We use the indirect evolutionary approach to study evolutionarily stable preferences against multiple mutations in single- and multi-population matching settings, respectively. Players choose strategies to maximize their subjective preferences, which may be inconsistent with the material payoff function giving them the actual fitness values. In each of the two settings, $n$-player games are played, and we provide necessary and sufficient conditions for multi-mutation stability. These results definitely reveal the connection between the order of stability and the level of efficiency.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
173+阅读 · 2021年8月3日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
多智能体强化学习(MARL)近年研究概览
PaperWeekly
38+阅读 · 2020年3月15日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
读书报告 | Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification
科技创新与创业
48+阅读 · 2018年1月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2022年2月25日
VIP会员
最新内容
何为协作武器?
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:24
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:09
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
7+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
3+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
4+阅读 · 8月31日
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
相关VIP内容
专知会员服务
173+阅读 · 2021年8月3日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员