Эволюционная игра с учетом обратной связи с окружающей средой и мнениями игроков
- Авторы: Лориц Е.М.1, Губар Е.А.1
-
Учреждения:
- Санкт-Петербургский Государственный Университет
- Выпуск: № 106 (2023)
- Страницы: 172-183
- Раздел: Управление в социально-экономических системах
- URL: https://journal-vniispk.ru/1819-2440/article/view/364082
- DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2023.106.6
- ID: 364082
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Эволюционные игры являются развивающимся подразделом теории игр, который применяется при изучении адаптации больших, но конечных популяций к~изменениям окружающей среды. При этом предполагается, что каждый из агентов не оказывает значительного влияния на систему. Теория эволюционных игр находит широкое применение во многих областях науки. В частности, в биологии, медицине и моделировании беспроводных сетей. В данной работе исследуется эволюционная игра с двумя уровнями взаимодействия агентов популяции. На первом уровне изменение состояния популяции зависит от изменения состояния окружающей среды, увеличения или уменьшения доступных для агентов ресурсов. На втором уровне изменение состояния популяции зависит от мнений агентов о состоянии окружающей среды. Эти уровни образуют двухуровневую структуру принятия решений, где изменение одного параметра системы, например, состояния среды, влечет за собой изменение остальных элементов системы, т.е изменение состояния популяции и мнений агентов. В рамках исследования был проведен анализ модифицированной эволюционной игры с учетом влияния состояния окружающей среды и мнений агентов, разработаны вычислительные процедуры на языке MATLAB и проведены две серии численных экспериментов.
Ключевые слова
Об авторах
Екатерина Михайловна Лориц
Санкт-Петербургский Государственный Университет
Email: kate.lorits@gmail.com
Санкт-Петербург
Елена Алексеевна Губар
Санкт-Петербургский Государственный Университет
Email: e.gubar@spbu.ru
Санкт-Петербург
Список литературы
КОЛЕСИН И.Д., ГУБАР Е.А., ЖИТКОВА Е.М. Стратегииуправления в медико-социальных системах. – СПб.: Изд-воС.-Петерб. ун-та, 2014. – 128 c. КУРНОСЫХ З.А., ГУБАР Е.А. Моделирование эволюцион-ной игры с учетом сетевой структуры // Процессы управ-ления и устойчивость. – 2017. – Т. 4, № 1. – С. 631–635. ЛОРИЦ Е.М. Эволюционная игра с учетом обратной свя-зи с окружающей средой и мнениями игроков // Процессыуправления и устойчивость.–2023.–Т.10,№ 1.–С.462–466. МАЗАЛОВ В.В., ДОРОФЕЕВА Ю.А., КОНОВАЛЬЧИКО-ВА Е.Н. Моделирование влияния среди участников обра-зовательного коллектива // Вестник Санкт-Петербургскогоуниверситета. – 2019. – Т. 15, Вып. 2. – С. 259–273. ПЕТРОСЯН Л.А., ЗЕНКЕВИЧ Н.А., ШЕВКОПЛЯС Е.В.Теория Игр. – СПб.: БХВ-Петербург, 2012. – 432 с. ARGASINSKI K., BROOM M. Evolutionary stability underlimited population growth: Eco-evolutionary feedbacks andreplicator dynamics // Ecol. Complex. – 2017. – Vol. 34, No. 6. BAYER P., GATENBY R. ET AL. Coordination games incancer // PLoS ONE. – 2022. – Vol. 17, Iss. 1. – Art. e0261578. BROOM M., KRIVAN V. Two-strategy games with timeconstraints on regular graphs // Journal of TheoreticalBiology. – 2020. – Vol. 506. – Art. 110426. BROOM M., RYCHTAR J. Game-Theoretical Models inBiology. – CRC Press, 2022. – 591 p. BROWN J.S., THUIJSMAN F. ET AL. The contributionof evolutionary game theory to understanding and treatingcancer // Dynamic Games and Applications. – 2022. – Vol. 12. –P. 313–342. CRESSMAN R. Evolutionary Dynamics and Extensive FormGames. – Cambridge: MIT Press, 2003. – 316 p. MENG Y., BROOM M., LI A. Impact of misinformation in theevolution of collective cooperation. – 2023. PAARPORN K., EKSIN C. ET AL. Optimal control policiesfor evolutionary dynamics with environmental feedback // IEEEConf. on Decision and Control (CDC). – 2018. – P. 1905–1910. PRESSLEY M., SALVIOLI M. Evolutionary dynamics oftreatment-induced resistance in cancer informs understandingof rapid evolution in natural systems // Frontiers in Ecologyand Evolution. – 2021. – Vol. 9. – Art. 681121. RIEHL J.R., CAO M. Control of stochastic evolutionary gameson networks // IFAC. – 2015. – Vol. 48, Iss. 22. – P. 76–81. SANDHOLM W.H. Population Games and EvolutionaryDynamics. – Cambridge: MIT Press, 2010. – 616 p. TEMBINE H., ALTMAN E., EL-AZOUZI R., HAYEL Y.Evolutionary games in wireless networks // IEEE Trans. onSystems, Man, and Cybernetics. – 2009. – Vol. 40. Iss. 3. –P. 634–646. VINCENT T.L., BROWN J.S. Evolutionary Game Theory,Natural Selection, and Darwinian Dynamics. – New York:Cambridge University Press, 2005. – 400 p. WEIBULL J.W. Evolutionary Game Theory. – Cambridge: MITPress, 1995. – 265 p. WEITZ J.S., EKSIN C., PAARPORN K. ET AL. An oscillatingtragedy of the commons in replicator dynamics with game-environment feedback // PNAS. – 2016. – Vol. 113, No 47. –P. E7518–E7525. ZHILIANG Z., YULI Z. ET AL. Evolutionary game dynamicsof the competitive information propagation on social networks //Complexity. – 2019. – Vol. 2019. – Art. 8385426. ZHU Q., GUBAR E., ALTMAN E. (EDS.). Special Issue onModeling and Control of Epidemics. // Dynamic Games andApplications. – 2022. – Vol. 12.
Дополнительные файлы
