Emergence of cooperation as a restult of mutation and inheritance in PD/PG-like game

• Autorzy: Wójtowicz T. , Rzecki K. , Pławiak P. , Niedźwiecki M. , Sośnicki T. , Smelcerz K. , Wojtoń T. , Tabor Z.

Identyfikatory

DOI

10.4467/2353737XCT.15.117.4154

Warianty tytułu

PL

Współpraca jako rezultat mutacji i dziedziczenia w grach typu PD/PG

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The approach of evolutionary games like prisoner’s dilemma, among others, is based on a consistent strategy. We propose an experimentally verified system where cooperation can arise out of two simple factors: mutation and inheritance. This system has a social dilemma property and allows each agent to set its own desired number of participants. There are two essential mechanisms: fluctuation through which mutation leads to cooperation, and natural selection which tends to promote cheaters and therefore disrupts the cooperation. It is shown in numerical simulations that the interplay between both mechanisms leads to an equilibrium and that no intentional strategies are necessary to establish and sustain cooperation. Thus, starting from a population of non-cooperating agents, natural evolution can end with a population composed of cooperating groups with the mean group size determined by the fluctuation rate and the pay-off function. A thorough analytical explanation of numerical results is provided.

PL

Podejście w grach ewolucyjnych, takich jak Dylemat więźnia, jest oparte przede wszystkim na spójnej strategii. W prezentowanym artykule zaproponowane zostało podejście, w którym współpraca dwóch więźniów może wynikać z mutacji oraz dziedziczenia. System ten ma charakter dylematu społecznego, w którym możliwe jest ustawienie przez każdego z agentów pożądanej dla niego liczby uczestników gry. Ponadto zostały zdefiniowane dwa podstawowe mechanizmy: wahania, które w wyniku mutacji prowadzi do współpracy, a także doboru naturalnego, który ma tendencję do promowania oszustów, w związku z czym zakłóca proces współpracy. W symulacjach numerycznych zostało wykazane, że wzajemne oddziaływanie między dwoma mechanizmami prowadzi do równowagi, a niecelowe strategie są konieczne do nawiązania i utrzymania współpracy między agentami. Tak więc, zaczynając od populacji nie współpracujących agentów, w wyniku procesu ewolucji, może skończyć się na populacji złożonej ze współpracujących grup ze średniej wielkości grupami określonymi przez stopień wahania oraz funkcję spłacającą. Artykuł dokładnie wyjaśnia wyniki numerycznych testów.

Słowa kluczowe

EN

social dilemma; cooperation; prisoner's dilemma; evolutionary games; public goods game

PL

dylemat społeczny; współpraca; dylemat więźnia; gry ewolucyjne; gra dobra publicznego

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej im. Tadeusza Kościuszki
• Czasopismo: Czasopismo Techniczne. Nauki Podstawowe
• Rocznik: 2015
• Tom: Y. 112, iss. 1-NP
• Strony: 71--84
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz., wz., wykr.

Twórcy

autor

Wójtowicz T.

• Institute of Computer Science and Computer Mathematics, Jagiellonian University

autor

Rzecki K.

• Institute of Telecomputing, Faculty of Physics, Mathematics and Computer Science, Cracow University of Technology

autor

Pławiak P.

• Institute of Telecomputing, Faculty of Physics, Mathematics and Computer Science, Cracow University of Technology
• Department of Automatics and Biomedical Engineering, Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering, AGH University of Science and Technology

autor

Niedźwiecki M.

• Institute of Telecomputing, Faculty of Physics, Mathematics and Computer Science, Cracow University of Technology

autor

Sośnicki T.

• Institute of Telecomputing, Faculty of Physics, Mathematics and Computer Science, Cracow University of Technology

autor

Smelcerz K.

• Institute of Telecomputing, Faculty of Physics, Mathematics and Computer Science, Cracow University of Technology

autor

Wojtoń T.

• Institute of Nuclear Physics, Polish Academy of Sciences

autor

Tabor Z.

• Institute of Telecomputing, Faculty of Physics, Mathematics and Computer Science, Cracow University of Technology

