进行改进和扩展，考虑了一个由智能体组成的群体，每个智能体都拥有囚徒困境游戏的策略，且分为未受惩罚和受惩罚两种状态。同时，我们将运用进化稳定性理论来解释和理解进化过程中出现的策略。

在传统的囚徒困境游戏中，两人之间的合作通常只有在双方重复相遇并记住彼此过往合作或欺骗行为时才会出现。但在现实生活中，当两人是陌生人或没有彼此的记忆时，合作往往难以产生。不过，这种相互作用的历史可以被一般知识所取代，例如了解对方过去是否与他人合作。本文采用了类似的方法，不同的是，我们标记不合作的个体，使其在一段时间内带有“惩罚形象”。这种方法有助于促进合作，是构建族际合作理论的支持手段。

我们还研究了集体罪责原则对族际合作的影响，以及如何促进族际合作。我们的基本模型类似于两个陌生人相遇的情景，双方不知道彼此的个人历史和惩罚情况，只知道对方群体中是否有人近期不合作，若有则整个群体都会受到牵连。这种方法可以合理地模拟大城市中个体之间的基本情况，虽然个体之间的相遇不太可能重复，但族裔群体内部的信息网络能够快速传播与其他族裔个体的互动信息。

需要强调的是，我们并非提供一个能涵盖所有族裔和平与