Evoluční teorie her. Evolutionary Game Theory



Podobné dokumenty
Doprovodné texty ke kurzu Teorie her

3. ANTAGONISTICKÉ HRY

TGH13 - Teorie her I.

TEORIE HER Meta hry PŘEDNÁŠKA. OPTIMALIZACE A ROZHODOVÁNÍ V DOPRAVĚ část druhá Přednáška 4. Zuzana Bělinová

Úvod do teorie her

Teorie her a ekonomické rozhodování. 2. Maticové hry

ANTAGONISTICKE HRY 172

Operační výzkum. Teorie her. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

Teorie her a ekonomické rozhodování. 3. Dvoumaticové hry (Bimaticové hry)

SOBECKÝ GEN. Proč gen? Co je fitness? Proč sobecký? Co je objektem přirozeného výběru? Jedinec? Skupina? Gen (resp. alela)?

SOBECKÝ GEN. Proč gen? Co je fitness? Proč sobecký? Můžou se posádky promíchávat? Jak se geny šíří?

Úvod do teorie her

KOOPERATIVNI HRY DVOU HRA CˇU

Teorie her a ekonomické rozhodování. 7. Hry s neúplnou informací

Operační výzkum. Teorie her cv. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

Teorie her a ekonomické rozhodování 5. Opakované hry

Karolína Lhotková Evoluční stabilita a její aplikace v biologii

Teorie her a ekonomické rozhodování. 4. Hry v rozvinutém tvaru

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Dvou-maticové hry a jejich aplikace

Geneticky vyvíjené strategie Egyptská hra SENET

Teorie her a ekonomické rozhodování. 8. Vyjednávací hry

B) EX = 0,5, C) EX = 1, F) nemáme dostatek informací.

Teorie her a ekonomické rozhodování. 11. Aukce

Úvod do teorie her ZVYŠOVÁNÍ ODBORNÝCH KOMPETENCÍ AKADEMICKÝCH PRACOVNÍKŮ OSTRAVSKÉ UNIVERZITY V OSTRAVĚ A SLEZSKÉ UNIVERZITY V OPAVĚ

THE: Cournotův model oligopolu Existence Nashova ekvilibria

Stručný úvod do teorie her. Michal Bulant

Základy matematické analýzy

Propojení výuky oborů Molekulární a buněčné biologie a Ochrany a tvorby životního prostředí. Reg. č.: CZ.1.07/2.2.00/

Přednáška #8. Základy mikroekonomie TEORIE HER

Teorie her a ekonomické rozhodování. Úvodní informace Obsah kursu 1. Úvod do teorie her

Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/

TEORIE HER - ÚVOD PŘEDNÁŠKA. OPTIMALIZACE A ROZHODOVÁNÍ V DOPRAVĚ část druhá Přednáška 2. Zuzana Bělinová


13. cvičení z PSI ledna 2017

Dokažte Větu 2(Minimax) ze třetího dílu seriálu pro libovolnou hru s nulovým součtem, ve kterémákaždýhráčnavýběrprávězedvoustrategií.

FIT ČVUT MI-LOM Lineární optimalizace a metody. Dualita. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

VÝBĚR A JEHO REPREZENTATIVNOST

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

P 1 = P 1 1 = P 1, P 1 2 =

Masarykova univerzita. Fakulta informatiky. Evoluce pohybu

π i = π i (s 1,...,s N ) : i I S i R...výplatní funkcí i-tého hráče.

strategická desková hra pro dva hráče

Úvod Game designer Struktura hry Formální a dramatické elementy Dynamika her Konec. Úvod do game designu 1 / 37

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

Náhodné chyby přímých měření

Základy genetiky populací

Anotace. Středník II!! programování her.

(Non-cooperative Normal-Form Games)

TEORIE HER

Koaliční hry. Kooperativní hra dvou hráčů

Hry v rozvinutém tvaru a opakované hry. Hry v rozvinutém tvaru

5. Náhodná veličina. 2. Házíme hrací kostkou dokud nepadne šestka. Náhodná veličina nabývá hodnot z posloupnosti {1, 2, 3,...}.

