《合作的进化》 阅读笔记

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简介

思维导图

囚徒困境

囚徒困境中的合作

罗伯特·阿克塞尔罗德在其著作《合作的进化》中通过计算机模拟的锦标赛形式，展示了以牙还牙策略如何在多轮的囚徒困境游戏中胜出，成为促进合作的有效策略。这项工作强调了即使在缺乏中央控制的情况下，合作行为也能通过简单的规则自然演化而来。

Tit for Tat (以牙还牙）算法

1. 首轮合作：在互动的第一轮中，采取合作（Cooperate）的策略。
2. 之后模仿对手上一步的行为：在随后的每一轮游戏中，玩家将复制（模仿）对方在上一轮的选择。如果对手在上一轮中选择合作，那么在下一轮中也选择合作；如果对手在上一轮中选择背叛（Defect），那么在下一轮中也选择背叛

策略的优势

• 互惠性：该策略基于互惠原则，即以同样的方式回应对方的行为。这促使参与者在长期互动中采取合作行为，因为只有通过合作，他们才能期望得到合作的回应。
• 简单性和有效性：尽管这个策略非常简单（只基于对手的最后一次行为），但它被证明在多种情况下都非常有效，能够促进和维持合作。
• 避免无限循环的报复：通过始终以合作开始，并只在遭受背叛后才背叛，以牙还牙避免了因报复和反报复而导致的无限循环。这种策略允许合作在双方愿意合作时重新建立。
• 激励合作：通过奖励合作行为（通过合作回应）并惩罚背叛（通过背叛回应），它激励参与者遵循合作行为，即使面临短期内背叛的诱惑。
• 条件性合作：以牙还牙是一种条件性合作策略，它使得合作的持续性依赖于对方的合作态度。这与无条件的合作（总是合作）或无条件的背叛（如All D策略）形成鲜明对比。

算法示例

import java.util.Random; public class TitForTat { public static void main(String[] args) { int rounds = 50; // 游戏进行的轮数 char player1Action = 'C'; // 玩家1的初始行动，以牙还牙策略从合作开始 char player2Action; Random random = new Random(); for (int i = 0; i < rounds; i++) { // 玩家2随机选择合作或背叛 player2Action = random.nextBoolean() ? 'C' : 'D'; System.out.println("Round " + (i+1) + ":"); System.out.println("Player 1 (Tit for Tat): " + player1Action); System.out.println("Player 2 (Random): " + player2Action); // 以牙还牙策略：玩家1在下一轮复制玩家2的行为 player1Action = player2Action; System.out.println(); } } }

读后感

观点1

“以牙还牙”是一个具有鲁棒性和稳定性的算法，但是在任何一局中它从来没有得到比对方多的分数！确实，它不可能在一局中比对方得分更多，因为它总是让对方先背叛，并且他从来不会比对方背叛的次数多。它的胜利，不是靠比对方做得好，而是靠引导出对方的合作。用这个方式，“以牙还牙”（或许用另外一个翻译更加贴切——“一报还一报”）靠促进双方的利益而不是靠剥削对方的弱点来取得胜利。

因此，在一个非零和的世界里，为了你自己做得好，你没有必要非得比对方做得更好，特别是你要和许多不同的对手打交道时更是这样。你只要自己能做得更好就让他们每个人做得和你一样活着略好些。没有理由去嫉妒对方的成功。因为在长时间的“重复囚徒困境”中，其他人的成功是你自己成功的前提。

观点2

职场中的合作也是不可逆的。在一些跨部门，甚至跨公司的沟通协作时，我们可能会碰到某一方交流不积极，甚至有意撇清关系的情况。在这种（总是背叛 All D)情况下，我们在初期互动中展示的合作行为可以积累信任，为建立稳定和长期的工作关系打下基础，我们也可以选择更换对接人，以寻求新的合作机会。（职场上的“以牙还牙”式的合作更多是建立在同级的基础上）