Bibliografia

• [1] Hardin G., The tragedy of the commons, Science 162, 1968, 1243-1248.
• [2] Archetti M., Scheuring I., Review: Game theory of public goods in one-shot social dilemmas without assortment, Journal of Theoretical Biology, 299 (0), 2012, 9-20, evolution of Cooperation, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519311003171.
• [3] Hamilton W., The genetical evolution of social behaviour, Journal of Theoretical Biology 7 (1), 1964, 1-52, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0022519364900384.
• [4] Archetti M., The volunteer’s dilemma and the optimal size of a social group, Journal of Theoretical Biology, 261 (3), 2009, 475-480, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519309003890.
• [5] Lee J.-H., Sigmund K., Dieckmann U., Iwasa Y., Games of corruption: How to suppress illegal logging, Journal of Theoretical Biology, 367 (0), 2015, 1-13, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519314006274.
• [6] Rauwolf P., Mitchell D., Bryson J.J., Value homophily benefits cooperation but motivates employing incorrect social information, Journal of Theoretical Biology, 367 (0), 2015, 246-261, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519314006754.
• [7] Chen X., Gross T., Dieckmann U., Shared rewarding overcomes defection traps in generalized volunteer’s dilemmas, Journal of Theoretical Biology, 335 (0), 2013, 13-21, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519313002865.
• [8] Grujic J., Cuesta J.A., Sanchez A., On the coexistence of cooperators, defectors and conditional cooperators in the multiplayer iterated prisoner’s dilemma, Journal of Theoretical Biology, 300 (0), 2012, 299-308, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519312000677.
• [9] Szabo G., Szolnoki A., Czako L., Coexistence of fraternity and egoism for spatial social dilemmas, Journal of Theoretical Biology, 317 (0), 2013, 126-132, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519312005395.
• [10] Axelrod R., The Evolution of Cooperation, Basic Books, New York 1984.
• [11] Santos M.D., Pinheiro F.L., Santos F.C., Pacheco J.M., Dynamics of n-person snowdrift games in structured populations, Journal of Theoretical Biology, 315 (0), 2012, 81-86, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519312004699.
• [12] Qi H., Ma S., Jia N., Wang G., Experiments on individual strategy updating in iterated snowdrift game under random rematching, Journal of Theoretical Biology, 368 (0), 2015, 1-12, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002251931400705X.
• [13] Fu F., Nowak M.A., Hauert C., Invasion and expansion of cooperators in lattice populations: Prisoner’s dilemma vs. snowdrift games, Journal of Theoretical Biology, 266 (3), 2010, 358-366, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519310003395.
• [14] Baird R.W., Dill L.M., Ecological and social determinants of group size in transient killer whales, Behavioral Ecology, 7, 1996, 408-416.
• [15] Moreira J.A., Pinheiro F.L., Nunes A., Pacheco J.M., Evolutionary dynamics of collective action when individual fitness derives from group decisions taken in the past, Journal of Theoretical Biology, 298 (0), 2012, 8–15, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519311006515.
• [16] Schoenmakers S., Hilbe C., Blasius B., Traulsen A., Sanctions as honest signals the evolution of pool punishment by public sanctioning institutions, Journal of Theoretical Biology, 356 (0), 2014, 36–46, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519314002392.
• [17] Brnnstrm A., Gross T., Blasius B., Dieckmann U., Consequences of fluctuating group size for the evolution of cooperation, Journal of mathematical biology, 63 (2), 2011, 263-281.
• [18] Siwik L., Włodarczyk K., Kluczny M., Staged event-driven architecture as a micro-architecture of distributed and pluginable crawling platform, Computer Science 14 (4), 2013, 645-665.
• [19] Niedzwiecki M., Cetnarowicz K., Rzecki K., Using the evaluation nets modeling tool concept as an rnhancement of the petri net tool, [in:] Computer Science and Information Systems (FedCSIS), Federated Conference on, 2013, 1007-1012.
• [20] Kułakowski K., Szybowski J., Tadeusiewicz R., Tender with success ‒ the pairwise comparisons approach, Procedia Computer Science 35, 2014, 1122-1131.
• [21] Koczkodaj W., Mackasey W., Smolewski I., Tadeusiewicz R., How to support the government procurement by a pairwise comparisons model, Studia Informatica 1‒2 (17), 2013, 19-28.
• [22] Tadeusiewicz R., Horzyk A., Man-machine interactions improvement by means of automatic human personality identification. chapter in book: Saeed k., snasel v., Computer information systems and industrial management, lecture notes in computer science, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 8838, 2014, 278-289.
• [23] Dreżewski R., Agent-based simulation model of sexual selection mechanism, [in:] G. Jezic, R.J. Howlett, L.C. Jain (eds.), Agent and Multi-Agent Systems: Technologies and Applications, 9th KES International Conference, KES-AMSTA 2015 Sorrento, Italy, June 2015, Proceedings, Vol. 38 of Smart Innovation, Systems and Technologies, 155-166. Springer International Publishing, 2015; The original publication is available at http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19728-9.
• [24] Dreżewski R., Agent-based modeling and simulation of species formation processes, [in:] F. Alkhateeb, E. Al Maghayreh, I. Abu Doush, (eds.), Multi-Agent Systems - Modeling, Interactions, Simulations and Case Studies, 3-28, [in:] Tech, Rijeka 2011; The original publication is available at http://dx.doi.org/10.5772/14286.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.