A Spatial Agent-Based Model of N-Person Prisoner's Dilemma Cooperation in a Socio-Geographic Community

The purpose of this paper is to present a spatial agent-based model of N-person prisoner's dilemma that is designed to simulate the collective communication and cooperation within a socio-geographic community. Based on a tight coupling of REPAST and a vector Geographic Information System, the model simulates the emergence of cooperation from the mobility behaviors and interaction strategies of citizen agents. To approximate human behavior, the agents are set as stochastic learning automata with Pavlovian personalities and attitudes. A review of the theory of the standard prisoner's dilemma, the iterated prisoner's dilemma, and the N-person prisoner's dilemma is given as well as an overview of the generic architecture of the agent-based model. The capabilities of the spatial N-person prisoner's dilemma component are demonstrated with several scenario simulation runs for varied initial cooperation percentages and mobility dynamics. Experimental results revealed that agent mobility and context preservation bring qualitatively different effects to the evolution of cooperative behavior in an analyzed spatial environment.Agent Based Modeling, Cooperation, Prisoners Dilemma, Spatial Interaction Model, Spatially Structured Social Dilemma, Geographic Information Systems

Influence of Supply Chain Network Topology on the Evolution of Firm Strategies

This study investigates the influence of the topological structure of a supply chain network (SCN) on the evolution of cooperative and defective strategies adopted by the individual firms. First, a range of topologies representative of SCNs was generated using a fitness-based network growth model, which enabled cross comparisons by parameterising the network topologies with the power law exponent of their respective degree distributions. Then, the inter-firm links in each SCN were considered as repeated strategic interactions and were modelled by the Prisoner’s Dilemma game to represent the self-interested nature of the individual firms. This model is considered an agent-based model, where the agents are bound to their local neighbourhood by the network topology. A novel strategy update rule was then introduced to mimic the behaviour of firms. In particular, the heterogeneously distributed nature of the firm rationality was considered when they update their strategies at the end of each game round. Additionally, the payoff comparison against the neighbours was modelled to be strategy specific as opposed to accumulated payoff comparison analysis adopted in past work. It was found that the SCN topology, the level of rationality of firms and the relative strategy payoff differences are all essential elements in the evolution of cooperation. In summary, a tipping point was found in terms of the power law exponent of the SCN degree distribution, for achieving the highest number of co- operators. When the connection distribution of an SCN is highly unbalanced (such as in hub and spoke topologies) or well balanced (such as in random topologies), more difficult it is to achieve higher levels of co-operation among the firms. It was concluded that the scale-free topologies provide the best balance of hubs firms and lesser connected firms. Therefore, scale-free topologies are capable of achieving the highest proportion of co- operators in the firm population compared to other network topologies

Experimental and theoretical investigations of the emergence and sustenance of prosocial behavior in groups

Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, Bedingungen, unter denen prosoziales Verhalten entsteht, zu untersuchen. Hierzu wurden Vorhersagen und Annahmen der evolutionären Spieltheorie auf menschliches Kooperationsverhalten angewendet. Kooperatives Verhalten wird als evolutionäres Rätsel betrachtet, da natürliche Selektion betrügerisches Verhalten im Laufe der Zeit eigentlich begünstigen sollte. Nichtsdestotrotz ist Kooperation überall in der Natur vorzufinden. Per Definition ist kooperatives Verhalten kostenverursachend für den Handelnden und bietet gleichzeitig Vorteile oder Gewinne für andere Personen. Betrug oder Defektion dagegen verursachen keine Kosten, aber die bereitgestellten Vorteile anderer können dennoch genutzt werden. Infolgedessen ist Kooperation ohne die Unterstützung von Mechanismen, die die Gefahr der Ausbeutung reduzieren, keine evolutionär stabile Strategie. In der vorliegenden Arbeit wurden nun folgende Aspekte untersucht: (i) reziprokes Verhalten in multiplen paarweisen Interaktionen und (ii) die Auswirkung von sozialen Strukturen auf dyadische Beziehungen im Gefangenendilemma; und (iii) die Verwendung von Bestrafung unter Berücksichtigung der Möglichkeit von Konflikteskalation im öffentlichen‐Güter‐Spiel. In Kapitel 1 wurde untersucht, ob und in welcher Weise sich unterschiedliche Anzahlen von Interaktionspartnern auf kooperatives Verhalten im wiederholten Gefangenendilemma (kurz IPD) auswirken. Gemäß den Annahmen der direkten Reziprozität zeigte sich, dass die Versuchspersonen im traditionellen IPD mit unbekanntem Endpunkt mehrheitlich kooperierten. Insgesamt entsprach das Verhalten reaktiven Strategien ähnlich zu großzügigem Tit‐For‐Tat . Wenn die Versuchspersonen mit mehreren Partnern in drei IPDs gleichzeitig interagierten, sankt die durchschnittliche Kooperativität allerdings signifikant ab. Weiterführende Analysen zeigten, dass diese Versuchspersonen nur eine kooperative Beziehung ähnlich der Beziehung aus dem ein‐Partner IPD etablieren konnten, dass aber keine Kooperation in einer zweiten Beziehung aufgebaut werden konnten (das Kooperationslevel der dritten Beziehung lag zwischen diesen beiden). Diese Resultate widersprechen der traditionellen Annahme der evolutionären Spieltheorie, die eine Unabhängigkeit von Spielen annimmt, da eine erhöhte Versuchung in einigen Beziehungen zu bestehen scheint, wenn man mit drei anstelle von nur einem Sozialpartner interagiert. All dies deutet daraufhin, dass Modelle explizit den Effekt von unterschiedlichen Anzahlen von Partnern mitaufnehmen sollten, um so dem differenzierenden Verhalten eines Individuums gerecht zu werden. Ein Anfang stellt hier die Erforschung von Kooperation in heterogenen Netzwerken dar. Die Auswirkung von sozialen Strukturen auf Kooperation wurde in Kapitel 2 betrachtet. Beziehungen können durch eine zugrundeliegende Netzwerkstruktur charakterisiert werden. Bisher wurde diese Gegebenheit in theoretischen Überlegungen zumeist ignoriert und erst kürzlich fanden Netzwerkstrukturen Berücksichtigung in Modellen. Empirische Erkenntnisse zu diesen Modellen gab es bisher kaum, so dass sich dieses Kapitel genau dieser Lücke widmete. Hier interagierten die Versuchspersonen in mehreren, unabhängigen IPDs entweder innerhalb eines statischen oder eines dynamischen Netzwerkes. In Letzterem hatten die Versuchspersonen die Möglichkeit ihre sozialen Verbindungen nach jeder Gefangenendilemma‐Runde zu verändern. In Übereinstimmung mit theoretischen Modellen war die Kooperation in den dynamischen Netzwerken höher als in den statischen. Darüber hinaus veränderten die Versuchspersonen der dynamischen Netzwerke ihr soziales Umfeld durch ein bevorzugtes Beenden von Beziehungen zu Defektoren. Hierdurch fand eine Sortierung innerhalb des Netzwerkes statt und es bildeten sich kooperative Cliquen. Diese Selbstorganisation ist bemerkenswert, weil sie zusätzlich zum Effekt der direkten Reziprozität auftrat und weil die Versuchspersonen die Cliquenbildung auf Netzwerkebene nicht wahrnehmen konnten. Zusammenfassend zeigen diese Resultate die hohe Bedeutung von dynamischen sozialen Netzwerken auf und belegen, dass Strukturen höherer Ordnung neben dem Verhalten auf Individuumsebene entstehen können, welche dann wiederum in Wechselwirkung zum Selektionsdruck stehen können. In Kapitel 3 wurde der Einfluss von kostenverursachender Bestrafung, die potentiell zwischen Versuchspersonen eskalieren kann, auf kooperatives Verhalten untersucht. Vierergruppen spielten das öffentliche‐Güter‐Spiel mit fünf aufeinanderfolgenden Bestrafungsrunden. In der Regel sind Bestrafer aufgrund des Experimentalaufbaus vor Vergeltung geschützt, hier war dies jedoch nicht der Fall. Tatsächlich entwickelten sich Sequenzen von kostenverursachender Bestrafung zwischen Versuchspersonen, sogenannte Vendetten. Sie traten besonders häufig auf, wenn die Bestrafung als ungerecht oder als beliebig eingestuft wurde. Diese Resultate stehen im Widerspruch zu theoretischen Modellen, in denen Vendetten nicht evolvieren, da sie zu kostenintensiv sind und Defektion die bessere Verhaltensalternative darstellt. Nichtsdestotrotz stieg die Kooperation im Laufe der Zeit an. Dies ist vermutlich darauf zurückzuführen, dass die Bestrafung der ersten Runde noch auf defektierende Gruppenmitglieder gerichtet war, welches ihre Motivation in das öffentliche Gut einzuzahlen letztlich erhöhte. Ferner schienen einige Versuchspersonen sogar den möglichen Ausbruch von kostenintensiven Vendetten zu antizipierten und verzögerten ihre Bestrafung bis zum letztmöglichen Zeitpunkt. Diese Resultate zeigen auf, dass Modelle einen wichtigen Aspekt bisher vermissen lassen, da sowohl Tiere als auch Menschen häufig Vergeltung üben und sich gerade in menschlichen Gesellschaften Vendetten finden lassen. Spekulativ ist anzunehmen, dass Equity und Reputation gerade solche Aspekte dar stellen. Zusammenfassend konnten mit dieser Arbeit Bedingungen identifizieren werden, unter denen Kooperation zwischen nicht‐verwandten Personen entsteht und unter denen Kooperation niedrig ausfällt. Auf der einen Seite konnten neuere Modelle zu dynamischen sozialen Netzwerken empirisch untermauert werden ‐ auf der anderen Seite wurden Schwachpunkte in anderen Modellen ausgewiesen. Zusätzlich trug diese Arbeit weitere Erkenntnisse zum Verständnis der kostenverursachenden Bestrafung und der direkten Reziprozität beim Menschen bei