Algoritmus pro hledání nejkratší cesty orientovaným grafem

Pravidlové systémy. František Fjertil Špoutil

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2016/2017

Aplikace teorie her. V ekonomice a politice Ing. Václav Janoušek

Příklad z učebnice matematiky pro základní školu:

Řešení. Označme po řadě F (z) Odtud plyne, že

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

Unární je také spojka negace. pro je operace binární - příkladem může být funkce se signaturou. Binární je velká většina logických spojek

MAKROEKONOMIE. Blok č. 4: SPOTŘEBA

Universita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta RIGORÓZNÍ PRÁCE. Mgr. Martin Chvoj. Pokročilé partie teorie her a jejich aplikace

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

Vlastní číslo, vektor

Matematika III 10. týden Číselné charakteristiky střední hodnota, rozptyl, kovariance, korelace

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.

Hardy-Weinbergův zákon - cvičení

KOOPERATIVNÍ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, JÁDRO HRY, HRA VE TVARU CHARAKTERISTICKÉ FUNKCE, SHAPLEYOVA HODNOTA CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ?

Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/

Riemannova hypotéza Martin Havlík 2. A

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují

I. D i s k r é t n í r o z d ě l e n í

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015

Polynomy. Mgr. Veronika Švandová a Mgr. Zdeněk Kříž, Ph. D. 1.1 Teorie Zavedení polynomů Operace s polynomy...

0.1 Úvod do matematické analýzy

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík

{Q={1,2};S,T;u(s,t)} (3.3) Prorovnovážnéstrategie s,t vehřesnulovýmsoučtemmusíplatit:

Bakalářská práce Nejslabší! Máte padáka! Strategie ukládání

p(x) = P (X = x), x R,

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2018/2019

a způsoby jejího popisu Ing. Michael Rost, Ph.D.

Rozhodovací procesy v ŽP HRY A SIMULAČNÍ MODELY

Máte 1000 Kč a jdete si koupit svoji oblíbenou knihu?

Úvod do teorie her. David Bartl, Lenka Ploháková

Příklad 1. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 11

Nové směry v evoluční biologii. Jaroslav Flegr Katedra filosofie a dějin přírodních věd Přírodovědecká Fakulta UK Praha

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Varianty Monte Carlo Tree Search

Gymnázium, Praha 6, Arabská 14. předmět Programování, vyučující Tomáš Obdržálek. Počítačová hra Fotbalový Manažer. ročníkový projekt.

4EK201 Matematické modelování. 10. Teorie rozhodování

[1] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R}

Úvod do teorie her. 6. Koaliční hry

THE: Nekooperativní hry s nulovým součtem Non-Cooperative Zero-sum Games

Petr Chvosta. vlevo, bude pravděpodobnost toho, že se tyč na počátku intervalu τ B nachází nad vpravo

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. Model tahové hry s finančními odměnami

THE: Smíšené Nashovo ekvilibrium ve strategických hrách (Mixed Nash Equilibria in Normal-Form Games)

Transkript:

THE: Evolutionary Game Theory Brno University of Technology Brno Czech Republic December 4, 2014

Úvod Čerpáno z: John Maynard Smith, George R. Price: The logic of animal conflict. Nature 246:15-18. Nisan et al.: Algorithmic Game Theory Dugatkin, L.A., Reeve, H.K. (editors): Game Theory and Animal Behavior, Oxford, 1998 Vincent, T.L., Brown, J.S.: Evolutionary Game Theory, Natural Selection, and Darwinian Dynamics, Cambridge, 2005 Magdaléna Hykšová: Přednášky z Teorie her, Fakulta dopravní, ČVUT

Počátky: John Maynard Smith, George R. Price: The logic of animal conflict. Nature 246:15-18. Aplikace THE na strategické interakce živočišných druhů. Zavedení Evolučně stabilní strategie (ESS) Ukázalo se, že principy chování rostlin a živočichů při vzájemných interakcích lze zatím nejlépe objasnit prostředky teorie her. Dokonce se ukazuje (prý), že nejvhodnější aplikace THE jsou právě v biologii.

