Transcript マルチエージェントゲーム理論 と 「人付き合い」

意外と
身近なゲーム理論
へなちょこ研究室
p
ゲーム理論って難しい？
2005年にゲーム理論の先駆者が
ノーベル賞を受賞
ロバート・オーマン トーマス・シェリング
冷戦下の安全保障 人種の棲み分け理論
ゲーム理論は
人間の経済行動に密接に関係
身近な例にゲーム理論を適用
非協力ゲーム理論
エージェント ：利己的な組織・個人
ゲーム
：エージェント間の利害関係
非協力ゲーム：エージェント間に提携がない
囚人のジレンマゲーム
P1
P2
Cooperate（協調）
Defect（裏切り）
Cooperate（協調）
Defect（裏切り）
パレート最適解
3＼3
5＼0
0＼5
1＼1
戦略
各エージェントは
戦略
を持つ
…前回相手が協調
→今回自分が協調する確率
…前回相手が裏切り
…非協調
…協調
…厳格
…寛容
0
1
0
常に
非協調
逆しっ
ぺ返し
1
しっぺ
返し
常に
協調
(0.4,0)
(0.2,0.6)
5
対戦
03
(0.8,0.4)
3
D
C
C
C
(1,0.8)
(0.3,0.3)
スケールフリーネットワーク
•頂点の数と他の頂点と接続している数が
べき法則に従うネットワーク
•80:20の法則・パレートの法則・ロングテール理論
•売り上げの8割は
2割の商品で占められる
•文章で使われる単語の
8割は全単語の2割である
•オークション出品物の8割は
2割のユーザーの出品である
実験アルゴリズム
1.
対戦
–
2.
対戦可能な相手と規定回数対戦
正規化
–
3.
総利得を対戦回数で除算
進化
–
4.
エージェント数
255
対戦回数
4
対戦期間
2500
対戦可能なエージェントの中で最も
高い利得を獲得したエージェントの エラー発生率
戦略をコピー
繰り返し回数
エラー
–
パラメータ
コピーエラーやノイズ
0.1
100
協調達成閾値
2.3
協調崩壊閾値
1.7
結果１
協調の崩壊
平均利得2.61
協調の崩壊20回
全エージェント
Hubエージェント・EtoHエージェントが
結果２
高いAqを持つHubエージェントを搾取
↓
協調が崩壊？？
Hub
EtoH
EtoE
検証実験
5人のHubエージェントの戦略を
固定された値に操作する
操作
平均利得
協調の崩壊
なし
2.52
20
2.23
63
2.55
0
2.61
0
2.00
237
結果
まとめ
• スケールフリーネットワークにおいても協調は達
成される
• が、脆弱であり崩壊しやすい
• 崩壊の原因は、接続次数の高いハブエージェント
が非協調に対して寛容になることである
現実社会では
中心人物が寛容になることに対し
脆弱性を持つ