Sep, 2019

异质社会中的社会公共品困境

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TL;DR研究不同空间结构和社会公共物品在生物进化中如何影响互惠行为，发现异质性网络能够促进互惠行为的出现，但这也可能导致少数人受益，大多数人受益较少或负面影响。此外，研究还发现即使总成本超过总利益，社会产品的制作者也可能受到选择的青睐。
prosocial behaviorsevolutionary dynamicsheterogeneous networksspatial structuressocial goods
发现论文，激发创造
  • 社会困境中的人类合作模型

    本文研究社会困境中人们的合作行为，提出人类天生具有合作的倾向，并建立了第一个能够预测人类合作行为的模型，该模型考虑到人们能够形成联盟来预测社会困境的演化，并根据最乐观的预测来行动。实验结果表明，即使在没有外部控制的情况下，人们也能够在一次性的社会困境中合作。

    Jul, 2013

  • 网络公共物品博弈中的利他设计

    本论文介绍了一个扩展的公共物品博弈模型来考虑利他动机，其中将利他主义通过利他主义图中介的受益纳入效用函数，探索了调节共同利益的杠杆作用和计算复杂性。

    May, 2021

  • 混合动机强化学习中的社会多样性与社会偏好

    该研究利用社会心理学中的互相依存理论，探究强化学习在混合动机游戏中的效果，发现代理人的群体异质性对于代理人的行为变化有着显著的影响，并在两个混合动机 Markov 游戏中得到实证结果。

    Feb, 2020

  • 社会多样性降低培养公平性的复杂程度和成本

    该研究基于不完全信息和灵活公平标准，通过异构图探索社会多样性对终局博弈的影响，并发现了降低公平要求下利用某些个体影响力的机制来进一步降低支出的结果，为引导社会多元体系中的机构政策提供新的见解。

    Nov, 2022

  • 透过赠予行为促进多智体游戏中的道德行为

    本研究提出了一种使用对等激励机制指导智能体协调、从而实现更符合社会期望的 Nash 均衡的方法，实验发现，使用此方法可以增加博弈模型收敛到期望均衡的概率。

    May, 2021

  • 在跨时间社会困境任务中平衡探索和利用，提高合作

    通过多智能体强化学习，将学习速率纳入协作策略以平衡探索和开发性，实现集体行为的协调。在决策任务中，简单的策略有助于提高相对集体的回报，并且异构环境下的强化学习代理人较同质环境更具协调性。

    Oct, 2021

  • 序贯社交困境中的多智体强化学习

    本文提出了顺序社会困境概念，以两种引入的马尔可夫博弈为例，分析了多个自利的独立学习智能体使用自己的 Deep Q-Networks 所学习的策略，同时展示了竞争如何导致冲突并阐明了真实世界社会困境的顺序性质如何影响合作。

    Feb, 2017

  • 基于网络的公共品实验中的合作和传染

    通过一系列基于 Web 的实验，研究发现无论是高度成团的网络如派系，还是低聚集的网络如随机网络，网络拓扑结构都没有显著影响人类合作的平均贡献，但邻居行为对合作具有正反馈和负反馈影响。

    Aug, 2010

  • 演化博弈中合作的崩溃

    扩展进化博弈论通过允许玩家策略及其回报随着遗传变异的选择而进化，提供了一般框架来理解策略和回报在迭代博弈中的共同进化过程，揭示出利益和成本之间的权衡使得合作的瓦解是如此极端以至于合作的平均回报可能下降，即使相互合作的潜在回报仍在增加。

    Feb, 2014

  • 公平厌恶提高了跨时社会困境中的合作

    研究探讨了多智能体强化学习在社会困境问题上的局限性及由于人类存在的不平等厌恶行为对解决社会困境问题的重要作用。

    Mar, 2018