Evoluce a Teorie her Velmi neformálně, bez nároků na odbornou věrnost: Kdysi na počátku vznikl organismus schopný replikace (množení). Vznikla populace jedinců. V rámci replikace může docházet k mutacím. Nevznikne klon jedince, ale modifikovaná verze ta má příležitost ukázat, zda-li je schopnější v přežití. Boj o zdroje, území,... Projevem evoluce tedy bylo vytvořit nástroje na přežití. Budeme muset identifikovat hráče, strategie a formu zisku. Přes veškeré filosofické úvahy o smyslu bytí, lze předpokládat, že nejvíc nejdůležitějším cílem je přežít a rozmnožit se. Evoluční THE aspoň takto hodnotí kvalitu jedince.

Co očekáváme od spojení evoluce a Teorie her? Co očekává biolog? Co očekává sociolog? A co matematik? Biolog si odpoví otázky vývoje druhů a pochopí proč evoluce dopadla jak dopadla (ona tedy stále pokračuje...). Sociolog/psycholog/ekonom/prognostik si na modelech uvědomí podobnosti s chováním lidí. Zřejmě nikdo nechce predikovat chování... v situaci... Experimenty a korelace s realitou: Čím je druh jednodušší, tím jeho chování více odpovídá matematickému modelu a to včetně smíšených strategíı. Severoamerická kutilka (druh vosy) klade vajíčka do díry v zemi společně s jejich budoucí potravou. Strategie: kopat vlastní díru, použít již existující. Pozorováním bylo zjištěno (na konkrétních jedincích) smíšené chování, které odpovídá racionálnímu modelu. Obvyklejší je gen. polymorfismus určitá část populace provádí jednu strategii, jiná část populace jinou.

Hráč, strategie a zisk Půjdeme na samotnou podstatu věci. Budeme řešit elementární interakce mezi jedinci. Neřešíme tudíž, proč si jedinec Franta koupí Fiat místo Renaulta. Všechno jsou to projevy někoho v pozadí. Za vším stojí geny. Geny voĺı strategii jedince ve hře o přežití a reprodukci. Strategie behaviorální fenotyp (fenotyp soubor všech pozorovatelných vlastností a znaků organismu), tj. program udávající, jak bude jedinec konat v různých situacích. Jedinec má jednu strategii nebo je schopen pro danou situaci strategii zvolit. Výplatní funkce předpoklady pro reprodukci. Myšlenka (R. Dawkins): Jedinci jsou geny. My jsme jejich nástroje (schránky) k přežití. Lety vzájemných soubojů genů se geny učily a vyvíjely.

Zbraňové vybavení živočišného druhu Přežijí ti největší? nebo ti s největšími zuby a drápy? nebo ti nejagresivnější? nebo ti mírumilovní? Technická výbava jedince a fenotyp jeho chování? Hodný drak nepotřebuje zuby a agresivní myš sotva někoho porazí. R. Dawkins: Příběh předka, Academia, 2008

Evolučně stabilní strategie (ESS) J. M. Smith, G. R. Price (1973): ESS je strategie taková, že pokud je přijata členy populace, pak je tato populace imunní vůči případnému mutantovi. Je to zpřesnění (refinement) Nashova ekvilibria, tzn. pokud je přijato populací, pak stačí jednoduchá logika přirozeného výběru na to, aby se populace zabezpečila vůči případnému mutantovi. ESS tedy tvoří strategický profil s nějakými vlastnostmi. Může existovat ryzí nebo smíšená podoba ESS. ESS tvoří refinement NE, tzn. ne všechna NE jsou ESS.

