网络博弈驱动的行为决策理论与实验研究

Game theory is the methodological tool to describe individual’s behavior decision-making and group's behavior evolution.With the advent of the Internet era and the era of AI, traditional game theory has been unable to depict the multidimensional and real-time behavior of individual behavior decisions and the time-varying characteristics of group behavior evolution. Therefore, based on network science, data science, this project mainly focus on network game driven behavior decision-making theory:(1) According to the new progress of network game theory, we try to establish new models of decision-making behavior. (2) We will verify behavior decision models based on network game online and offline, and try to predict and control the development of the group behavior. It is expected to provide theoretical support for the behavior decision in the era of network and artificial intelligence.

博弈论作为定量刻画个体行为决策和群体行为演化趋势的方法，近几十年已得到各领域得到广泛关注。然而，随着网络时代和人工智能时代的到来，传统的博弈论难以准确刻画网络个体行为决策的多维性以及群体行为演化的时变特征。因此，本项目拟以网络科学、数据科学为工具，从网络行为决策动力学和网络博弈实证两个方面展开如下研：(1)建立单层网络博弈的统一标度理论，分析网络系统中群体行为的自组织模式和时空演化态势；构建多层耦合网络博弈框架，研究网络的耦合特征、信息传播方式、共演化模式如何影响网络合作团簇和策略更新方式；(2) 完善跨区域的网络博弈实验平台，分析行为决策与行为认知的关联性；结合社交网络舆情传播数据，实时预测、分析网络用户行为决策扩散模式和影响。通过上述研究，希望为人工智能时代下的群体智能决策提供新的理论和实验支撑。

博弈论作为定量刻画个体行为决策和群体行为演化趋势的方法，近几十年在各领域得到了广泛关注。然而，随着网络时代和人工智能时代的到来，传统的博弈论难以准确刻画网络个体行为决策的多维性以及群体行为演化的时变特征。本项目在单层、多层耦合网络的行为决策理论及认知实验等方面进行研究，并取得了若干进展。主要成果如下：1、针对不平等如何影响空间结构中合作的演变问题，通过引入公共物品博弈中分配给特定个体的投资金额和增强因子的非选型混合，来研究不平等带来的影响；2、将石头剪刀布博弈框架引入到个体属性自适应调整的群体行为决策演化过程中，发现个体属性自适应调整的群体行为决策中合作行为的维持可归结为四种群体状态转化动态闭环的出现；3、针对囚徒困境博弈中节点权重和策略的协同演化问题，提出了个体节点权重和满意度之间的协同进化规则，探讨了该机制如何影响囚徒困境博弈中合作的进化，实现了循环优势的自发出现；4、引入了一个有条件的中性惩罚机制，并研究这一机制如何影响合作的演变，发现有条件的中性惩罚促进了囚徒困境博弈中的合作；5、将不同的网络组成多层耦合网络，引入耦合节点效用函数的非对称性计算方法，证实强的非对称性可以通过抑制主网的负反馈机制促进从属网的群体决策过程；6、搭建大规模跨国/跨域人类博弈实验平台，分别开展了基于标签效应和点边混合的博弈实验，揭示决策自由度对合作产生的影响，并为真实世界中合作促进的激励机制设计提供依据。自项目实施以来，在国内外学术期刊上发表SCI论文14篇，还有相关工作在整理、发表中。本项目的研究成果从单层网络上的群体行为决策、耦合网络上的群体行为决策、网络博弈驱动的行为决策认知实验三个方面展开研究，不仅在基础理论层面取得新的突破，而且为解决实际问题提出新的方法。