論文の概要: Integrating upstream and downstream reciprocity stabilizes cooperator-defector coexistence in N-player giving games
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04743v1
- Date: Fri, 05 Sep 2025 01:49:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.445792
- Title: Integrating upstream and downstream reciprocity stabilizes cooperator-defector coexistence in N-player giving games
- Title(参考訳): 上流と下流の相互性の統合はN-プレイヤのコオペレーター-デフェクター共存を安定化させる
- Abstract要約: 認知的制約やグループ規模の課題にもかかわらず、社会的な協力を含め、ペイ・イット・フォワード・チェーンとアセスメント・システムは共同で社会を維持することができることを示す。
この枠組みは、認知的制限やグループサイズの課題に拘わらず、社会的な協力を共同で維持する方法を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1381558444077822
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Human cooperation persists among strangers despite theoretical predictions of difficulties in large, well-mixed populations, leaving a fundamental evolutionary puzzle. While upstream (pay-it-forward: helping others because you were helped) and downstream (rewarding-reputation: helping those with good reputations) indirect reciprocity have been independently considered as solutions, their joint dynamics in multiplayer contexts remain unexplored. We study N-player giving games with benefit b and cost c and analyze evolutionary dynamics for three strategies: unconditional cooperation (X), unconditional defection (Y), and an integrated reciprocal strategy (Z) combining unconditional forwarding with reputation-based discrimination. We show that integrating upstream and downstream reciprocity can yield a globally asymptotically stable mixed equilibrium of unconditional defectors and integrated reciprocators whenever the benefit-to-cost ratio exceeds a threshold (b/c > 2). Counterintuitively, introducing small complexity costs, rather than destabilizing, stabilizes the equilibrium by preventing not only unconditional cooperators (viewed as second-order freeloaders) but also alternative conditional strategies from invading. While the equilibrium frequency of integrated reciprocators decreases with group size N, it remains positive for any finite N. Rather than requiring uniformity, our model reveals one pathway to stable cooperation through strategic diversity. Defectors serve as "evolutionary shields" preventing system collapse while integrated reciprocators flexibly combine open and discriminative responses. This framework demonstrates how pay-it-forward chains and reputation systems can jointly maintain social polymorphism including cooperation despite cognitive limitations and group size challenges, offering a potential evolutionary foundation for behavioral diversity in human societies.
- Abstract(参考訳): 人類の協力は、大きな、よく混ざった集団の困難に関する理論的予測にもかかわらず、見知らぬ人々の間で持続し、根本的な進化のパズルを残している。
上流(あなたが助けられたため、他の人を助けます)と下流(良い評判を持つ人々を助けること)は、間接的な相互性は、独立してソリューションとみなされてきましたが、マルチプレイヤーのコンテキストにおける彼らの共同ダイナミクスは、まだ探索されていないままです。
非条件協調(X)、非条件欠陥(Y)、および非条件フォワードと評判に基づく識別を組み合わせた統合的相互戦略(Z)の3つの戦略について、N-プレイヤによるゲーム提供とコストcの分析を行った。
上流と下流の相互性の統合は、利益対コスト比がしきい値を超えると(b/c>2)、非条件の欠陥と統合された相互性器の漸近的に安定な混合平衡が得られることを示す。
対極的には、不安定化ではなく、小さな複雑さのコストを導入することは、非条件のコオペレータ(二階のフリーローダーと見なされる)だけでなく、代替条件の戦略の侵入を防ぐことで均衡を安定化させる。
統合的往復器の平衡周波数は、グループサイズ N で減少するが、一様性を必要とするのではなく、任意の有限 N に対して正である。