Demo ESS Mějme nekonečně velkou (velikost je tedy dostatečná a není limitující) populaci jedinců, kteří se množí asexuálně. Jedinci se navzájem střetávají po dvojicích, tedy hrají nekooperativní hry dvou hráčů s výplatními funkcemi u 1,u 2. Strategie I je evolučně stabilní, pokud pro každou strategii J I platí: u 1 (I,I) > u 1 (J,I) u 1 (I,I) = u 1 (J,I) u 1 (I,J) > u 1 (J,J) Je-li I ESS, pak (I,I) je NE. Jaký efekt má prohra?

Evolučně stabilní strategie Definition ESS je strategie taková, že pokud ji přijme většina populace, pak neexistuje mutantská strategie, která by byla reprodukčně úspěšnější. (Smith and Price, 1973) Pozn.: populace ji nepřijme, ona ji reprezentuje. Vývojový pohled: Vývoj stále probíhá ESS je zjednodušující model a dává smysl při známé množině strategíı. Neuvažujeme příchod zcela nové strategie (v tomto směru je pojem mutant možná nevhodný).

Formální definice ESS, THE-hledisko Mějme nekonečně velkou (velikost je tedy dostatečná a není limitující) populaci jedinců, kteří se množí asexuálně. Jedinci se navzájem střetávají po dvojicích, tedy hrají nekooperativní hry dvou hráčů (tzv. vnitřní hra). Předpokládejme, že vnitřní hra Γ = ({A,B};S s ;U) je symetrická, U(s t) čteme užitek hráče hrajícího strategii s proti strategii t. Pojmem (S s ) budeme rozumět smíšené rozšíření S s. Definition Strategie I S s je evolučně stabilní, pokud pro každou strategii J S s,j I platí: U(I I) > U(J I) nebo U(I I) = U(J I) U(I J) > U(J J)

Formální definice ESS, THE-hledisko Theorem Je-li I ESS, pak (I,I) je NE. K náznaku důkazu se dostaneme dále. Poznámka: ESS je refinement NE, tzn. není to ekvivalent NE, tzn. existují NE, která nejsou složena z ESS.

Formální definice ESS, THE-hledisko

Formální definice ESS, THE-hledisko Jiná definice (předpokládá výskyt mutanta s četností ǫ): Definition Strategie s je ESS pro dvouhráčovou symetrickou hru Γ = (Q;S s ;U), jestliže pro každou t s, existuje ǫ t 0,1 takové, že pro každé ǫ, 0 < ǫ < ǫ t, platí (1 ǫ)u(s s)+ǫu(s t) > (1 ǫ)u(t s)+ǫu(t t) Theorem Strategie s je ESS pro dvouhráčovou symetrickou hru Γ = (Q;S s ;U), jestliže (s,s) je NE v Γ a pro každou best-response t na s, kde t s, platí U(s t) > U(t t).

Tvoří ESS Nashovo ekvilibrium? Situace (Skinnerův chĺıvek): máme dvě prasata (dominantní a submisivní) zavřená ve chĺıvku vybavaném pákou a korytem. Když se stiskne páka, do koryta spadne žrádlo s energetickou hodnotou 10 jednotek. Cesta k páce a zpátky ke korytu spotřebuje 2 jednotky energie. Dominantní prase v souboji o koryto vždy vítězí. ESS je: jsi-li dominantní prase, mačkej páku. Jsi-li submisivní, seď u koryta. dominantní/submisivní stiskni páku seď u koryta stiskni páku 8,-2 5,3 seď u koryta 10,-2 0,0

Klasický demopříklad: Jestřábi a hrdličky (Hawks and Doves) Jestřábem a hrdličkou nemysĺıme konkrétní živočišné druhy!!! Je tím míněn charakter chování libovolného jedince (genetický fenotyp). Jestřáb vždy útočí a končí až při vážném zranění. Hrdlička hrozí pouze symbolicky, při přímém útoku prchá (nezraněna). Zisk z vítězství V, ztráta ze zranění C. Která ze strategíı (H,D) má větší šanci na přežití? Hawk Dove V C Hawk 2, V C 2 V,0 V Dove 0, V 2, V 2

