Abstract Simple distribuerade strategier som modifierar beteendet hos själviska individer på ett sätt som förbättrar samarbete eller global effektivitet har visat sig svårt att identifiera. Vi anser att ett nätverk av själviska agenter som var och en optimerar sina individuella verktyg genom att samordna (eller motverka samordning) med sina grannar, för att maximera vinsterna från slumpmässigt viktade parvisa spel. I allmänhet, agenter kommer att välja det beteende som är den bästa kompromissen (för dem) av de många motstridiga begränsningar som skapats av sina grannar, men de attraherare av systemet som helhet kommer inte att maximera total nytta. Vi betraktar sedan agenter som agerar som varelser av vana genom att öka deras preferens att samordna (antikoordinerad) med vilka grannar de samordnas (antikoordinerad) med för närvarande. Dessa preferenser förändras långsamt medan systemet gång på gång störs, så att det slår sig till ro för många olika lokala attraherare. Vi finner att under dessa förhållanden, med varje perturbation finns det en gradvis högre chans för systemet att avveckla till en konfiguration med hög total nytta. Så småningom återstår bara en attraherare, och att attraherare är mycket sannolikt att maximera (eller nästan maximera) globala nytta. Detta kontraintuitiva resultat kan förstås med hjälp av teori från beräkningsneurovetenskap; vi visar att denna enkla form av vana är likvärdig med hebbian inlärning, och den förbättrade optimeringen av global nytta som observeras resultat från välkända generalisering kapacitet associativ minne agerar på nätverk skala. Detta får systemet med själviska agenter, var och en som handlar individuellt men vanemässigt, att kollektivt identifiera konfigurationer som maximerar den totala nyttan. Den här artikeln undersöker effekten av en enkel distribuerad strategi för att öka den totala nyttan i system av själviskt optimerande individer. I nära relaterat arbete har vi utvecklat en allmän modell som behandlar detta ämne [42], och här fokuserar vi på ett socialt agentsystem och konsekvenserna för sociala nätverk. Det bredare ämnet berör många olika typer av system.
Inom det sociala nätverket har vi också visat REF att beboeliga agenter, som agerar som "varor av vana" på grund av en tendens att öka sin preferens för status quo, också formellt motsvarar Hebrian lärande på systemnivå och producera global anpassning på samma sätt som det som visas här.
“If You Can't Be With the One You Love, Love the One You're With”: How Individual Habituation of Agent Interactions Improves Global Utility
{'venue': 'Artificial Life', 'journal': 'Artificial Life', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}