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Reinforcement learning account of network reciprocity.
Ezaki, Takahiro; Masuda, Naoki.
Afiliação
  • Ezaki T; PRESTO, Japan Science and Technology Agency, 4-1-8 Honcho, Kawaguchi, Saitama, Japan.
  • Masuda N; Department of Engineering Mathematics, University of Bristol, Clifton, Bristol, United Kingdom.
PLoS One ; 12(12): e0189220, 2017.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-29220413
Evolutionary game theory predicts that cooperation in social dilemma games is promoted when agents are connected as a network. However, when networks are fixed over time, humans do not necessarily show enhanced mutual cooperation. Here we show that reinforcement learning (specifically, the so-called Bush-Mosteller model) approximately explains the experimentally observed network reciprocity and the lack thereof in a parameter region spanned by the benefit-to-cost ratio and the node's degree. Thus, we significantly extend previously obtained numerical results.
Assuntos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Aprendizagem Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: PLoS One Assunto da revista: CIENCIA / MEDICINA Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Article País de afiliação: Japão País de publicação: Estados Unidos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Aprendizagem Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: PLoS One Assunto da revista: CIENCIA / MEDICINA Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Article País de afiliação: Japão País de publicação: Estados Unidos