Hawks and Doves Hawk Dove V C Hawk 2, V C 2 V,0 V Dove 0, V 2, V 2 Strategie Dove není ESS, protože populaci hrdliček může napadnout jeden mutant (jestřáb), který pak v ní bude velmi dobře prosperovat. Navíc (D, D) není NE. Je-li V > C, pak je ESS být jestřábem. Příklad: rypouš sloní (V >> C), velmi ostré souboje. Je-li V < C, pak neexistuje ryzí NE, ale smíšené, kde se hraje H s pravděpodobností V/C H-D jako nekonečně-krát opakovaná hra. Lze uvažovat kooperativní chování?

Hawks and Doves Ukážeme, že H je ESS pro V > C: mějme smíšenou strategii t = (p,1 p), která s pravděpodobností p 0,1) hraje H. Víme, že U(H H) = V C 2. Pak U(t H) = p V C 2 +(1 p)0 < V C 2 tedy U(H H) > U(t H); t H, tzn. t (1,0).

Demo: Včely Small Large Small 5,5 1,8 Large 8,1 3,3 Která strategie je ESS? 1) Předpokládejme, že je ESS být malá včela (Small). Pak je očekávaný užitek malé včely a velké včely: 5(1 x)+1 x = 5 4x 8(1 x)+3 x = 8 5x Lze ukázat, že pro dostatečně malé x je lepší být velká včela než malá, tzn. Small není ESS.

Demo: Včely Small Large Small 5,5 1,8 Large 8,1 3,3 Která strategie je ESS? 2) Předpokládejme, že je ESS být velká včela (Large). Pak je očekávaný užitek malé včely a velké včely: (1 x)+5 x = 1+4x 3(1 x)+8 x = 3+5x Lze ukázat, že pro dostatečně malé x je lepší být velká včela než malá, tzn. Large je ESS.

Smith, Price: The Logic of Animal Conflict, Nature, 1973 Konflikty mezi jedinci v rámci jednoho druhu mohou vést ke zvýhodnění vítěze (teritorium, soupeření o samičku, potrava). Mohlo by se zdát, že evoluce vyvine schopnosti (a pudy) jedinců k totálnímu zlikvidování protivníka ( total war ). Paradoxně evoluce vyvinula schopnosti slabé, obvykle se konflikt odehraje na úrovni rituálů ( limited war ). Je obava z vážného zranění, které jedinci v přírodě značně zkomplikuje život. Příklad limited wars: hadi se jenom přetahují bez použití zubů, rohy beranů jsou zakroucené,... Proč se tedy protivníci nechtějí zlikvidovat? Proč jim to příroda komplikuje? Ono by to totiž vedlo k zániku takového příliš bojovného druhu.

Smith, Price: case-study Předpokládejme dvě základní strategie hráče (jedince): Conventional (C) není cílem vážně zranit soupeře. Dangerous (D) cílem je vážně zranit soupeře. K tomu může dojít, pokud bude uplatňována opakovaně. Příklad s hady: C je se přetahovat, D je kousnout. U mnoha druhů je strategíı C pouze předvádět hrozbu. Předpoklady: Hráči se v tazích střídají (sekvenční situace, opakovaně). V každém tahu hráč může zvolit C, D nebo R (utéct). Pokud zvoĺı D, je tu konstantní pravděpodobnost, že protivníka vážně zraní (ten pak vždy voĺı R). Pokud hráč zvoĺı R, je konec boje a protihráč se stává vítězem.