ディフェクターは「進化的シールド」としてシステム崩壊を防ぐ一方で、統合されたレシプロはオープンと差別的な応答を柔軟に組み合わせている。
この枠組みは、認知的制限やグループサイズの課題に拘わらず、社会的多型を共同で維持し、人間の社会における行動多様性の潜在的な進化基盤を提供する。
関連論文リスト
- Stable and Budget-Feasible Coalition Formation for Clustered Federated Learning: A Hedonic Potential-Game Approach [0.23689955632456086]
クラスタ化された学習は、異質な参加者を連立特化モデルを訓練する連立組織にまとめることの恩恵を受ける。
我々は,学習効果,システムコスト,参加者コスト,金銭的移転を分離した移動可能余剰モデルを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-29T11:29:45Z) - Exit-and-Join Dynamics and Equilibrium in Continuum Cooperative Games [20.036142577511455]
非原子的協調ゲームにおける出口と接合の連立力学の連続的理論を開発する。
分散化されたスイッチングルールから平均場ダイナミクスを導出し、ペイオフ差分スイッチングがレプリケータダイナミクスを回復させることを示す。
提案した理論は、協調価値配分、非協力的連立モビリティ、平均場力学、進化ゲーム理論、および集団ゲームを統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-27T09:17:07Z) - Phi-Actor-Critic: Steering General-Sum Games to Pareto-Efficient Correlated Equilibria [3.061219970798378]
現実世界のマルチエージェントシステムは、個々のインセンティブが集団福祉と矛盾する一般的なサムゲームとしてモデル化されることが多い。
標準深層マルチエージェント強化学習法(MARL)はこの問題に対処する。
提案する$-Actor-Critic($-AC)は,スワップリミスの最小化を利用して,高次相関均衡に向けて学習を行うフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-09T16:40:26Z) - Modeling Decision-Making with Will for Cooperation in Social Dilemmas [45.012863910700254]
我々は,局所的な費用対効果変動を無視しつつ,目標を継続的に追求するメカニズムとして定義される「意志の枠組み」を提案する。
我々は、グループによるリスクの高い閾値を自律的に上回ることを可能にする「協力としての意志のあるエージェント」を示す。
これらの結果から,認知能力の協力により,計算を戦略的に制約することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-09T04:13:55Z) - The Price of Paranoia: Robust Risk-Sensitive Cooperation in Non-Stationary Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0]
コーディネートゲームの構造を通して,コラーニングノイズがどのように伝搬するかを検討する。
標準リスクニュートラル学習においては,協調均衡は指数関数的に不安定であることがわかった。
その結果,ロバスト性はリターン分布ではなく,パートナーの不確実性によって引き起こされる政策勾配更新分散を目標とすべきであることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-17T04:41:38Z) - Emergent Social Intelligence Risks in Generative Multi-Agent Systems [106.60961969939676]
マルチエージェントシステムは、実験室のプロトタイプから現実のデプロイへと急速に移行し、複雑なタスクを解決するためのリソースを共同で計画し、交渉し、割り当てている。
本稿では、共有リソースの競合、シーケンシャル・ハンドオフ・コラボレーション、集合的意思決定集約などに関わる病態における、このような創発的なマルチエージェントリスクに関する先駆的な研究について述べる。
このような集団行動は、稀なケースや病理学的ケースではなく、反復的な臨床試験や幅広い相互作用条件で頻繁に発生する。
エージェント集団が人間の社会から見慣れた障害パターンを自然に再現する社会知能リスクである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-29T17:10:28Z) - Fairness over Equality: Correcting Social Incentives in Asymmetric Sequential Social Dilemmas [14.346045345458416]
逐次社会ジレンマ(SSD)は、個人のインセンティブが集団福祉と対立するときに、協力がどのように現れるかを研究するための重要な枠組みを提供する。
既存の方法の多くは、エージェントがジレンマにおいて同一のインセンティブに直面し、公正性を評価するために他のエージェントに関するグローバル情報への継続的なアクセスを必要とすると仮定している。
我々は、よく知られたSSD環境の非対称な変種を導入し、エージェント間の自然差が協調力学にどのように影響するかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-17T07:31:20Z) - The Devil Behind Moltbook: Anthropic Safety is Always Vanishing in Self-Evolving AI Societies [57.387081435669835]
大規模言語モデルから構築されたマルチエージェントシステムは、スケーラブルな集合知性と自己進化のための有望なパラダイムを提供する。
エージェント社会が継続的自己進化、完全隔離、安全性の不変性を満たすことは不可能であることを示す。
我々は、特定された安全上の懸念を軽減するために、いくつかの解決方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-10T15:18:19Z) - Toward a Sustainable Federated Learning Ecosystem: A Practical Least Core Mechanism for Payoff Allocation [71.86087908416255]
最小コア(LC)概念に基づく配当フレームワークを提案する。
従来の方法とは異なり、LCは最大の不満を最小限に抑えてフェデレーションの凝集を優先する。
