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| Auteur principal: | |
|---|---|
| Format: | Recurso digital |
| Langue: | japonais |
| Publié: |
Zenodo
2026
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| Accès en ligne: | https://doi.org/10.5281/zenodo.19275180 |
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Table des matières:
- <p>本研究では,最後通牒ゲーム(Ultimatum Game)の戦略進化をエージェントベースモデル(ABM)によりシミュレーション分析する.各エージェントは提案率(offer)と受諾閾値(threshold)の 2 つの連続パラメータを保持し,毎期ランダムに対戦した後,成績下位のエージェントが最高成績エージェントの戦略を模倣・変異する.教育用に開発したブラウザベース・シミュレータを用いて,学習率・変異幅・エージェント数を系統的に変化させた 4 条件の計算実験を各 10 試行実施し,200 期終了時点の平均提案率・平均受諾閾値・受諾率を比較した.その結果,いずれの条件でも平均提案率はゲーム理論が予測する最小提案(≈ 0)ではなく 0.39–0.48 の範囲にあり,行動経済学で報告される実験結果と整合的な「公平寄り」の状態が観察された.また,学習率の増大は提案率を引き下げ,集団サイズの縮小は提案率を引き上げた.これらの結果は,少なくとも本モデルの範囲では,明示的な公平性選好を導入しなくても模倣と変異のみから公平寄りの提案が生じうることを示唆する.</p>