Příklad souboje kolo 1 2 3 4 5 6 7 8 tah (I) C C C D C C C D reakce (II) C C C D C C C R Hráči se 3 kola oťukávají pak ve 4. kole zahraje I strategii D a II odpoví D pár kol zase oťukávání v osmém kole I zahraje D a II uteče I je vítěz (a nikdo není zraněn)

Příklad souboje: výsledky Zahrát D nebo D v reakci na C se nazývá provokace (probe, provocation) Provokace v prvním tahu se nazývá eskalace konfliktu (má konflikt přenést z C do D) Hráč odpovídající D na provokaci je odvetník V našem příkladě: v osmém kole I zahraje D a II uteče. I je vítěz (a nikdo není zraněn) Výsledkem souboje je nějaký zisk, který zohledňuje tři faktory do přínosu hráče v jeho reprodukčním procesu: Přínos z výsledku souboje, který porovnáváme se ztrátou v případě prohry. Ztráta z možného vážného zranění. Ztráta z investovaného času a energie v souboji.

Příklad: strategie Za strategii budeme považovat koncept chování hráče v souboji (jakoby jeho mentalitu ). Podobně jako u opakovaných her: Myš (mouse) nikdy nehraje D, na tah D reaguje R (D R). Jinak hraje C do konce. Jestřáb (hawk) vždy hraje D. Pokračuje v D, dokud není vážně zraněn on nebo protivník. Násilník (bully) pokud začíná, pak zahraje D. Jinak vždy C D. Pokud protivník podruhé zahraje D, utíká (R). Odvetník (retaliator) začíná s C, pak vždy C C (pokud ovšem počet kol přesáhne mez, hraje R). Pokud soupeř hraje D, pak s vysokou pravděpodobností D H D. Provokatér-odvetník (prober-retaliator) pokud začíná nebo v reakci na C hraje: C H C nebo C L D (ovšem R, pokud se přesáhne mez počtu kol). Pokud zahraje D (provokace), pak v dalším kole hraje C, pokud protivník odpoví D. Jinak si troufne znova. Pokud protivník zahraje D, pak D H D.

Příklad: experiment Těchto 5 strategíı dává 15 možných druhů zápasu ( ( 5 2) +5). Autoři provedli 2000 experimentů pro každý druh zápasu. Dále, nastavení kĺıčových pravděpodobností jevů: Vážné zranění hráče, pokud protihráč zahraje D: 0.10, Provokatér-odvetník zahraje D v prvním tahu nebo v reakci na C: 0.05. Provokatér nebo Provokatér-odvetník zahraje D (pokud nedošlo ke zranění) v reakci na D: 1.00. Zisky: Vítězství: 60 Vážné zranění: -100 Malé zranění (po každém přijatém D, které nezpůsobilo vážné zranění tzv. škrábnutí): -2 Úspora času a energie při vyhnutí se zápasu: od 0 do 20 podle okamžiku R

Příklad: výsledky (Smith and Price, 1973) Zisk je určen pro řádkového hráče (situace oponenta můžeme vidět transponovaně): Myš Jestřáb Násilník Odvetník Provokatér-o. Myš 29.0 19.5 19.5 29.0 17.2 Jestřáb 80.0-19.5 74.6-18.1-18.9 Násilník 80.0 4.9 41.5 11.9 11.2 Odvetník 29.0-22.3 57.1 29.0 23.1 Provokatér-o. 56.7-20.1 59.4 26.9 21.9 Zkoumejme ESS na sloupcích tabulky: pro jestřábí populaci (sloupec jestřábů): je nejlepší odpovědí být jestřáb? Jestřábi, chovající se jako myši nebo násilníci, mají v populaci jestřábů lepší vyhĺıdky na přežití (být jestřáb není ESS). Odvetník je ESS (myš je ovšem stejně dobrá).

Příklad: závěry Odvetník je nejstabilnější strategie. Provokatér-Odvetník využívá schopnosti provokace k převaze nad myší. Lze ukázat, že pokud je v populaci alespoň 7% myší, pak převládne provokátér-odvetník nad odvetníkem. Můžeme předpokládat určitou část populace s chováním myši (nemocné, staré, slabé), kteří se chovají jako myš z jiných důvodů, než genetických. Studie ukazuje lepší předpoklady pro přežití u limited war strategíı (narozdíl od total war jestřába). Útěk nese užitek z možného přežití.