The ecology of cooperation: considerations for litter research

This article examines the role of intertemporal choice and relative inequality, with a focus on how socioeconomic conditions and environmental pressures can yield differing cooperative strategies which impact on littering behaviour and anti-littering interventions. We apply a framework emerging from behavioural biology that has great explanatory utility and which permits researchers to consider a frequently overlooked element in littering, which is key variation within populations

The Production of Step-Level Public Goods in Structured Social Networks : an Agent-Based Simulation

This paper presents a multi-agent simulation of the production of step-level public goods in social networks. In previous public goods experimental research the design of the sequence ordering of decisions have been limited because of the necessity of simplicity taking priority over realism, which means they never accurately reproduce the social structure that constrains the available information. Multi-agent simulation can help us to overcome this limitation. In our model, agents are placed in 230 different networks and each networks' success rates are analyzed. We find that some network attributes -density and global degree centrality and heterogeneity-, some initial parameters of the strategic situation -the provision point- and some agents' attributes -beliefs about the probability that others will cooperate-, all have a significant impact on the success rate. Our paper is the first approach to an explanation for the scalar variant of production of public goods in a network using computational simulation methodology, and it outlines three main findings. (1) A less demanding collective effort level does not entail more success: the effort should neither be as high as to discourage others, nor so low as to be let to others. (2) More informed individuals do not always produce a better social outcome: a certain degree of ignorance about other agents' previous decisions and their probability of cooperating are socially useful as long as it can lead to contributions that would not have occurred otherwise. (3) Dense horizontal groups are more likely to succeed in the production of step-level public goods: social ties provide information about the relevance of each agent's individual contribution. This simulation demonstrates the explanatory power of the structural properties of a social system because agents with the same decision algorithm produce different outcomes depending on the properties of their social network

Bayesian models and repeated games

A game is a theoretical model of a social situation where the people involved have individually only partial control over the outcomes. Game theory is then the method used to analyse these models. As a player's outcome from a game depends upon the actions of his opponents, there is some uncertainty in these models. This uncertainty is described probabilistically, in terms of a player's subjective beliefs about the future play of his opponent. Any additional information that is acquired by the player can be incorporated into the analysis and these subjective beliefs are revised. Hence, the approach taken is `Bayesian'. Each outcome from the game has a value to each of the players, and the measure of merit from an outcome is referred to as a player's utility. This concept of utility is combined with a player's subjective probabilities to form an expected utility, and it is assumed that each player is trying to maximise his expected utility. Bayesian models for games are constructed in order to determine strategies for the players that are expected utility maximising. These models are guided by the belief that the other players are also trying to maximise their own expected utilities. It is shown that a player's beliefs about the other players form an infinite regress. This regress can be truncated to a finite number of levels of beliefs, under some assumptions about the utility functions and beliefs of the other players. It is shown how the dichotomy between prescribed good play and observed good play exists because of the lack of assumptions about the rationality of the opponents (i. e. the ability of the opponents to be utility maximising). It is shown how a model for a game can be built which is both faithful to the observed common sense behaviour of the subjects of an experimental game, and is also rational (in a Bayesian sense). It is illustrated how the mathematical form of an optimal solution to a game can be found, and then used with an inductive algorithm to determine an explicit optimal strategy. It is argued that the derived form of the optimal solution can be used to gain more insight into the game, and to determine whether an assumed model is realistic. It is also shown that under weak regularity conditions, and assuming that an opponent is playing a strategy from a given class of strategies, S, it is not optimal for the player to adopt any strategy from S, thus compromising the chosen model

Coevolution of risk aversion, trust and trustworthiness: an agent-based approach

The research presented here deals with the evolution of personality features of humans engaged in strategic interactions. The evolution of risk aversion and trustworthiness is modelled and simulated in the context of a binary trust game, seeking the origin and end-points of an evolutionary process, accounting for different degrees of locality. This research has employed computer simulations in order to get dynamic equilibria in populations of players that keep evolving. The locality or global nature of interaction plays an important role. Risk aversion evolves together with trust and trustworthiness. Trust behaviour follows reciprocation attributes. Results of the simulations are equal to the ones elicited in empirical studies