Influência da complexidade da representação de estratégias em modelos evolucionários para o dilema do prisioneiro com n jogadores.

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Bó, Inácio Guerberoff Lanari
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Autômatos finitos; Finite automata; Game theory; Multiagent systems; Simulação de sistemas; Sistemas multiagentes; Systems simulation; Teoria dos jogos
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-31032008-161326/

Em Teoria dos Jogos, o Dilema do Prisioneiro para N Participantes (DPNP) é o problema que representa, em sua forma elementar, o paradoxo que gera as dificuldades existentes na formação da cooperação entre mais de dois agentes. Diversos trabalhos foram e continuam sendo feitos sobre esse tema, no sentido de compreender melhor os fatores que influenciam o surgimento e a evolução da cooperação numa sociedade. Neste trabalho, o objetivo principal é o de analisar o impacto do poder expressivo de um modelo de representação de estratégias neste surgimento e evolução. Para tal, foi desenvolvido um modelo computacional de jogos evolutivos, onde agentes participam repetidamente do DPNP. Nele, as estratégias que definem qual será a jogada de um determinado agente são desenvolvidas e selecionadas através de mecanismos de mutação e reprodução daquelas que obtiveram melhores resultados nas iterações anteriores, e implementadas através de duas representações com diferentes poderes computacionais: autômatos finitos e autômatos adaptativos. Este modelo foi implementado num sistema denominado S2E2 onde foram executados diversos experimentos de simulação. Através da comparação dos resultados obtidos para ambas as representações, verificou-se que em ambos os casos a sociedade consegue atingir, após um período inicial, um nível de cooperação relativamente alto e estável. A análise das estratégias utilizadas pelos agentes, entretanto, mostrou que o uso de autômatos adaptativos resulta em uma pequena vantagem, embora estatisticamente não significativa, pois permite surgir estratégias que visam retornar a uma situação de cooperação.