70、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. 集体罪责原则与族际互动

1.1 研究背景与基本设定

本研究旨在运用惩罚方法来探讨族际合作问题，核心原则为集体罪责原则，即假设整个族群要为其成员在族际互动中的背叛行为负责。

假设存在一个由两个族群 $A$ 和 $B$ 组成的群体 $P$，满足 $P = A \cup B$ 且 $A \cap B = \varnothing$，其中 $A = {a_1, a_2, \cdots, a_m}$，$B = {b_1, b_2, \cdots, b_n}$。群体 $P$ 中的智能体之间存在三种互动类型：
1. 族群 $A$ 内部的族内互动；
2. 族群 $B$ 内部的族内互动；
3. 族群 $A$ 和 $B$ 之间的族际互动。

1.2 互动频率与信息不对称假设

参考前人研究，我们假设族际互动的频率远低于族内互动频率。为实现这一要求，引入族际互动概率 $P_{inter}$，设定其值为 $0.1$，即所有互动中仅有 $10\%$ 为族际互动。

同时，假设存在信息不对称情况。智能体能够识别同族群的其他成员，并了解彼此的互动历史。但在族际互动中，智能体仅知道对方来自不同族群，无法知晓对方的个体身份和个人历史。这种信息不对称与集体罪责原则密切相关，由于缺乏对其他族群智能体的信息，集体罪责原则被用作惩罚族际背叛行为的指导规则。

1.3 惩罚设定与策略表示

每个智能体 $a \in A$ 和 $b \in B$ 都有对应的惩罚值 $p(a)$ 和 $p(b)$，满足 $0 \leq p(a) \leq p_{max}$ 和 $