統合侵入検知におけるケーススタディは、我々のメカニズムが重要な貢献者や戦略的提携を正しく識別できることを実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-03T11:10:50Z) - Integrated strong reciprocity enables productive punishment and protective defection [1.4323566945483497]
我々は、上流と下流の相互性とコストのかかる罰を統合する進化型ゲームモデルを分析する。
ISR は ISR の安定な混合平衡と非条件欠陥を認めていることを示す。
同時に、ISRとALLDの混合平衡は、控えめな複雑さの下でも頑健である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-07T08:03:49Z) - Decentralized Dynamic Cooperation of Personalized Models for Federated Continual Learning [50.56947843548702]
フェデレーション型連続学習のための分散動的協調フレームワークを提案する。
顧客は、新しい知識の獲得と事前学習の維持のバランスをとるために、動的な協調学習連合を確立する。
また、協調的・動的平衡を達成するために、マージブロックアルゴリズムと動的協調的進化アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-28T06:53:23Z) - Learning to Balance Altruism and Self-interest Based on Empathy in Mixed-Motive Games [47.8980880888222]
マルチエージェントのシナリオは、しばしば混合モチベーションを伴い、潜在的な搾取に対する自己保護が可能な利他的エージェントを要求する。
共感に基づくアルトリズムと自己利益のバランスをとるためのLASE学習を提案する。
LASEはその報酬の一部を共同プレイヤにギフトとして割り当て、このアロケーションは社会的関係に基づいて動的に適応する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T12:30:56Z) - On Tractable $Φ$-Equilibria in Non-Concave Games [53.212133025684224]
非コンケーブゲームにおいて、抽出可能な$Phi$-equilibriaについて検討する。
Phi$が有限であるとき、対応する$Phi$-equilibriaに収束する効率的な非結合学習アルゴリズムが存在することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T01:51:30Z) - The evolution of cooperation and diversity by integrated indirect
reciprocity [1.6481854696778462]
間接的相互性は、人間の社会における協力の進化の主要なメカニズムの1つである。
上流と下流の相互性を統合する新しいモデルを提案する。
このモデルにより, 好ましく混在する集団において, 利他的往復子と自由ライダーの安定な共存がもたらされることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-08T09:37:16Z) - Tackling Asymmetric and Circular Sequential Social Dilemmas with
Reinforcement Learning and Graph-based Tit-for-Tat [0.0]
社会的ジレンマは、複数の俳優が最高の結果を達成するために協力すべき状況を提供するが、怒りと恐怖は最悪の自己関心の問題に繋がる。
近年、深層強化学習の出現は、逐次社会ジレンマ(SSD)の導入により、社会ジレンマへの関心が復活した。
本稿では,エージェント間の協調の多様性をより一般化する新しい種類のマルコフゲームであるCircular Sequential Social Dilemma (CSSD)を用いて,SSDを拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-26T15:42:48Z) - Learning Collective Action under Risk Diversity [68.88688248278102]
集団的リスクジレンマを演じることを学ぶエージェントのグループにおけるリスク多様性の結果について検討する。
リスクの多様性は、全体的な協力を著しく減らし、全体的な目標達成を妨げることを示す。
この結果から,エージェント間のリスク認識の整合性や新たな学習技術開発の必要性が浮き彫りになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-30T18:21:21Z) - Distributed Adaptive Learning Under Communication Constraints [54.22472738551687]
本研究では,コミュニケーション制約下での運用を目的とした適応型分散学習戦略について検討する。
我々は,ストリーミングデータの連続的な観察から,オンライン最適化問題を解決しなければならないエージェントのネットワークを考える。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T19:23:48Z) - Balancing Rational and Other-Regarding Preferences in
Cooperative-Competitive Environments [4.705291741591329]
混合環境は利己的で社会的利益の衝突で悪名高い。
個人と社会的インセンティブのバランスをとるBAROCCOを提案します。
メタアルゴリズムは、Qラーニングとアクタークリティカルの両方のフレームワークと互換性があります。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-24T14:35:32Z) - Coordinated Online Learning for Multi-Agent Systems with Coupled
Constraints and Perturbed Utility Observations [91.02019381927236]
本研究では, 資源制約を満たすため, エージェントを安定な集団状態へ誘導する新しい手法を提案する。
提案手法は,ゲームラグランジアンの拡張によるリソース負荷に基づく分散リソース価格設定手法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-21T10:11:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。