論文の概要: AI-Driven Multi-Agent Simulation of Stratified Polyamory Systems: A Computational Framework for Optimizing Social Reproductive Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20678v1
• Date: Sat, 21 Mar 2026 06:38:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.033269
• Title: AI-Driven Multi-Agent Simulation of Stratified Polyamory Systems: A Computational Framework for Optimizing Social Reproductive Efficiency
• Title（参考訳）: 階層型ポリアモリーシステムのAI駆動型マルチエージェントシミュレーション:社会的生殖効率を最適化するための計算フレームワーク
• Authors: Yicai Xing,
• Abstract要約: 中国の総出生率(TFR)は2023年に約1.0に低下し、韓国は0.72を下回った。 SPS(Stratified Polyamory System)は、個人が法的に認められた少数の二次パートナーを維持することを可能にするシステムである。 予備計算の結果は、女性の母親の処罰と男性の性欲の二重危機に対処する際のフレームワークの生存可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contemporary societies face a severe crisis of demographic reproduction. Global fertility rates continue to decline precipitously, with East Asian nations exhibiting the most dramatic trends -- China's total fertility rate (TFR) fell to approximately 1.0 in 2023, while South Korea's dropped below 0.72. Simultaneously, the institution of marriage is undergoing structural disintegration: educated women rationally reject unions lacking both emotional fulfillment and economic security, while a growing proportion of men at the lower end of the socioeconomic spectrum experience chronic sexual deprivation, anxiety, and learned helplessness. This paper proposes a computational framework for modeling and evaluating a Stratified Polyamory System (SPS) using techniques from agent-based modeling (ABM), multi-agent reinforcement learning (MARL), and large language model (LLM)-empowered social simulation. The SPS permits individuals to maintain a limited number of legally recognized secondary partners in addition to one primary spouse, combined with socialized child-rearing and inheritance reform. We formalize the A/B/C stratification as heterogeneous agent types in a multi-agent system and model the matching process as a MARL problem amenable to Proximal Policy Optimization (PPO). The mating network is analyzed using graph neural network (GNN) representations. Drawing on evolutionary psychology, behavioral ecology, social stratification theory, computational social science, algorithmic fairness, and institutional economics, we argue that SPS can improve aggregate social welfare in the Pareto sense. Preliminary computational results demonstrate the framework's viability in addressing the dual crisis of female motherhood penalties and male sexlessness, while offering a non-violent mechanism for wealth dispersion analogous to the historical Chinese Grace Decree (Tui'en Ling).
• Abstract（参考訳）: 現代社会は人口動態の深刻な危機に直面している。 東アジア諸国は最も劇的な傾向を示しており、2023年には中国の総出生率(TFR)が約1.0に低下し、韓国の0.72を下回った。 教育を受けた女性は、感情的な満足感と経済的安全の両方が欠如している組合を合理的に拒絶し、社会経済スペクトルの下端にいる男性の割合は、慢性的な性的虐待、不安、無力感を経験している。 本稿ではエージェントベースモデリング(ABM)、マルチエージェント強化学習(MARL)、大規模言語モデル(LLM)を用いた社会シミュレーションを用いたSPS(Stratified Polyamory System)のモデリングと評価のための計算フレームワークを提案する。 SPSは、社会的子育てと相続の改革と合わせて、個人が唯一の配偶者に加え、法的に認められた少数の二次パートナーを維持することを許可している。 我々は,A/B/C階層化をマルチエージェントシステムにおける異種エージェントタイプとして定式化し,マッチングプロセスをPPO(Proximal Policy Optimization)に適したMARL問題としてモデル化する。 交配ネットワークはグラフニューラルネットワーク(GNN)表現を用いて解析される。 進化心理学,行動生態学,社会成層論,計算社会科学,アルゴリズム的公正性,制度経済学に基づいて,SPSはパレートの社会福祉を総合的に改善できると主張している。 予備的な計算結果は、このフレームワークが女性の母親の罰則と男性の性欲の二重的危機に対処する上での生存可能性を示し、一方で、歴史的中国のグレース宣言(トゥイエン・リング)に類似した富の非暴力的なメカニズムを提供する。

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