为了解释合作的发展，对空间迭代囚徒困境游戏进行了广泛的研究。 考虑到较大的策略空间大小和无限的交互时间，采用通用的“最佳模仿”更新规则是不现实的，该规则假设人类玩家具有比一次射击游戏更强的识别邻居策略的能力。 本文提出了一种新颖的局部极值动态系统，该系统中的每个玩家只需要识别邻居的收益，并在邻居获得最低收益时随机改变其策略即可。 在此更新规则下，针对不同大小的邻域（以其相应的半径r为特征），探讨了合作的演变。 结果表明，当r = 1时，系统陷入棋盘状状态，其中一半玩家始终使用类似于AllD的策略

为了解释合作的发展，对空间迭代囚徒困境游戏进行了广泛的研究。 考虑到较大的策略空间大小和无限的交互时间，采用通用的“最佳模仿”更新规则是不现实的，该规则假设人类玩家具有比一次射击游戏更强的识别邻居策略的能力。 本文提出了一种新颖的局部极值动态系统，该系统中的每个玩家只需要识别邻居的收益，并在邻居获得最低收益时随机改变其策略即可。 在此更新规则下，针对不同大小的邻域（以其相应的半径r为特征），探讨了合作的演变。 结果表明，当r = 1时，系统陷入棋盘状状态，其中一半玩家始终使用类似于AllD的策略

人类的许多合作仍然是一个进化之谜。 有证据表明，在许多社交场合中，个人通常被组织为群体。 受此观察的启发，我们提出了一个进化性公共物品游戏的简单模型，其中将个人组织成网络群体。 在这里，网络中的节点代表组； 连接节点的边缘是指组之间的交互。 个人与同一个组中的合作伙伴建立公益游戏，然后根据其收益和期望在相邻组之间迁移。 我们表明，即使在相对苛刻的合作条件下，范式公共产品的社会困境也可以得到解决，并且在结构化的群体中可以达到很高的合作水平。 此外，通过数值模拟和均值场分析，我们得出以下结果：更大的

我们研究了随机策略空间囚徒困境游戏中自私个体之间合作的演变。 我们为玩家提供了粒子群优化技术，发现即使对缺陷的诱惑力很强，它也可能导致高度合作的状态。 粒子群优化的概念最初是在一个简单的社会动力学模型中引入的，该模型可以描述群的形成，即类似于蜜蜂寻找食物来源的群。 本质上，粒子群优化预见了每个玩家的速度分布的变化，从而可以定位并最终占据最佳位置。 在我们的案例中，每个玩家都跟踪在本地拓扑邻域中获得的最高收益及其各自的最高收益。 因此，玩家利用自己的记忆来保持先前行动中最有利可图的策略的得分，并利