Příklad: závěry Výsledky jsou samozřejmě ovlivněny nastavenými pravděpodobnostmi, pokud bude pravděpodobnost vážného zranění 0.9 jako reakce na strategii D, pak pochopitelně jestřábi vítězí (udeří první). Situace je navíc jiná při změně zisku u strategie R pokud se bude zisk při útěku rovnat zisku při zranění (některé druhy mají pouze jednu příležitost k reprodukci), pak opět vítězí jestřábi. Naopak, pokud zisk z výhry je kladný, zisk z útěku nulový a zisk ze zranění značně záporný, pak dostaneme populaci velmi mírumilovných tvorů.

Reálná zvířata Zřejmě jsou reálné situace košatější než tento model. Obecně ovšem závěry modelu fungují: čím víc je druh bojově vybavenější, tím méně se dopouští D-strategíı v konfliktech se svými soukmenovci (nebo je třeba mnoho provokací, aby se konflikt eskaloval). Jedinci mohou používat testy (zkoušení C a D) na zjištění, jakého typu je jejich protivník (C nebo D). Tím mohou jedinci dosáhnout informace o stavu protivníka a lépe se rozhodovat o akci R. Obvyklé jsou pak strategie Provokatér-odvetník a myš. Provokatér-odvetník a Myš jsou zřejmě základem stabilní společnosti (jestřáb brzy narazí, násilník je zbabělec a odvetník je málo důrazný).

Reálná zvířata V situaci mnoha jestřábů (nebo naopak myší) lze předstírat jinou strategii než je mi vlastní. Máme opět problém hrozby (threat), která musí být důvěryhodná. Pak protivník ustoupí (Game of chicken) protivníkovi odhodlanému k sebedestrukci. Příkladem jsou periody musth u sloních samců, kdy jsou tito extrémně agresivní. Ostatní jim raději ustoupí a oni pak mají šanci oplodnit samici. Podobnou hrozbu najdeme např. v severské (vikingské) literatuře o bersercích bojovnících, kteří se dostávali v boji do extatického stavu, kdy projevovali nadlidské fyzické schopnosti a všichni jim ustupovali

Konflikty mezi jedinci, kteří si nejsou schopni přivodit vážné zranění Předpokládáme, že bojovně vybavení jedinci se v rámci svého druhu zraňovat nebudou. Druhy, které nejsou vybaveny zbraněmi také vstupují do konfliktu. Obvykle pak vítězí ten, který v konfliktu déle vydrží (neuteče). Předpokládáme dále, že jedinci si uvědomují délku konfliktu. Rozhodnutí o délce jejich vytrvání v konfliktu m i je jejich strategíı. Předpokládejme zisk pro vítěze v. Předpokládejme dva jedince, že m 1 > m 2. Pak je u 1 = v m 2, u 2 = m 2. Je šance odhadnout moje m i? Existuje ESS?

...Existuje zde ryzí ESS? Definujme U(I J) jako očekávaný zisk při hraní I proti J (protihráč hraje J). Z definice pak U(I I) > U(J I) U(I I) = U(J I) U(I J) > U(J J) jinak by v populaci s převládající I příchozí mutant (J) způsobil přechod ke strategii J. Lze ukázat, že neexistuje ryzí ESS. Mutant s I +ǫ na tom bude vždy lépe. Dokonce, pokud m > v, pak mutant hrající m 2 = 0 bude taky lépe prosperující. Mutant s I +ǫ způsobí přerod společnosti v I +ǫ. Tzn., délky soubojů by šly k nekonečnu. Zkusíme najít smíšenou ESS.

...Smíšená ESS Strategie I jedince je dána: Předpokládejme, že jedinec vybírá svou m z intervalu x,x +δ s pravděpodobností p(x)δ. I je ESS, pokud: p(x) = 1 ( ) x v exp v Nemůže existovat stabilní populace s konstantním chováním musí mít prvky smíšenosti.

