ER随机网络中新型雪堆博弈模型的研究

摘要：

基于传统的雪堆博弈模型,通过添加奖励因子和惩罚因子,并且结合复杂网络的结构的随机性,建立新型博弈模型,来探究网络结构的差异性对博弈模型的影响.基于新型奖惩机制的引入,每个个体的收益函数一经改变,就会迫使部分参与者改变其策略.仿真实验证明,ER网络中雪堆博弈模型的合作水平存在一个全合作平台,即在一个cost范围内,整体的合作水平不会随着cost值的改变而改变,当超出这个范围后,合作水平会随着cost值的增加而下降,并且奖励因子和惩罚因子可以有效地促进合作行为的涌现.考虑到网络结构差异性对博弈模型的影响,在网络中个体的连接度比较小时,全合作平台比较宽,当我们所设定的节点平均度增加时,合作水平下降的cost转折点会减小,但是合作水平的下降速度在减缓.

关键词：雪堆博弈、ER随机网络、奖励因子、惩罚因子、奖励机制、Matlab

分类号：O157.5(代数、数论、组合理论)

在线出版日期：2018-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：11-12