Dynamika v Evoluční teorii her Předpokládejme populaci s dostatečně mnoha jedinci (není podstatné), kde se odehrávají konflikty na úrovni dvouhráčových nekooperativních her s nenulovým součtem. Nechť U(s r) je očekávaný zisk hráče hrajícího s, kdy protihráč hraje r. Předpokládejme k strategíı s 1,s 2,...,s k, které můžou členové populace hrát. Nechť x i značí relativní zastoupení strategie s i v populaci, x = (x 1,...,x k ). Nechť w i (x) je fitness hráče hrajícího s i v populaci s rozložením strategíı x. Dále, w(x) je střední hodnota přes celou populaci.

Dynamika v Evoluční teorii her Stav x odvozený z x je dán diferenční rovnicí nazývanou diskrétní replikátorská rovnice s frekvenčně-závislou fitness funkcí: Co je ta fitness? w i (x) = w 0 + x w i (x) = x i ; i = 1,...,k w(x) k x j U(s i s j ); i = 1,...,k j=1 kde w 0 je základní očekávání populace, kdyby nemuseli hru hrát (nedocházelo by k interakcím).

Dynamika v Evoluční teorii her příklady

Dynamika v Evoluční teorii her příklady

Nashovo ekvilibrium Jaký je vztah ESS a NE? Pokud má být strategie s 1 ESS, pak by výskyt mutanta s 2 s frekvencí ǫ měl dát populaci stále pozitivní fitness w 1 (x) w 2 (x). Předpokládejme, že x 2 = ǫ je frekvence mutantí strategie s 2, strategie s 1 má frekvenci x 1 = 1 ǫ. Pak obdržíme: w 1 (x) w 2 (x) = = (1 ǫ)u(s 1 s 1 )+ǫu(s 1 s 2 ) (1 ǫ)u(s 2 s 1 ) ǫu(s 2 s 2 ) = = (1 ǫ)[u(s 1 s 1 ) U(s 2 s 1 )]+ǫ[u(s 1 s 2 ) U(s 2 s 2 )]

Nashovo ekvilibrium w 1 (x) w 2 (x) = (1 ǫ)[u(s 1 s 1 ) U(s 2 s 1 )]+ǫ[u(s 1 s 2 ) U(s 2 s 2 )] Kdy je výraz kladný? Pro dostatečně malé ǫ (v ESS očekáváme mutantní výskyt dostatečně málo frekventovaný) je určující první člen výrazu, a ten je kladný pro U(s 1 s 1 ) > U(s 2 s 1 ). Plyne z toho, že s 1 musí být best-response na s 1 a (s 1,s 1 ) je tudíž NE. Pokud přesto připouštíme, že i s 2 může být best-response na s 1, tedy, že U(s 1 s 1 ) = U(s 2 s 1 ), pak je pro kladnost výrazu rozhodující druhý člen. Pokud tedy U(s 1 s 1 ) = U(s 2 s 1 ), pak musí platit U(s 1 s 2 ) > U(s 2 s 2 ).

Evoluční dynamika aplikovaná na sobecké směrování (Selfish Routing) Máme síť danou grafem G = (V,E). Zkoumáme komunikaci mezi uzly s,t V vedenou po všech možných cestách P. Jedinci populace jsou agenti směrující svou komunikaci s t po různých cestách p P. Zkoumáme komunikační dobu na jednotlivých cestách (latence). Předpokládáme, že v každém kole se agenti potkávají v náhodných párech (a 1,a 2 ) a sdělují si zkušenosti s posledním kolem. Pokud agent a i zjistí, že agent a j komunikuje hůř, zůstává u své cesty, jinak se inspiruje a j. Lze ukázat, že systém evolucí dojde do stavu rovnoměrného zatížení sítě přenosem přes všechny možné cesty (Nash flow).

Příště Aplikace THE v modelování energetických trhů. Závěrečné opakování které partie byly problematické? Steve Brams: Theory of Moves.